Der US-amerikanische Halbleiterhersteller Qualcomm wird eigene KI-Beschleuniger auf den Markt bringen. Das kündigte das Unternehmen am Montag an. Damit richtet der US-Konzern sein Portfolio neu aus. Qualcomm ist der weltweit größte Anbieter von Modemchips, mit denen Smartphones eine Verbindung zu drahtlosen Datennetzen herstellen können. Angesichts des weltweiten KI-Booms nimmt der Chipbauer nun auch große Rechenzentren für künstliche Intelligenz (KI) ins Visier und positioniert sich als Konkurrent zu den Weltmarktführern Nvidia und AMD.

Qualcomm gab die Einführung seiner „neuen Generation von KI-Inferenz-optimierten Lösungen für Rechenzentren“ bekannt. Die KI-Beschleuniger AI200 und AI250 wurden für eine verbesserte Speicherkapazität und die Ausführung von KI-Anwendungen entwickelt. Sie sollen jeweils im nächsten und übernächsten Jahr auf den Markt kommen und werden in einem System erhältlich sein, das ein komplettes, flüssigkeitsgekühltes Server-Rack füllt, heißt es in der Ankündigung des Unternehmens.

Die Rechenzentrumschips von Qualcomm basieren demnach auf den KI-Komponenten in Qualcomms Smartphone-Chips, den sogenannten Hexagon Neural Processing Units (NPUs). „Wir wollten uns zunächst in anderen Bereichen bewähren, und sobald wir dort unsere Stärke ausgebaut hatten, war es für uns ziemlich einfach, einen Schritt weiter zu gehen und in den Rechenzentrumsbereich einzusteigen“, wird Durga Malladi, General Manager für Rechenzentren und Edge Computing bei Qualcomm, vom US-Nachrichtensender CNBC zitiert.

Umkämpfter KI-Markt

Qualcomms Ankündigung eigener KI-Chips markiert den Einstieg eines neuen Wettbewerbers in diesen schnell wachsenden Markt. Die weltweiten Investitionen in KI-Chips sind zuletzt sprunghaft angestiegen, da Cloud-Anbieter und Chipkonzerne eiligst Infrastrukturen aufbauen, um den steigenden Bedarf an Rechenleistung im Wettlauf zur Entwicklung hochentwickelter KI-Systeme bedienen zu können.

Mitte Oktober wurde bekannt, dass der Chiphersteller AMD und der Softwarekonzern Oracle ihre Zusammenarbeit ausbauen. Oracle bietet Cloud-Dienste mit KI-Chips von AMD an. ChatGPT-Entwickler OpenAI wiederum will zusammen mit dem Halbleiterkonzern Broadcom eigene maßgeschneiderte KI-Chips entwickeln. Anfang des Monats gab OpenAI zudem den Kauf von KI-Chips mit einer Kapazität von insgesamt sechs Gigawatt von AMD für mehrere Milliarden US-Dollar über einen Zeitraum von fünf Jahren bekannt. Und Ende September kündigte der US-Chiphersteller Nvidia an, seinerseits insgesamt 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI zu investieren, um das „größte KI-Infrastrukturprojekt der Geschichte“ umzusetzen. Im Zuge der Kooperation wollen beide Konzerne gemeinsam neue Rechenzentren errichten, die mindestens zehn Gigawatt an Leistung umfassen. Unternehmen wie Google, Amazon und Microsoft investieren ebenfalls in die Entwicklung eigener KI-Beschleuniger für ihre Cloud-Dienste.

Qualcomm erklärte, dass seine neuen Chips sich auf Inferenz, also das Ausführen von KI-Modellen, konzentrieren und nicht auf das Training großer KI-Sprachmodelle. Malladi kündigte laut CNBC an, dass man die KI-Chips und andere Komponenten auch separat verkaufen werde, insbesondere für Kunden wie Hyperscaler, die es vorziehen, ihre eigenen Racks zu entwerfen. Andere KI-Chiphersteller wie Nvidia oder AMD könnten sogar Kunden für einige der Rechenzentrumskomponenten von Qualcomm werden, unter anderem CPUs, so Malladi weiter.

(akn)

Der per Ausschreibung rund 500 Millionen US-Dollar teure Supercomputer Discovery soll im Oak Ridge National Laboratory (ORNL) stehen und wird wie schon sein Vorgänger Frontier von HPE gebaut. Vor gut einem Jahr lief die Einreichungsfrist für das Projekt OLCF-6 ab. Nun ist HPE als Gewinner der Ausschreibung benannt weorden.

Wahrscheinlich ab Ende 2027 oder Anfang 2028 wird der neue Supercomputer betriebsbereit sein. Er setzt wie der aktuelle Top500-Zweite Frontier auf AMD-Hauptprozessoren, die KI-Beschleuniger vom Typ Instinct MI430X flankieren. Wie viele jeweils verbaut werden, ist noch nicht bekannt. Interessanterweise sieht man auch hier offenbar keine ausreichenden Vorteile der APU-Konfiguration, sondern geht den klassischen Weg getrennter CPUs und Beschleuniger. Mit Zen-6-Architektur erwarten wir allerdings auch einen Nachfolger der MI300A-APU, vielleicht als MI400A.

DAOS-Speichersystem mit Flash

Fest steht jedoch, dass Discovery auf Basis der HPE Cray Supercomputing GX5000 entsteht und ein KI-optimiertes Speichersystem (HPE Cray Supercomputing Storage Systems K3000) mitbringen wird. Das arbeitet mit reinen Flash-Speichern und ist laut Hersteller das erste kommerziell hergestellte Speichersystem auf Basis von Distributed Asynchronous Object Storage (DAOS).

Zuvor kam DAOS beim Aurora-Supercomputer von Intel zum Einsatz. Bereits im Aurora schaffte das 230 PByte fassende Speichersystem eine Transferrate von mehr als 31 TByte/s, wohingegen das Lustre-Storagesystem „Eagle“ für die großen Datenmengen immerhin 650 GByte/s übertrug. Die IOPS-Leistung stieg im Vergleich zum E2000-Storage-Rack von 54 auf 75 Millionen IOPS.

Dass HPE diese Technik in den Massenmarkt bringt, liegt auch daran, dass das gesamte DAOS-Team von Intel zu HPE wechselte. Basis für die K3000-Racks werden ProLiant-Server-Lösungen sein, die HPE vorab aber noch nicht genau spezifizieren wollte.

HPE Cray Supercomputing GX 5000

Die neue Serverschrank-Generation setzt auf eine verbesserte Flüssigkeitskühlung und kompaktere Bauweise. Die neue Kühlung erfasst nicht nur CPUs, Beschleuniger und Speicher, sondern nahezu alle nennenswert wärmeerzeugenden Bauteile inklusive der Netzwerkinfrastruktur. Dadurch konnte HPE die Breite der Racks von 2,1 Metern auf 1,35 Meter für je ein Compute- und ein Kühlungs-Rack senken und will so 25 Prozent mehr Racks in die vorhandenen Räumlichkeiten bringen. Die einzelnen Schränke nehmen Hardware mit einer elektrischen Leistung von jeweils 400 bis 600 kW auf. Zurzeit sind maximal etwa 150 kW üblich.

Darüberhinaus konnte HPE die mögliche Leistungsaufnahme pro Compute-Blade von 11 auf mehr als 25 Kilowatt anheben. Das Wasser muss vor dem erneuten Durchlauf jetzt nicht mehr auf 32, sondern nur noch auf 40 Grad Celsius heruntergekühlt werden. Das erhöht die Energieeffizienz des gesamten Systems – ebenfalls eine Anforderung der OLCF-6-Ausschreibung und laut HPE auch ein wichtiger Punkt speziell für europäische Kunden.

Außerdem ermöglicht die neue Kühlung jetzt auch eine Mischbestückung einzelner Schränke mit Compute-Blades unterschiedlicher (elektrischer) Leistung, da der Durchfluss pro Compute-Blade separat geregelt werden kann.

Erste Systeme auf Basis der GX5000 werden laut HPE für Anfang 2027 erwartet.

Lux KI-Cluster

Etwas weniger spannend ist der ebenfalls bewilligte ORNL-KI-Cluster „Lux“. Er nutzt bereits verfügbare Technik, darunter AMD Epyc-CPUs, Pensando-Netzwerkkarten (ebenfalls von AMD) und die MI355X-Beschleunigerkarten. Lux wird dazu HPEs Proliant Compute-Server XD685 nutzen.

Dass Lux nicht als bahnbrechendes System konzipiert ist, wird bereits in dessen Ankündigung deutlich. Während Discovery neue wissenschaftliche Horizonte ermöglichen soll, ist bei Lux lediglich die Rede davon, mehr Wissenschaftlern den Zugang zu spezialisierten KI-Ressourcen zu ermöglichen.

(csp)

Laden beim Fahren: Was beim Verbrennerauto nur schwer möglich ist – während der Fahrt den Tank zu füllen – das geht bei Elektroautos. Auf einer Autobahnstrecke etwa 40 Kilometer südwestlich von Paris wird das derzeit getestet: Dort ist ein Autobahnteilstück mit einem induktiven Ladesystem ausgestattet worden.

Im Rahmen des Projekts Charge As You Drive hat ein Konsortium 1,5 Kilometer der A10 mit Spulen ausgestattet. Damit Fahrzeuge dort drahtlos laden können, müssen sie ebenfalls mit Spulen ausgestattet sein. Nach der Fertigstellung beginnt jetzt der Praxistest. Als Testfahrzeuge kommen ein Schwerlast-Lkw, ein Nutzfahrzeug, ein Pkw sowie ein Bus zum Einsatz.

Erster Test im Verkehr

Es sei der erste Test eines solchen Systems auf einer öffentlichen Autobahn im regulären Verkehr, teilte das israelische Unternehmen Electreon mit, das die induktive Ladetechnik mit der Bezeichnung Electric Road System (ERS) entwickelt hat. An dem Projekt sind zudem die Universität Gustave Eiffel, der französische Baukonzern VINCI Construction sowie der französische Kunststoffhersteller Hutchinson beteiligt.

In Tests, die Wissenschaftler der Universität Gustave Eiffel vor Ort durchgeführt haben, liefert das ERS eine Spitzenleistung von über 300 Kilowatt sowie eine Durchschnittsleistung von über 200 Kilowatt, allerdings unter optimalen Bedingungen, das heißt, wenn sich ein Fahrzeug nicht bewegt.

Zielgruppe Schwerverkehr

Die Idee von ERS ist, Fahrzeuge während der Fahrt zu laden. Das System ist in erster Linie für den Schwerverkehr gedacht: Um genügend Reichweite zu erzielen, benötigen die Fahrzeuge große Akkus. Diese tragen zum Gewicht des Fahrzeugs bei, was auf Kosten der Nutzlast geht. Durch die Möglichkeit, während der Fahrt zu laden, können die Schwerfahrzeuge mit Akkus mit weniger Kapazität ausgestattet werden. Das konkurrierende Konzept der E-Highways sah vor, Autobahnen mit Oberleitungen auszustatten, um Lkw während der Fahrt zu laden.

„Der Einsatz dieser Technik auf den wichtigsten Straßen Frankreichs wird zusammen mit den Ladestationen die Elektrifizierung von Schwerlastfahrzeugflotten weiter beschleunigen und damit die Treibhausgasemissionen des Fracht- und Logistiksektors reduzieren“, sagte Nicolas Notebaert, Chef des VINCI-Geschäftsbereichs Concessions. Dieser mache über 16 Prozent der Emissionen in Frankreich aus.

(wpl)