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Künstliche Intelligenz

Forschungszentrum Jülich feiert Europas ersten Exaflops-Supercomputer


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Ziel erreicht: Der Supercomputer Jupiter Booster am Forschungszentrum Jülich hat nun seine geplante Rechenleistung von 1 Trillion FP64-Gleitkommaberechnungen pro Sekunde erreicht. Damit ist und bleibt er der schnellste europäische Computer.

Er hielt zudem seinen Rang 4 auf der 66. Ausgabe der Top500-Liste der Supercomputer. Sie wurde auf der International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC’25) in St. Louis veröffentlicht.

Jupiter Booster debütierte im Juni auf der 65. Top500-Liste mit 0,793 Exaflops/s (EFlops). Seither haben die Experten in Jülich noch weitere Module in Betrieb genommen und das System optimiert. Mit 63,3 Milliarden Flops pro Watt aufgenommener Leistung (63,3 GFlops/W) stieg auch die energetische Effizienz um 4,5 Prozent an.

Auch einige andere der besten zehn Supercomputer der neuesten Top500-Liste wurden optimiert. Die ersten 14 Plätze der Rangliste belegen aber dieselben Systeme wie im Juni. Erst dahinter gibt es einige kleinere Verschiebungen und auch mehrere Neuzugänge, aber im Leistungsbereich unter 140 Petaflops/s (0,14 EFlops).

Außerdem gibt es einen neuen Spitzenreiter auf der Green500-Liste der effizientesten Supercomputer, den KAIROS an der Uni Toulouse. Der ist ebenso wie Jupiter Booster eine Maschine vom Typ Bull Sequana XH3000 des französischen Herstellers Eviden (ehemals Atos), aber mit einem Bruchteil der Performance (3,046 PFlops, Top500-Rang 422). Dafür arbeitet sie aber mit 73,28 GFlops/W um knapp 16 Prozent effizienter.

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In der 66. Top500-Liste stehen 45 neue Supercomputer, davon 12 aus den USA, 7 aus Japan, 6 aus Kanada und drei in Deutschland. Der stärkste leistet 135,4 PFlops, der schwächste 2,91 PFlops. Zusammen steigern sie die aggregierte Rechenleistung der aktuellen Top500-Liste um fast genau 1 EFlops. Damit fällt der Leistungszuwachs der 66. Top500-Liste relativ schwach aus.

Die Hälfte der Top-Ten-Supercomputer der 66. Top500-Liste steht in Europa: Zwei in Italien und je einer in Deutschland, der Schweiz und Finnland. Die absolut meiste Supercomputer-Rechenleistung steht jedoch in den USA. Allerdings beteiligt sich China schon seit mehreren Jahren nicht mehr am Top500-Wettstreit.

Auch angesichts des enormen Wachstums von KI-Rechenzentren verblasst die Aussagekraft der Top500-Liste allmählich. Die KI-Boliden sind aber für andere Algorithmen optimiert als die meisten Top500-Systeme, eben für KI. Dabei rechnen sie meistens mit kompakteren und für KI optimierten Zahlenformaten, beim Training beispielsweise mit TF32- oder bFloat16-Werten, beim Inferencing mit einstelliger Bitzahl im Ganzzahlformat (Integer). Die Angaben zur KI-Rechenleistung sind daher nicht mit denen aus der Top500-Liste vergleichbar.

Die Top500-Liste berücksichtigt ausschließlich die Ergebnisse des Benchmarks High Performance LINPACK bei der Verarbeitung „doppelt genauer“ Gleitkommazahlen (Dual Precision/DP, FP64). 128 Top500-Systeme durchliefen zusätzlich den Benchmark High Performance Conjugate Gradients (HPCG) für andere wissenschaftliche Aufgaben. Viele der neueren Top500-Systeme sind auch für den Einsatz von KI-Software ausgelegt.

66. Top500-Liste der Supercomputer (November 2025): Top 10
Rang Name Land CPU-Typ Beschleuniger RMax* Effizienz
1 El Capitan USA MI300A AMD MI300A 1809 PFlops 60,9 GFlops/W
2 Frontier USA Epyc AMD MI250X 1353 PFlops 55,0 GFlops/W
3 Aurora USA Xeon Xeon GPU Max 1012 PFlops 26,2 GFlops/W
4 Jupiter Booster Deutschland GH200 Nvidia GH200 1000 PFlops 63,3 GFlops/W
5 Eagle (MS Azure) USA Xeon Nvidia H100 561 PFlops k.A.
6 Eni HPC6 Italien Epyc AMD Instinct MI 478 PFlops 56,5 GFlops/W
7 Fugaku Japan A64FX 442 PFlops 14,8 GFlops/W
8 Alps Schweiz GH200 Nvidia GH200 435 PFlops 61,1 GFlops/W
9 LUMI Finnland Epyc Instinct MI 250X 380 PFlops 53,4 GFlops/W
10 Leonardo Italien Xeon Nvidia A100 241 PFlops 32,2 GFlops/W
*RMax ist die per Linpack gemessene Gleitkomma-Rechenleistung (FP64)


(ciw)



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Last Call: M365 Copilot für Fortgeschrittene – Profiwissen in fünf Sessions


Werden Sie zum Profi für Microsoft 365 Copilot – als Nutzer und Admin. Verstehen Sie die vielseitigen Einsatzmöglichkeiten von Copilot in allen M365-Apps Ihres Unternehmens. In unserem fünfteiligen Classroom Microsoft 365 Copilot für Fortgeschrittene – Profiwissen für Admins und Anwender im Unternehmen erhalten Sie einen tiefgehenden Einblick in das umfassende KI-Ökosystem von Microsoft. Spezifische Anwendungsfälle für Copilot sowie Expertenwissen zur Administration und Integration von Copilot in Ihre Unternehmensstrategie stehen dabei im Fokus.

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Als Einstieg in den Classroom legt unser Experte den Schwerpunkt auf die Analyse von Microsoft Copilot und dessen Integration in Microsoft 365 und Edge. Dabei demonstriert er anschaulich, wie Unternehmen diese Tools effizient einsetzen. Er erläutert praxisnah, wie der Copilot in Anwendungen wie Teams, Excel, Word und weiteren Tools den Arbeitsalltag erleichtert und für mehr Produktivität sorgt.

Im weiteren Verlauf des Classrooms konzentriert sich unser Experte auf Sicherheits- und Datenschutzaspekte bei der Einführung von Copilot. Dabei baut er auf den alltäglichen Einsatzfällen von Microsofts KI in Unternehmen auf. Er geht detailliert auf Pflichten und Möglichkeiten für Unternehmen ein, die diese berücksichtigen müssen, um sensible Daten zu schützen. Hier nimmt sich unser Experte ausreichend Zeit, um alle relevanten Details zu betrachten und auf Fragen der Teilnehmenden einzugehen.

Abschließend steht der strategische Einsatz von KI als Wettbewerbsvorteil im Mittelpunkt. Unser Experte betrachtet die Herausforderungen einer umfassenden KI-Transformation. Bei der Umsetzung nimmt das AI Competence Center (AICC) eine besondere Rolle ein. Dieses ist für die Steuerung und Priorisierung von nachhaltigen Innovationen zuständig.




Bereits ab dem zweiten Classroom oder einem Classroom und drei Videokursen rechnet sich unser Professional Pass mit Zugriff auf den gesamten heise academy Campus!

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Nach Abschluss des Classrooms, sind Sie in der Lage, den Microsoft 365 Copilot stärker in Ihrem Unternehmen einzusetzen und durch effizientere Abläufe zu profitieren. Die Termine sind:

  • 03. März: Einführung in KI, Microsoft Copilot für Edge und Microsoft 365 Copilot
  • 10. März: Microsoft 365 Copilot aus Nutzersicht entdecken und verstehen
  • 17. März: Microsoft 365 Copilot optimal nutzen und mit versteckten Optionen ausreizen
  • 24. März: Sicherer Einsatz von Microsoft 365 Copilot im Unternehmen
  • 31. März: KI-Governance-Modell für Admins und KI-Strategie – AICC, Transformation und strategische KI-Projekte

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Die Sessions haben eine Laufzeit von jeweils vier Stunden und finden von 9 bis 13 Uhr statt. Alle Teilnehmenden können sich nicht nur auf viel Praxis und Interaktion freuen, sondern haben auch die Möglichkeit, das Gelernte mit allen Aufzeichnungen und Materialien im Nachgang zu wiederholen und zu vertiefen. Fragen werden direkt im Live-Chat beantwortet und Teilnehmer können sich ebenfalls untereinander zum Thema austauschen. Der nachträgliche Zugang zu den Videos und Übungsmaterialien ist inklusive. Weitere Informationen und Tickets finden Interessierte auf der Website des Classrooms.

E-Mail-Adresse

Ausführliche Informationen zum Versandverfahren und zu Ihren Widerrufsmöglichkeiten erhalten Sie in unserer Datenschutzerklärung.


(cbo)



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Wissen schnell wiederfinden: Mächtige Suche und smarte Lesezeichen in Obsidian


Schnell wächst eine Notizensammlung in Obsidian so an, dass sie zu unübersichtlich wird, um in den Ordnern eine bestimmte Textstelle oder Notiz zu finden. Doch Obsidian enthält verschiedene Funktionen, um in umfangreichen Notizsammlungen oder Knowledge Bases Informationen schnell wiederzufinden. Sie können aktuelle Notizen anpinnen, mit Ordnern mehr Übersicht schaffen und häufig benötigte Notizen mit einem Lesezeichen versehen. Komplexere Notizsammlungen können Sie in einer Datenbankstruktur (Base) organisieren und dort nach Bedarf filtern und sortieren, um etwa zu erledigende Aufgaben anzuzeigen.

Doch häufig führt der schnellste Weg zu einer Datei oder Textstelle über die Suchfunktion von Obsidian. Die kann deutlich mehr als nur Suchbegriffe entgegennehmen, die wichtigsten Parameter stellen wir hier durch Beispiele vor. Das Suchergebnis können Sie als Lesezeichen oder in einer Notiz speichern – auch so, dass die Suche bei jedem Aufruf erneut aktualisiert wird.

Ein Beispiel: In einem Obsidian-Vault – also einer Notizensammlung – liegen unter anderem selbst geschriebene Texte für eine Zeitschrift. Um an einem davon weiterzuarbeiten, können Sie ein Lesezeichen dafür anlegen. Doch das müssten Sie für jeden aktuellen Artikel aufs Neue erledigen und natürlich die Lesezeichen für abgeschlossene Artikel wieder entfernen. Praktischer wäre da ein Lesezeichen, das automatisch die noch nicht abgeschlossene Texte listet. Ein dynamisches Lesezeichen präsentiert eine solche Liste stets aktuell. Wir zeigen, welche praktischen Möglichkeiten die Suche in Obsidian bietet und wie Sie diese für ein dynamisches Lesezeichen nutzen.


Das war die Leseprobe unseres heise-Plus-Artikels „Wissen schnell wiederfinden: Mächtige Suche und smarte Lesezeichen in Obsidian“.
Mit einem heise-Plus-Abo können Sie den ganzen Artikel lesen.



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YouTuber baut simplen Elektromotor aus Klemmbausteinen


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This article is also available in
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It was translated with technical assistance and editorially reviewed before publication.

Der YouTuber Jamie vom YouTube-Kanal „Jamie’s Brick Jams“ hat einen funktionsfähigen Gleichstrom-Elektromotor aus Klemmbausteinen gebaut, der ohne komplizierte Steuerplatine auskommt und lediglich auf elektromagnetischen Prinzipien basiert. Zusätzlich zu den Klemmbausteinen werden nur Magnete, etwas Kupferdraht, ein Transistor und eine Batterie benötigt.

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Jamies Ziel war es, einen möglichst einfachen Elektromotor zu bauen, der ohne Steuerungselektronik, Drehzahlregler und mechanischen Kommutator auskommt. Der Bastler führte dazu die Funktionsweise eines Elektromotors auf dessen Kernprinzipien zurück.

Prinzipiell handelt es sich um eine einfache Sache: Sobald Strom durch Leiterspulen fließt, wird ein Magnetfeld erzeugt. Laufen sie in einem Magnetfeld eines Permanentmagneten (Permanentmagnetstator), führen die gegenseitigen Anziehungs- und Abstoßungskräfte zu einer Bewegung. Um einen kontinuierlichen Motorlauf zu erzielen, muss die Stromrichtung fortwährend umgepolt werden. Dadurch wird das Magnetfeld in der Leiterspule umgedreht. Um den Stromwechsel hinzubekommen, wird bei einfachen Elektromotoren ein Kommutator verwendet, der auf der Achse des Rotors sitzt.

Jamie baute den Rotor aus Klemmbausteinen und zwei starken runden Neodymmagneten mit 20 mm Durchmesser und 10 mm Dicke, die er auf einer Achse gegenüberliegend mit etwas Klebstoff so ausgewuchtet fixierte, dass ein leichtgängiger runder Lauf gewährleistet ist. Der Bastler nutzte nur eine einzige Antriebsspule für seinen Motor. Dazu wickelte er 0,6 mm starken Kupferdraht mit 150 Windungen um eine Klemmbaustein-Konstruktion auf.

Empfohlener redaktioneller Inhalt

Mit Ihrer Zustimmung wird hier ein externes YouTube-Video (Google Ireland Limited) geladen.

Das Video zeigt den Bau und die Funktion des Elektromotors aus Klemmbausteinen.

Fließt Strom durch diese Spule, entsteht ein Magnetfeld, das die Permanentmagnete des Rotors abstößt oder anzieht. Dabei reicht es aus, exakt getaktete Stromimpulse von der angeschlossenen 9-Volt-Batterie abzugeben, um den Rotor in einen gleichmäßigen Lauf zu versetzen. Um dafür das genaue Timing zu erreichen, erstellte Jamie eine Sensorspule mit 100 Windungen aus dünnem Kupferdraht. Sobald einer der beiden Magnete an der Sensorspule vorbeifährt, wird ein Strom induziert. Dieses Signal verwendet der YouTuber, um damit einen TIP31C-Transistor anzusteuern. Der Transistor nutzt das Signal, um einen kurzen Stromimpuls von der Batterie an die Ansteuerungsspule zu schalten. Die so genau getakteten Stromimpulse sorgen für einen kontinuierlichen Umlauf des Rotors. Eine optionale LED zeigt durch das Blinken die Taktung des Stromimpulses an.

Der Rotor des Elektromotors aus Klemmbausteinen muss zu Beginn angestoßen werden, erreicht dann aber eine Drehzahl von knapp 4000 U/min. Ein 1:3-Getriebe reduzierte die Drehzahl auf etwa 1300 U/min, erhöhte jedoch das Drehmoment.

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Der Maker baute einen weiteren Elektromotor mit insgesamt acht Permanentmagneten auf einer größeren Rotorscheibe, was den Lauf gleichmäßiger werden ließ und zu einem höheren Drehmoment bei niedrigerer Drehzahl von 480 U/min führte.

Den ersten Motor montierte er auf ein einfaches Fahrzeug mit Klemmbausteinen, das er mit einer fernsteuerbaren Lenkung versah. Der Elektromotor aus Klemmbausteinen trieb das Fahrzeug problemlos an. Eine Regulierung der Geschwindigkeit über die Drehzahl des Elektromotors ist jedoch nicht möglich.


(olb)



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