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„Top 500“: USA bauen Spitzenstellung bei Supercomputern aus

Dallas
erstellt am 12.11.2018 um 16:13 Uhr
aktualisiert am 12.11.2018 um 16:16 Uhr | x gelesen
Die USA bauen ihre Vorherrschaft im Wettstreit um die schnellsten Supercomputer der Welt weiter aus. Doch auch Deutschland hat sich wieder einen Platz unter den Top Ten der schnellsten Maschinen erobert, wie aus der neuen Liste der „Top 500“ hervorgeht.
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„SuperMUC-NG“
Der deutsche „SuperMUC-NG“ am Leibnitz Rechenzentrum schaffte es auf den achten Platz. Photo: Lino Mirgeler
Lino Mirgeler
Dallas

Die Anlage „SuperMUC-NG“ am Leibnitz Rechenzentrum schaffte es mit einer Rechenleistung von 19,8 Petaflops (Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde) auf den achten Platz. Damit übertrifft der Lenovo-Rechner den vormaligen Spitzenreiter aus Deutschland, das modulare System „Juwels“ am Jülicher Supercomputing Centre (6,2 Petaflops), deutlich. „Juwels“ kommt nun auf Platz 26.

Inzwischen belegen fünf Anlagen aus den USA Plätze unter den ersten zehn schnellsten Maschinen. Der von IBM produzierte Supercomputer „Summit“ am Oak Ridge National Laboratory nimmt erneut den Spitzenplatz ein und kann mit einer Performance-Steigerung von 122,3 auf satte 143,5 Petaflops den Abstand zu seinen Verfolgern weiter ausbauen.

Den zweiten Platz hat sich „Sierra“ am Lawrence Livermore National Laboratoryin Kalifornien mit 94,6 Petaflops erobert und verdrängt damit den einstigen Spitzenreiter „Sunway TaihuLight“ am Supercomputing Center in Wuxi in China (93 Petaflops) knapp auf den dritten Rang. Zuvor hatte China zwei Jahre lang die Liste angeführt, vor einem halben Jahr kehrten die USA mit „Summit“ an die Spitze zurück.

Die „Top 500“-Liste wird seit 26 Jahren halbjährlich jeweils zur Supercomputer Conference veröffentlicht, die diesmal in Dallas (Texas) stattfindet. Sie gilt noch immer als wichtige Messlatte in der Branche, obgleich manche Kritiker die Art der Messung nicht mehr für zeitgemäß ansehen.

Die Leistung wird nämlich jeweils nach dem sogenannten Linpack-Benchmark ermittelt, der zum Beispiel die Effizienz einer Anlage nicht erfasst. Bei komplizierten Berechnungen wie Simulationen in der Klimaforschung oder dem maschinellen Lernen geht es aber vermehrt nicht mehr allein um eine schnelle Berechnung, sondern um eine für die verschiedenen Arbeitsschritte optimierte Nutzung der Rechenleistung.

dpa
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