KI Neuigkeiten
31 Okt. 2025
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KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung so nutzen
KI Supercomputer für Forschung beschleunigen Entdeckungen, automatisieren Agentenworkflows für Teams.
Ein neuer Meilenstein für Forschung in den USA: NVIDIA und Oracle bauen für das Energieministerium den bislang größten KI-Cluster am Argonne National Laboratory. Damit wird der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung zum Turbo für offene Wissenschaft, Agenten-Workflows und schnelle Modellentwicklung – von Gesundheit bis Materialwissenschaft.
Projektportfolio prüfen: Welche Vorhaben profitieren am meisten von massiver Skalierung?
Daten-Pipelines aufsetzen: Bereinigung, Dokumentation, Zugriff, Aktualisierung.
Prototypen auf kleinerer Infrastruktur testen und mit Megatron-Core kompatibel halten.
Inference-Pfade mit TensorRT einüben und Latenz-/Durchsatz-Ziele definieren.
Team-Kompetenzen ausbauen: Parallelisierung, Evaluationsmetriken, Governance.
Kooperationen mit Argonne anbahnen, um Schnittstellen und Workflows zu klären.
Wer jetzt Grundlagen schafft, kann den Start der Systeme nutzen, um schnell zu skalieren. Ziel ist es, den Übergang von Pilotprojekten zu belastbaren, reproduzierbaren Studien zu verkürzen.
Warum diese Ankündigung zählt
In Washington, D.C. haben NVIDIA und Oracle eine Zusammenarbeit mit dem U.S. Department of Energy (DOE) bekanntgegeben. Am Argonne National Laboratory entstehen zwei neue Systeme: Solstice und Equinox. Solstice bringt eine Rekordzahl von 100.000 NVIDIA Blackwell GPUs. Equinox ergänzt mit 10.000 weiteren Blackwell GPUs und soll in der ersten Hälfte 2026 verfügbar sein. Beide Systeme sind mit NVIDIA Networking verbunden und liefern zusammen 2.200 Exaflops an KI-Leistung. Damit sollen Forschende in offenen Projekten schneller trainieren, robuster schlussfolgern und komplexe wissenschaftliche Aufgaben bewältigen. Jensen Huang, Gründer und CEO von NVIDIA, sagte: „KI ist die mächtigste Technologie unserer Zeit, und Wissenschaft ist ihre größte Grenze.“ Die Systeme sollen als „Motor für Entdeckungen“ dienen und Forschenden Zugang zu modernster Infrastruktur geben – von der Gesundheitsforschung bis zur Materialwissenschaft.Was der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung konkret ermöglicht
Rechenleistung und Architektur im Überblick
– Solstice: 100.000 NVIDIA Blackwell GPUs – Equinox: 10.000 NVIDIA Blackwell GPUs – Standort: Argonne National Laboratory – Interconnect: NVIDIA Networking – KI-Gesamtleistung: 2.200 Exaflops (kombiniert) – Software: NVIDIA Megatron-Core (Training), NVIDIA TensorRT (Inference) Diese Kombination aus GPU-Dichte, Netzwerk und Software-Stack richtet sich auf zwei zentrale Aufgaben aus: den Aufbau neuer „Frontier Models“ und leistungsfähiger Reasoning-Modelle. Forschende können mit Megatron-Core trainieren und mit TensorRT skalierte Inferenzprozesse realisieren. Das Ziel: Agentische KI-Workflows unterstützen, die eigenständig Schritte planen, aus Daten lernen und Experimente vorantreiben.Agentische KI und produktivere Forschung
Die Zusammenarbeit von NVIDIA, Argonne und dem DOE zielt laut Ankündigung explizit auf „agentic scientists“. Diese KI-Agenten sollen Forschende entlasten, indem sie Hypothesen formulieren, Datenquellen anbinden, Modellvarianten testen und Ergebnisse sorgfältig dokumentieren. Über die nächsten Jahre soll das R&D-Tempo steigen, damit öffentliche Forschungsgelder schneller Wirkung entfalten. Solstice wird im Rahmen eines neuen Public-Private-Partnership-Modells realisiert. Industrieinvestitionen und konkrete Anwendungsfälle sind Teil des Ansatzes.Offene Wissenschaft und Verbindung zu Experimenten
Die Systeme sollen eng mit DOE-Großforschungsanlagen zusammenarbeiten. Argonne nennt hier die Advanced Photon Source. So können Datensätze aus Experimenten in nahezu Echtzeit in Modelltraining und Inferenz fließen. Das verkürzt die Schleife zwischen Messung, Modellbildung und erneuter Messung. Ergebnis: zügigere Validierung und schnellere Iteration.Praxisleitfaden: So setzen Forschende die Plattform sinnvoll ein
1) Forschungsziel schärfen
– Formuliere eine präzise wissenschaftliche Frage. – Lege Eingabe- und Ausgabedaten fest. – Definiere klare Metriken für Qualität, Genauigkeit oder Beschleunigung. Je klarer das Ziel, desto besser lassen sich Trainingszeit, GPU-Bedarf und Workflows planen. Die Systeme sind für ambitionierte Projekte gedacht: Frontier-Modelle, Reasoning, komplexe Simulationen mit KI-Unterstützung oder datenintensive Pipeline-Orchestrierung.2) Daten vorbereiten und kuratieren
– Sammle relevante Mess-, Bild- oder Textdaten. – Bereinige und normalisiere Daten, sichere Metadaten und Herkunft. – Plane Updates: Neue Messläufe sollen wiederkehrend einfließen. Mit sauberem Datenfundament vermeidest du Flaschenhälse beim Training. Die Verbindung zu Experimentquellen wie der Advanced Photon Source kann Datenzufluss automatisieren.3) Modelltraining mit NVIDIA Megatron-Core
– Setze auf Megatron-Core, um große Modelle zu trainieren. – Plane Skalierung von vornherein: Daten-, Tensor- und Pipeline-Parallelität. – Führe regelmäßige Validierungsläufe und Abbruchkriterien ein. Megatron-Core dient laut Ankündigung als Bibliothek, um Frontier-Modelle und Reasoning-Modelle aufzubauen. Nutze standardisierte Trainings- und Evaluations-Skripte, um Reproduzierbarkeit und Vergleichbarkeit zu sichern.4) Inferenz beschleunigen mit NVIDIA TensorRT
– Optimiere die Inferenz-Pipelines mit TensorRT. – Prüfe Latenz, Durchsatz und Genauigkeit für Produktions-Workloads. – Behalte Skalierungsziele im Blick: von Tests bis zu großflächigen Studien. TensorRT ist der vorgesehene Inferenz-Stack für die Systeme. So lässt sich der Übergang vom Experiment zum breiten Einsatz in Kooperationen oder offenen Forschungsinitiativen verkürzen.5) Agentische Workflows aufbauen
– Zerlege komplexe Aufgaben in planbare Schritte. – Lasse KI-Agenten Datenauswahl, Vorverarbeitung, Modellwahl und Analysen koordinieren. – Binde Feedback-Schleifen ein: Menschen prüfen, Agenten justieren. Ziel ist ein System, das die wissenschaftliche Arbeit nicht ersetzt, sondern unterstützt: Weniger Routinearbeit, mehr Fokus auf Hypothesen, Interpretation und neue Ideen.6) Integration mit Experimenten und Infrastruktur
– Plane Datenpfade von Messanlagen zu Trainingsjobs. – Nutze Batch- und Stream-Verarbeitung je nach Messrhythmus. – Stelle sichere und zuverlässige Datenübertragung sicher. Die Anbindung an DOE-Anlagen ermöglicht, dass Modelle schneller aus realen Daten lernen. So entstehen lebendige Datenschleifen: Messen, Trainieren, Validieren, Nachmessen.7) Kollaboration und Reproduzierbarkeit
– Dokumentiere Versionen von Daten, Code und Modellen. – Nutze gemeinsame Repos und klare Rollenverteilung. – Teile Ergebnisse in offenen Formaten und mit nachvollziehbaren Protokollen. Die Systeme sind für offene Wissenschaft gedacht. Klare Prozesse fördern Vertrauen und Anschlussfähigkeit, innerhalb von Argonne und darüber hinaus.8) Sicherheit, Qualität, Governance
– Nutze Zugriffsrechte sorgfältig und schütze sensible Daten. – Etabliere Qualitätsprüfungen und Peer-Review vor Freigaben. – Lege Audit-Trails an, damit Abläufe später nachvollziehbar bleiben. So wird aus schneller Forschung robuste Forschung. Das ist wichtig, wenn Modelle Entscheidungen in sicherheitskritischen oder medizinischen Kontexten unterstützen.Anwendungsfelder, die jetzt Rückenwind bekommen
Gesundheitsforschung
Die Ankündigung nennt „Healthcare Research“ als Beispiel. Hier helfen große Datensätze aus Bildgebung, Genomik oder klinischen Studien. KI-Modelle können Muster erkennen, Hypothesen vorschlagen und die Auswertung beschleunigen. Agentische Workflows führen Studienabläufe zusammen: Datenzusammenführung, Qualitätskontrolle, Modellwahl, Ergebnisbericht.Materialwissenschaft
Materialforschung lebt von Kombinationen: chemische Zusammensetzungen, Strukturen, Herstellverfahren. Mit 2.200 Exaflops an KI-Leistung lassen sich Kandidatenräume schneller durchmustern. Modelle schlagen vielversprechende Strukturen vor. Messungen an Anlagen wie der Advanced Photon Source prüfen diese Vorschläge. Die Schleife dreht sich schneller, bis belastbare Ergebnisse vorliegen.Energie und Sicherheit
Die Systeme sollen die DOE-Mission in Sicherheit, Wissenschaft und Energie unterstützen. KI kann hier Muster in Sensor- und Simulationsdaten erkennen, Risiken früh melden und Optionen vergleichen. Wichtig ist die Nachvollziehbarkeit: Forscherinnen und Forscher müssen verstehen, wie ein Modell zu einem Ergebnis kommt, besonders bei Sicherheitsthemen.Stimmen aus der Ankündigung
– Jensen Huang betont, dass die neuen Systeme „Amerikas Motor für Entdeckungen“ sein sollen, mit Nutzen „von der Gesundheitsforschung bis zur Materialwissenschaft“. – U.S. Energieminister Chris Wright spricht von einem „neuen vernünftigen Ansatz für Computing-Partnerschaften“ zwischen DOE, NVIDIA und Oracle. Er sieht die Systeme als Kraftzentrum für Innovation. – Paul K. Kearns, Direktor des Argonne National Laboratory, hebt hervor, dass Equinox und Solstice eine breite Palette wissenschaftlicher KI-Workflows beschleunigen und sich nahtlos mit DOE-Experimentanlagen verbinden. – Clay Magouyrk, CEO von Oracle, unterstreicht die Zusammenarbeit, die mit der Leistung von OCI souveräne, hochperformante KI-Fähigkeiten für nationale Herausforderungen bereitstellen soll.Rolle von Oracle und Public-Private-Partnerschaften
Solstice wird mit einem neuen Public-Private-Partnership-Modell aufgebaut. Industrieinvestitionen und konkrete Use Cases sind vorgesehen. Oracle arbeitet mit dem DOE zusammen, um souveräne und leistungsstarke KI bereitzustellen und die Möglichkeiten von Oracle Cloud Infrastructure (OCI) einzubringen. Dieses Modell soll den Ausbau beschleunigen und Forschenden früher Zugang verschaffen.Wie sich Teams bis 2026 vorbereiten
Equinox soll in der ersten Hälfte 2026 verfügbar sein. Forschende können jetzt planen:Best Practices für robuste Ergebnisse
Kleine Schritte – große Wirkung
Beginne mit realistischen Meilensteinen. Lege Zwischenziele fest: Datensatz-Version 1, Baseline-Modell, erster Inferenzlauf. Lerne aus jeder Phase, statt monatelang auf einen „Big Bang“ zu setzen. So bleibt das Risiko klein, und die Lernkurve steigt schnell.Metriken, die zählen
Definiere von Anfang an Messgrößen. In der Gesundheitsforschung können Sensitivität, Spezifität oder ROC-AUC zählen. In der Materialforschung sind es Trefferquoten für Kandidaten mit Ziel-Eigenschaften. Für Energie und Sicherheit sind Erkennungsrate und Fehlalarmrate relevant. Mit klaren Metriken wird Fortschritt messbar.Transparenz in der Kollaboration
Teile Zwischenergebnisse in verständlicher Form. Nutze standardisierte Berichte für Daten, Methoden, Modelle und Resultate. Das passt zur offenen Wissenschaftsausrichtung und erleichtert Peer-Review. Es stärkt Vertrauen und beschleunigt Anschlussprojekte.Langfristige Wirkung und Ausblick
Die neuen Systeme sollen die Grundlage für eine größere Zusammenarbeit über Wissenschaft, Energie und nationale Sicherheit bilden. Mit der gebündelten Stärke von DOE, Argonne, NVIDIA und Oracle entsteht Infrastruktur, die die KI-Forschung in den USA über Jahre prägen kann. Das Ziel: Führungsrolle sichern und den Transfer von Erkenntnissen in Anwendungen beschleunigen. Für Forschende und Entwickler bedeutet das: Mehr Rechenleistung, klarer Software-Stack, enge Verbindung zu Experimentdaten und ein Partnernetzwerk, das auf Produktionstauglichkeit zielt. Wer datengetrieben arbeitet, aus Experimenten lernt und reproduzierbare Prozesse pflegt, kann den Schritt von der Idee zur Wirkung deutlich schneller gehen. Am Ende zählt, dass KI die Wissenschaft verlässlich unterstützt: mit starken Modellen, verständlichen Ergebnissen und stabilen Workflows. Genau dafür bietet ein moderner KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung jetzt eine realistische Basis – von der Hypothese bis zur bestätigten Entdeckung.For more news: Click Here
FAQ
Q: Welche Systeme bilden den neuen KI-Cluster am Argonne National Laboratory?
A: Der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung am Argonne National Laboratory besteht aus zwei Systemen: Solstice mit 100.000 NVIDIA Blackwell GPUs und Equinox mit 10.000 Blackwell GPUs. Beide Systeme sind mit NVIDIA Networking verbunden und liefern zusammen 2.200 Exaflops an KI-Leistung.
Q: Wann wird Equinox verfügbar sein und gibt es einen Zeitplan für Solstice?
A: Equinox soll in der ersten Hälfte 2026 verfügbar sein, während für Solstice in der Ankündigung kein konkreter Starttermin genannt wurde. Der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung wird dennoch als langfristige Infrastruktur am Argonne National Laboratory geplant.
Q: Wie nutzen Forschende Megatron-Core und TensorRT auf dem neuen System?
A: Forschende nutzen Megatron-Core zum Training großer Frontier- und Reasoning-Modelle und TensorRT zur skalierbaren Inferenz und Produktionsbereitstellung. Der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung bietet damit einen zusammenhängenden Software-Stack von Training bis Inferenz.
Q: Was sind agentische KI-Workflows und wie sollen sie Forschende unterstützen?
A: Agentische KI-Workflows beschreiben laut Ankündigung KI-Agenten, die Hypothesen formulieren, Datenquellen anbinden, Modellvarianten testen und Ergebnisse dokumentieren. Der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung soll solche Agenten unterstützen, um Routineaufgaben zu reduzieren und das R&D-Tempo zu erhöhen.
Q: Wie sind die Supercomputer mit Experimentalanlagen wie der Advanced Photon Source verbunden?
A: Die Systeme sollen sich nahtlos mit DOE-Großforschungsanlagen wie der Advanced Photon Source verbinden, sodass Messdaten nahezu in Echtzeit in Training und Inferenz einfließen können. Dadurch kann der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung die Schleife zwischen Messung, Modellbildung und Validierung deutlich verkürzen.
Q: Wie sollten Forschungsteams sich bis zum Start der Systeme vorbereiten?
A: Teams sollten Projektportfolios prüfen, Datenpipelines aufsetzen, Prototypen auf kleinerer Infrastruktur testen und Inferenzpfade mit TensorRT vorbereiten. So lässt sich der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung später effizient nutzen und der Übergang von Pilotprojekten zu reproduzierbaren Studien beschleunigen.
Q: Welche Rolle spielen Oracle und das Public-Private-Partnership-Modell beim Aufbau der Systeme?
A: Solstice wird im Rahmen eines neuen Public-Private-Partnership-Modells gebaut, das Industrieinvestitionen und konkrete Use Cases einbezieht, und Oracle bringt seine Cloud-Expertise über OCI ein. Damit soll der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung schneller ausgebaut werden und souveräne, hochperformante KI-Fähigkeiten bereitstellen.
Q: Welche wissenschaftlichen Anwendungsfelder profitieren am stärksten von der neuen Rechenleistung?
A: Laut Ankündigung profitieren besonders die Gesundheitsforschung, Materialwissenschaft sowie Energie- und Sicherheitsthemen, weil große Datensätze, Simulationen und Messreihen schneller ausgewertet werden können. Der KI Supercomputer für wissenschaftliche Forschung ermöglicht so zügigere Mustererkennung, Kandidatensuche und Validierung in diesen Bereichen.
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