de.wedoany.com-Bericht: Am 22. Juni kündigte Nvidia die Einführung der Vera Rubin Supercomputing-Plattform für wissenschaftliches Rechnen an und gab bekannt, dass Systeme auf Basis von Vera Rubin NVL4 voraussichtlich ab dem vierten Quartal 2026 von globalen Systemherstellern auf den Markt gebracht werden. Die Plattform richtet sich an anspruchsvolle HPC- und KI-Workloads wie Klimamodellierung, numerische Strömungsmechanik, Quantenchemie und Energieexploration und betont, dass traditionelle hochpräzise Simulationen, KI-Training und -Inferenz sowie datenintensive wissenschaftliche Forschungsaufgaben auf einer einzigen beschleunigten Computing-Plattform ausgeführt werden können.
Die Vera Rubin-Plattform besteht aus der NVIDIA Rubin GPU und der NVIDIA Vera CPU und wird durch NVLink-C2C, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU und eine direkte Flüssigkühlungsarchitektur systemisch integriert. Nvidia gab an, dass die Plattform über native FP64-Doppelgenauigkeit verfügt, um wissenschaftliche Simulationsaufgaben zu bedienen, die hochpräzise numerische Berechnungen erfordern, und gleichzeitig neue wissenschaftliche Forschungsszenarien wie wissenschaftliche Basismodelle, Surrogatmodelle und KI-gestützte Analysen unterstützt.
In Bezug auf die Leistungskennzahlen bietet das Vera Rubin Supercomputing-System über 7 Exaflops an KI-Wissenschaftsrechenleistung, 5 Petaflops native FP64-Leistung und extrem hohe Speicherbandbreite durch eine Systemdichte von bis zu 144 GPUs. Nvidia erklärte, dass diese Rack-Level-Systemleistung an einige Systeme auf der TOP500-Liste der Supercomputer heranreicht, sodass Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen in kleineren Bereitstellungsräumen größere Modelle ausführen, die Simulationsgenauigkeit verbessern und die Berechnungszyklen verkürzen können.
Der Schwerpunkt der Veröffentlichung von Vera Rubin NVL4 liegt nicht nur auf der KI-Inferenzleistung, sondern auch auf der Stärkung der FP64-Fähigkeiten für wissenschaftliche Rechenszenarien. Traditionelle HPC-Aufgaben sind stark auf doppelt genaue Gleitkommaoperationen angewiesen, die in Bereichen wie Wetter, Strömungsmechanik, Materialwissenschaften, Energie, Biowissenschaften und technische Simulationen eingesetzt werden. Während einige frühere KI-Beschleunigungsplattformen eher auf Training und Inferenz mit niedrigerer Genauigkeit ausgerichtet waren, betont Vera Rubin mit seiner nativen FP64-Unterstützung, dass Nvidia die Architektur der KI-Fabriken weiter in nationale Labore, Supercomputing-Zentren und industrielle Forschungseinrichtungen vorantreibt.
Mehrere Systemhersteller werden auf Basis dieser Architektur hochdichte Supercomputing-Systeme auf den Markt bringen. Laut Nvidia-Ankündigung werden globale Systemhersteller wie Bull, Dell Technologies, Gigabyte, HPE und Supermicro NVIDIA Vera Rubin NVL4 für direkt flüssigkeitsgekühlte KI- und HPC-Racks auf den Markt bringen. Dell Technologies hat gleichzeitig den Server PowerEdge XE8812 vorgestellt, der auf der NVIDIA Vera Rubin NVL4-Architektur basiert und im Dell PowerRack 9100 auf bis zu 144 GPUs pro Rack erweiterbar ist, ausgelegt für anspruchsvolle HPC- und KI-Workloads.
Supermicro hat ebenfalls eine End-to-End-Rechenzentrums-Bausteinsammlung auf Basis von NVIDIA Vera Rubin NVL4 vorgestellt. Die Lösung umfasst eine flüssigkeitsgekühlte Rack-Kombination mit bis zu 1152 NVIDIA Rubin GPUs und 576 NVIDIA Vera CPUs, eine skalierbare 3,2-MW-Einheit für KI-Workloads und FP64-Simulationen, ergänzt durch direkte Flüssigkeitskühlung, Stromverteilung und Blaupausen für die Integration auf Rechenzentrumsebene.
In Bezug auf konkrete Projekte gab Nvidia bekannt, dass der Blue Lion des Leibniz-Rechenzentrums in Deutschland, die Douda des National Energy Research Scientific Computing Center des US-Energieministeriums sowie die nächste Generation von Supercomputing-Systemen des Los Alamos National Laboratory die Vera Rubin-Plattform für Aufgaben der offenen Wissenschaft, Energieexploration, Geowissenschaften und nationalen Sicherheit nutzen werden. Blue Lion soll 2027 in Betrieb gehen und wird von der Vera Rubin-Plattform und der HPE Cray Exascale-Class-Supercomputing-Technologie der zweiten Generation angetrieben, mit einer etwa 30-fachen Rechenleistung des aktuellen Systems des Zentrums.
Für die Supercomputing-Branche zeigt Vera Rubin NVL4 den Trend zur weiteren Konvergenz von HPC- und KI-Architekturen. Forschungseinrichtungen benötigen nicht mehr nur traditionelle numerische Simulationen, sondern auch die Integration von KI-Surrogatmodellen, wissenschaftlichen Basismodellen, Echtzeit-Datenströmen und visuellen Analysen in denselben Rechenworkflow. Nvidia integriert GPU, CPU, Interconnect, DPU, Netzwerk und Flüssigkeitskühlung in einem einheitlichen Design, um die Komplexität der Bereitstellung von KI-HPC-Hybridsystemen in wissenschaftlichen Rechenzentren zu reduzieren.
Allerdings befindet sich die Plattform derzeit noch in der Ankündigungs- und Markteinführungsvorbereitungsphase. Die Vera Rubin NVL4-Systeme werden voraussichtlich ab dem vierten Quartal 2026 ausgeliefert. Der tatsächliche Auslieferungsrhythmus hängt jedoch von der Produktion der Systemhersteller, der Flüssigkeitskühlungs-infrastruktur, den Gegebenheiten im Kundenrechenzentrum, der Lieferkette und den Bauzyklen großer Supercomputing-Projekte ab. Für Forschungseinrichtungen und Unternehmen, die die Plattform einsetzen möchten, sind neben den Leistungskennzahlen auch Faktoren wie Energieverbrauch, Kühlung, Systemzuverlässigkeit, Softwaremigration und Betriebsfähigkeit entscheidend.
Die weiteren Beobachtungsschwerpunkte werden auf den offiziellen Konfigurationen der Vera Rubin NVL4-Systeme der verschiedenen Hersteller, dem Auslieferungsrhythmus, den ersten Kundenbereitstellungen sowie der tatsächlichen Leistung bei FP64-Wissenschaftsberechnungen und KI-gestützten Forschungsaufgaben liegen. Sollten die Systeme planmäßig auf den Markt kommen, wird Nvidia neben der KI-Infrastruktur seine dominante Position auf der nächsten Generation von Supercomputing-Plattformen weiter stärken.
Dieser Artikel wurde von Wedoany übersetzt und bearbeitet. Bei jeglicher Zitierung oder Nutzung durch künstliche Intelligenz (KI) ist die Quellenangabe „Wedoany“ zwingend vorgeschrieben. Sollten Urheberrechtsverletzungen oder andere Probleme vorliegen, bitten wir Sie, uns unverzüglich zu benachrichtigen. Wir werden den entsprechenden Inhalt umgehend anpassen oder löschen.
E-Mail: news@wedoany.com
