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Nvidia entwickelt KI-Supercomputer und neuen Hauptsitz in Taiwan

Nvidia entwickelt KI-Supercomputer, neuer Hauptsitz in Taiwan

Lesezeit: 2 Minuten
  1. Nvidia hat große Pläne in Taiwan angekündigt: Dort entsteht einer der leistungsstärksten KI-Supercomputer der Welt. Während der Computex-Messe CEO Jensen Huang gab bekannt, dass das Unternehmen mit der taiwanesischen Regierung und der Big Innovation Group von Foxconn zusammenarbeitet, um die beeindruckende Maschine zu bauen, die mit sage und schreibe 10.000 der neuesten Blackwell-GPUs von Nvidia ausgestattet sein wird. Dieses Supercomputersystem wird im National Center for High-Performance Computing (NCHC) angesiedelt sein und soll Taiwans führende akademische Einrichtungen und Nvidias wichtigsten Chippartner TSMC unterstützen.

Die Notwendigkeit dieses Schrittes liegt auf der Hand. Huang argumentierte, dass Nvidias derzeitiges Büro in Taiwan an seine Grenzen gestoßen sei, und stellte das Konzept des neuen Hauptsitzes mit dem Namen „Constellation“ vor, das die Form eines Raumschiffs hat, das im Bezirk Beitou in Taipeh gelandet ist. Bemerkenswert ist auch, dass dieser Schritt mit den Bemühungen der US-Regierung zusammenfällt, Technologieunternehmen dazu zu drängen, ihre Produktion ins Inland zu verlagern und gleichzeitig die Exportbeschränkungen zu lockern.

Nvidia hat sich zu einer Investition von 500 Milliarden Dollar in die US-Infrastruktur verpflichtet, doch die Ankündigungen vom Montag unterstreichen die starke Abhängigkeit des Unternehmens von Taiwans Lieferkette und wissenschaftlichen Einrichtungen.

TAIDE in der Luft

Dieser neue Supercomputer wird die KI-Leistung des bestehenden Taiwania 2-Systems um mehr als das Achtfache übertreffen. Das System umfasst HGX H200-Knoten, Blackwell Ultra-basierte B300-Systeme und GB200 NVL72-Racks, die über das Quantum InfiniBand-Netzwerk von Nvidia verbunden sind. Dieses leistungsstarke System wird bahnbrechende Innovationen in der souveränen AI, Quantencomputing und fortgeschrittene wissenschaftliche Berechnungen.

Eines der wichtigsten Projekte, das es unterstützen wird, ist TAIDE, eine nationale Initiative zur Entwicklung von Sprachmodellen, die auf die taiwanesische Kultur und Sprache zugeschnitten sind. Darüber hinaus wird es auch den Taiwan AI RAP unterstützen und Simulationen für Klimamodellierung, Quantenchemie und Epidemieprävention ermöglichen. Mithilfe der CUDA-Q-Plattform von Nvidia haben Forscher bereits eine rekordverdächtige 784-Qubit-Quantensimulation durchgeführt. Darüber hinaus ist ein hybrides quanten-klassisches Computersystem in der Entwicklung.

Menschliche Gesellschaft

Die Entwicklung in Taiwan folgt auf Huangs jüngste Reise in die Golfstaaten, wo Saudi-Arabien ein Investitionspaket in Höhe von 600 Milliarden US-Dollar für KI, Energie und Infrastruktur zugesagt hat. Nvidia hat außerdem eine Vereinbarung zur Lieferung von mindestens 18.000 Blackwell-GPUs an „Humain“ unterzeichnet, ein staatlich unterstütztes KI-Unternehmen in Saudi-Arabien, das ein 500-Megawatt-Rechenzentrum entwickelt. Darüber hinaus kündigte das Unternehmen NVLink Fusion an, eine neue Initiative, die es konkurrierenden KI-Chips ermöglichen wird, sich direkt mit der Plattform von Nvidia zu verbinden.

Auch die Finanzmärkte sind in Bewegung. Nvidia (NVDA) wird derzeit bei 135,40 $ gehandelt, ein Plus von 0,42 % gegenüber dem Vortag. Warum nicht in eine Zukunft voller KI investieren?

Frage Antwort

Welche Rolle spielt Nvidias neuer Supercomputer in Taiwan?
Der Supercomputer wird den Fortschritt bei einer Reihe von KI-Projekten vorantreiben, darunter TAIDE, das sich auf Sprachmodelle und andere Forschungsanwendungen wie Klimamodellierung und Epidemieprävention konzentriert.

Wie viele Blackwell-GPUs werden insgesamt verwendet?
Mehr als 10.000 Blackwell-GPUs werden in das neue System integriert, was die KI-Leistung im Vergleich zu früheren Systemen deutlich verbessert.

Was beinhaltet Nvidias NVLink Fusion?
NVLink Fusion ist ein neues System, das es konkurrierenden KI-Chips ermöglicht, sich direkt mit der Plattform von Nvidia zu verbinden und so die Dominanz von Nvidia auf dem KI-Markt weiter zu stärken.

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