China startet fortschrittlichen Supercomputer zur Schulung von KI-Modellen

Das Nationale Supercomputerzentrum in Guangzhou, China, hat einen bahnbrechenden inländischen Supercomputer namens Tianhe Xingyi eingeführt, der die Trainingskapazitäten für große Sprachmodelle verbessern soll. Obwohl spezifische Leistungskennzahlen nicht veröffentlicht wurden, deuten erste Erkenntnisse darauf hin, dass Tianhe Xingyi überwiegend auf CPUs basiert und nicht auf GPUs setzt. Dieser strategische Schritt soll den wachsenden Anforderungen an Hochleistungsrechnen, fortgeschrittenes Modelltraining und Big-Data-Analyse gerecht werden.

Tianhe Xingyi befindet sich in der gleichen Einrichtung wie der ehemalige weltführende Supercomputer Tianhe-2, der von Juni 2013 bis Juni 2016 als schnellster Supercomputer der Welt galt. Berichte aus den chinesischen Medien deuten darauf hin, dass der neue Supercomputer Leistungsniveaus erreichen kann, die doppelt so hoch sind wie die seines Vorgängers, Tianhe-2.

Es ist jedoch erwähnenswert, dass Tianhe Xingyi nicht in die kommende Top500-Liste aufgenommen wird, da China sich von diesem Benchmark-Programm zurückgezogen hat. Die neueste Top500-Liste, die im November veröffentlicht wurde, zeigt, dass China 104 Supercomputer betreibt, während die USA mit 161 an der Spitze stehen. In ganz Asien beträgt die Gesamtzahl der Supercomputer etwa 192, im Vergleich zu Nordamerikas 171 Maschinen. Die Liste hob auch das Frontier des Oak Ridge National Laboratory als den derzeit leistungsstärksten Supercomputer hervor, während Tech-Giganten wie Intel und Microsoft in diesem Wettbewerbsumfeld schnell vorankommen.

Die Entwicklung von Tianhe Xingyi stellt einen bedeutenden Schritt in Chinas Streben nach Dominanz im Bereich des Supercomputings dar und zeigt das Engagement des Landes, seine technologischen Fähigkeiten in der künstlichen Intelligenz und Datenverarbeitung voranzutreiben. Mit dem fortwährenden Wettlauf um fortschrittliche Computer-Technologien wird sich der Einfluss neuer Systeme wie Tianhe Xingyi voraussichtlich auf die zukünftige Landschaft des Hochleistungsrechnens auswirken und bahnbrechende Innovationen in verschiedenen Sektoren, von der wissenschaftlichen Forschung bis hin zu kommerziellen Anwendungen, ermöglichen.