Die US-Regierung setzt mit einer ambitionierten Initiative auf k\u00fcnstliche Intelligenz, um ihre Position in diesem Schl\u00fcsselbereich zuk\u00fcnftig weiter auszubauen. Nvidia und Oracle schlie\u00dfen sich zusammen, um dem Energieministerium (DoE) zwei hochleistungsf\u00e4hige KI-Superrechner zu liefern, die den wissenschaftlichen Fortschritt in beispielloser Weise vorantreiben sollen. Im Herzen dieser Initiative stehen zwei gigantische Systeme: Solstice und Equinox. Solstice, die Speerspitze dieser Entwicklung, wird mit einer Anzahl von 100.000 Nvidia Blackwell-GPUs ausgestattet sein und damit neue Ma\u00dfst\u00e4be in der Rechenleistung setzen. Ein zweites System, genannt Equinox, wird auf 10.000 Nvidia GPUs ausgelegt sein, und beide werden am Argonne National Laboratory installiert. Diese gigantischen Rechner sind nicht nur reine Technologiedemonstrationen, sondern sollen den wissenschaftlichen Fortschritt aktiv f\u00f6rdern. Sie werden Wissenschaftlern und Forschern ein m\u00e4chtiges Werkzeug an die Hand geben, um mithilfe der Nvidia Megatron-Core-Bibliothek neue Spitzenmodelle zu entwickeln und zu trainieren. Diese Modelle sollen als zentrales Element agentenbasierter KI-Workflows fungieren, die wissenschaftliche Entdeckungen vorantreiben und L\u00f6sungen f\u00fcr komplexe Probleme erm\u00f6glichen. Das kleinere Equinox-System soll bereits im zweiten Halbjahr des kommenden Jahres einsatzbereit sein, w\u00e4hrend Solstice seinen Betrieb etwas sp\u00e4ter aufnehmen wird. Zusammen erzeugen beide Systeme eine unglaubliche Rechenleistung von 2.200 Exaflops, was die Grundlage f\u00fcr wissenschaftliche Erkenntnisse bildet. Mit dieser Investition in fortschrittliche KI-Infrastruktur signalisiert die US-Regierung deutlich ihren Anspruch auf die F\u00fchrungsposition im Bereich K\u00fcnstliche Intelligenz und setzt den Grundstein f\u00fcr zuk\u00fcnftige Innovationen und technologischen Fortschritt in diesem entscheidenden Bereich.<\/p>\n
Schlagw\u00f6rter: Nvidia + Solstice + Equinox<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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