Exaflop

Computer rechnen sehr viel mit Kommazahlen, also mit Werten wie 3,14 oder 0,0072. Jede einzelne solche Rechnung – eine Addition, eine Multiplikation – zählt man als einen Rechenschritt. Wie schnell eine Maschine ist, misst man daran, wie viele dieser Schritte sie in einer Sekunde schafft. Ein Exaflop bedeutet: eine Trillion Schritte pro Sekunde, also eine Eins mit achtzehn Nullen. Zum Vergleich: Ein guter Laptop schafft grob hundert Milliarden Schritte pro Sekunde. Ein Exaflop-Rechner ist damit rund zehn Millionen Mal schneller.

Warum diese Zahl als Schwelle gilt

Exaflop ist keine willkürliche Marke, sondern eine Stufe in einer langen Reihe. Vorher gab es das Teraflop (eine Billion Schritte) und das Petaflop (eine Billiarde). Jede Stufe ist tausendmal schneller als die vorige. Der Sprung vom Petaflop zum Exaflop hat etwa fünfzehn Jahre gedauert. Der erste öffentlich bestätigte Exaflop-Rechner war 2022 die Maschine Frontier in den USA.

Solche Rechner sind teuer und politisch aufgeladen. Ein Exaflop-System kostet mehrere hundert Millionen Euro und verbraucht Strom wie eine Kleinstadt – oft über zwanzig Megawatt. Staaten bauen sie trotzdem, weil bestimmte Fragen ohne diese Rechenleistung unbeantwortet bleiben. Dazu gehören Klimasimulationen mit feiner Auflösung, die Entwicklung neuer Medikamente und die Sicherheit von Atomwaffen. Wer Exaflop-Maschinen besitzt, kann Forschung betreiben, die anderen verschlossen bleibt.

Seit dem KI-Boom hat der Begriff eine zweite Bedeutung bekommen. Große Sprachmodelle brauchen zum Lernen enorme Rechenmengen. Firmen geben ihre Rechenzentren deshalb inzwischen in Exaflops an, um Investoren zu beeindrucken. Diese Zahlen sind allerdings mit Vorsicht zu genießen, wie der nächste Abschnitt zeigt.

Wie ein Rechner auf eine Trillion Schritte kommt

Kein einzelner Chip schafft ein Exaflop. Die Leistung entsteht durch Masse: Ein Exaflop-Rechner besteht aus zehntausenden Prozessoren und Grafikchips, die in Schränken stehen und über sehr schnelle Kabel verbunden sind. Frontier etwa nutzt rund 37.000 Grafikchips. Jeder Chip rechnet an einem kleinen Teil der Aufgabe, und am Ende werden die Teilergebnisse zusammengeführt.

Das funktioniert nur, wenn sich die Aufgabe überhaupt aufteilen lässt. Eine Wettersimulation kann man gut zerlegen: Jeder Chip bekommt ein Stück der Erdatmosphäre. Andere Probleme lassen sich nicht zerlegen, weil jeder Schritt auf dem vorigen aufbaut. Für die nützt der schnellste Supercomputer wenig. Ein zweites Problem ist der Datentransport: Oft warten die Chips auf Zahlen aus dem Speicher, statt zu rechnen.

Wichtig ist außerdem, welche Genauigkeit gemeint ist. Klassisch misst man Exaflops in doppelter Genauigkeit, also mit sehr präzisen Zahlen. KI-Chips rechnen dagegen bewusst ungenauer, weil das für neuronale Netze ausreicht und viel schneller ist. In dieser groben Rechenart erreichen Anlagen leicht das Zehn- oder Zwanzigfache. Wenn eine Firma also mit Exaflops wirbt, lohnt die Nachfrage, welche Zahlenart gemeint ist.

Exaflops in Schlagzeilen und Produktankündigungen

Am häufigsten liest man die Zahl in der TOP500-Liste. Diese Rangliste erscheint zweimal im Jahr und sortiert die schnellsten bekannten Supercomputer der Welt. An der Spitze stehen seit einigen Jahren amerikanische und europäische Systeme, Deutschland betreibt mit Jupiter in Jülich ebenfalls eine Anlage dieser Klasse. Solche Listen sind auch ein Wettbewerb zwischen Staaten.

In der Tech-Branche taucht der Begriff bei jeder größeren Chip-Vorstellung auf. Hersteller wie Nvidia geben die Leistung ganzer Serverschränke in Exaflops an. Für Anleger ist das ein Signal, wie viel Rechenkapazität gerade gebaut wird. Ein häufiger Irrtum dabei: Mehr Exaflops bedeuten nicht automatisch bessere KI. Entscheidend sind auch Datenqualität und Software.

Im Alltag begegnet dir ein Exaflop nie direkt, wohl aber sein Ergebnis. Die Wettervorhersage für die nächsten Tage, Crashtests am Computer statt am echten Auto, die Modelle hinter Chatbots – all das stammt aus Rechenzentren dieser Größenordnung.