Exascale

Exascale ist eine Leistungsmarke für die schnellsten Computer der Welt. Gemeint ist eine Maschine, die pro Sekunde mindestens eine Trillion Rechenoperationen ausführt. Eine Trillion ist eine Eins mit achtzehn Nullen. Zum Vergleich: Ein guter Laptop schafft etwa hundert Milliarden Rechenschritte pro Sekunde. Ein Exascale-Rechner ist also rund zehn Millionen Mal schneller. Der Name kommt von der Vorsilbe « Exa », die in der Technik für diese Zahl steht — so wie « Kilo » für tausend.

Warum ein Land so eine Maschine baut

Manche Fragen lassen sich nicht im Labor beantworten, sondern nur durch Nachrechnen. Wie entwickelt sich das Klima bis 2100? Wie verhält sich ein neuer Werkstoff bei extremer Hitze? Solche Simulationen zerlegen die Wirklichkeit in Millionen winziger Kästchen und berechnen jedes einzeln. Je feiner die Kästchen, desto genauer das Ergebnis — und desto mehr Rechenleistung braucht man.

Exascale verschiebt die Grenze dessen, was in vertretbarer Zeit rechenbar ist. Eine Klimasimulation, die früher ein Jahr gedauert hätte, läuft nun in Tagen. Erst dadurch werden Forschungsfragen überhaupt praktisch bearbeitbar. Wer wartet schon ein Jahr auf ein Ergebnis, das vielleicht falsch aufgesetzt war?

Dazu kommt ein politischer Grund. Supercomputer gelten als strategische Infrastruktur, ähnlich wie Kraftwerke oder Häfen. Die USA, China, Japan und die EU investieren jeweils Milliarden, um nicht von anderen abhängig zu sein. Auch das Training großer KI-Modelle braucht ähnliche Rechenzentren, was den Wettlauf zusätzlich anheizt.

Millionen Rechenkerne im Gleichschritt

Ein Exascale-Rechner ist kein einzelner riesiger Prozessor. Er besteht aus zehntausenden einzelnen Rechenknoten, die in Schränken stehen und über ein extrem schnelles Netzwerk verbunden sind. Zusammen kommen sie auf mehrere Millionen Rechenkerne. Die Maschine füllt eine Halle von der Größe mehrerer Tennisplätze.

Der entscheidende Trick heißt Parallelität: Eine Aufgabe wird in viele Teilaufgaben zerlegt, die gleichzeitig laufen. Das funktioniert aber nur, wenn die Teile wenig miteinander reden müssen. Sobald ein Knoten auf das Ergebnis eines anderen warten muss, entsteht Leerlauf. Deshalb ist das Programmieren solcher Maschinen schwieriger als ihr Bau.

Den größten Teil der Leistung liefern heute Grafikprozessoren, kurz GPUs. Diese Chips wurden ursprünglich für Computerspiele entwickelt und können sehr viele einfache Rechnungen gleichzeitig ausführen. Genau das brauchen Simulationen und KI. Ein weiteres Dauerproblem ist Strom: Exascale-Anlagen ziehen zwischen 20 und 30 Megawatt, so viel wie eine Kleinstadt. Die Abwärme wird meist mit Wasser abgeführt und teilweise zum Heizen genutzt.

Frontier, Jupiter und die Top500-Liste

Zweimal im Jahr erscheint die Top500-Liste, eine Rangliste der schnellsten Supercomputer der Welt. Sie wird in den Medien wie eine Bestenliste im Sport behandelt. Der erste offiziell anerkannte Exascale-Rechner war Frontier in den USA, in Betrieb seit 2022. Europa zog 2024 mit Jupiter nach, der im Forschungszentrum Jülich bei Aachen steht.

Als normaler Nutzer wirst du nie direkt an so einer Maschine sitzen. Forschungsgruppen bewerben sich um Rechenzeit, die in Stunden zugeteilt wird. Indirekt profitierst du trotzdem: Wettervorhersagen, Medikamentenforschung und Crashtests am Computer laufen auf solchen Anlagen.

Ein häufiger Irrtum ist, jedes große KI-Rechenzentrum sei ein Exascale-System. Die Anlagen von OpenAI oder Google erreichen zwar ähnliche Größenordnungen, sind aber anders gebaut und werden nicht nach denselben Regeln gemessen. Die offizielle Exascale-Marke gilt für eine bestimmte Art präziser Rechnung. KI-Chips rechnen oft absichtlich ungenauer, weil das für Modelle ausreicht und schneller ist. Deshalb sind Zahlenangaben aus Pressemitteilungen mit Vorsicht zu lesen.