Künstliche Intelligenz auf dem Supercomputer
Chelsea Maria John braucht die Rechenpower von JUPITER, um Open-Source- Sprachmodelle zu entwickeln.
Mit welchen Prozessoren JUPITER rechnet, spielt für Dr. Dennis Willsch (JSC) nur eine untergeordnete Rolle: „Unsere Simulationen können auf jedem Rechner laufen, auf dem ein Fortran-Compiler installiert ist – auch auf einem handelsüblichen Laptop.“
Trotzdem nutzt der Physiker üblicherweise Hochleistungscomputer, um darauf JUQCS laufen zu lassen. Das ist eine Software, mit der sich universale Quantencomputer simulieren lassen. Diese Maschinen nutzen die exotischen Regeln der Quantenwelt, um damit bestimmte Aufgabenstellungen schneller lösen zu können als ein Supercomputer – zumindest theoretisch. So zum Beispiel dürfte der Shor-Algorithmus, mit dem sich bestimmte Verschlüsselungssysteme knacken lassen, von einem Quantencomputer in Windeseile berechnet werden.
Doch in der Praxis existiert noch keine Maschine, die dafür genug Qubits besitzt. Ein Qubit ist für einen Quantencomputer das, was ein Bit für einen konventionellen Rechner ist.
Ein weiteres Problem: „In den bereits existierenden Prototypen von Quantencomputern treten viele Fehler in den Qubits auf. Deshalb simulieren wir diese Quantenrechner unter Idealbedingungen auf normalen Computersystemen. Wir erhalten so das Ergebnis, wie es in der Theorie aussehen würde, und können damit die Qualität des realen Ergebnisses beurteilen“, sagt der Physiker. Doch bei der Simulation gibt es einen begrenzenden Faktor: Das ist der Speicher des Rechners, auf dem die Simulation läuft. „Der Speicher ist wirklich die Engstelle“, so Dennis Willsch. „Und der Speicherbedarf wächst exponentiell: Er verdoppelt sich für jedes weitere Qubit, das hinzukommt.“
Ein Laptop schafft mit seinem Speicher ungefähr 32 Qubits. Der Rekord auf einem Supercomputer liegt bei 48 Qubits. JUPITER bringt genug Speicher mit, um noch ein paar Qubits in der Simulation zulegen zu können, sagt der Forscher: „Auf einem Exascale-Rechner könnten wir über die Schwelle von 50 Qubits kommen. Das wäre dann ein neuer Weltrekord.“
Der Nvidia GH200 Superchip vereint schnellen GPU-seitigen Speicher mit energieeffizientem CPU-Hauptspeicher. Dank der integrierten Architektur ist es möglich, beide Speicherbereiche homogen zu nutzen. Das Boostermodul kommt so auf über 5 Petabyte Speicher, der durch Anwendungen genutzt werden kann. Das entspricht knapp 650.000 handelsüblichen Laptops.
Text: Arndt Reuning