Der Piz Daint nimmt unter den 500 schnellsten Supercomputern weltweit den fünften Platz ein (Bild: ETH Zürich)

Die Vereinigten Staaten konnen ihre Vorherrschaft bei den weltschnellsten Supercomputern weiter ausbauen. In einer am Montag veröffentlichten Liste der "Top 500" belegen US-Rechner fünf Plätze unter den ersten zehn. Der von IBM entwickelte Supercomputer "Summit", der am Oak Ridge National Laboratory im Einsatz ist, nimmt erneut den Spitzenplatz ein und kann mit einer Performance-Steigerung von 122,3 auf satte 143,5 Petaflops (Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde) den Abstand zu seinen Verfolgern weiter ausbauen.

An die zweite Stelle hat sich "Sierra" am Lawrence Livermore National Laboratoryin Kalifornien mit 94,6 Petaflops geschoben und verdrängt damit den einstigen Spitzenreiter „Sunway TaihuLight“ am Supercomputing Center in Wuxi in China (93 Petaflops) knapp auf den dritten Rang. Zuvor hatte China zwei Jahre lang die Liste angeführt, vor einem halben Jahr kehrten die USA mit „Summit“ an die Spitze zurück.

Gut im Rennen liegt nach wie vor die Schweiz. Mit dem "Piz Daint" des Swiss National Supercomputing Centre (CSCS) stellt sie erneut den besten Supercomputer Europas. Er bringt es immerhin auf 21,2 Petaflops und schaffte es damit auf Platz fünf. Der zweitschnellste europäische Rechner stammt aus Deutschland: Der "SuperMUC-NG" liegt mit einer Rechenleistung von 19,8 Petaflops (Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde) auf dem achten Platz.

Die „Top 500“-Liste wird seit 26 Jahren halbjährlich jeweils zur Supercomputer Conference veröffentlicht, die diesmal in Dallas (Texas) stattfindet. Sie gilt noch immer als wichtige Messlatte in der Branche, obgleich manche Kritiker die Art der Messung nicht mehr für zeitgemäss ansehen. Die Leistung wird nämlich jeweils nach dem sogenannten Linpack-Benchmark ermittelt, der zum Beispiel die Effizienz einer Anlage nicht erfasst. Bei komplizierten Berechnungen wie Simulationen in der Klimaforschung oder dem maschinellen Lernen geht es aber vermehrt nicht mehr allein um eine schnelle Berechnung, sondern um eine für die verschiedenen Arbeitsschritte optimierte Nutzung der Rechenleistung.
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