Supercomputer Hunter bringt Industrie bei KI voran

Energieeffizient, leistungsstark und strategisch bedeutsam – der neue Supercomputer „Hunter“ im Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) gilt als Hoffnungsträger für die digitale Transformation der deutschen Industrie. Der Rechner zählt zu den schnellsten Europas und markiert technologisch einen deutlichen Fortschritt gegenüber seinem Vorgängermodell „Hawk“. Obwohl Hunter physisch kleiner ausfällt, bietet er nahezu die doppelte Rechenleistung und benötigt dabei nur einen Bruchteil der Energie. Möglich wird das durch den Einsatz hochintegrierter Komponenten und moderner Chips von AMD, die erstmals CPU und mehrere GPUs auf einem einzigen Bauteil vereinen.

Mit einer theoretischen Spitzenleistung von 48 Petaflops – das entspricht 48 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde – belegt Hunter im Juni Platz zwölf auf der weltweiten Green-500-Liste der energieeffizientesten Supercomputer. Trotz dieser beeindruckenden Leistung kommt das System ohne klassische Lüfter aus. Es wird ausschließlich über direkte Flüssigkeitskühlung betrieben und hat rund 15 Millionen Euro gekostet. Die Universität Stuttgart stellt den Rechner nicht nur der Forschung, sondern gezielt auch kommerziellen Nutzern zur Verfügung – insbesondere solchen, die im Bereich Künstliche Intelligenz neue Ansätze verfolgen.

Zu den ersten Anwendern zählt das Start-up Seedbox.ai aus Stuttgart. Es entwickelt optimierte Sprachmodelle für industrielle Anwendungen in kleinen und mittleren Unternehmen. Die nötige Rechenleistung für das Training dieser Modelle liefert Hunter. Das junge Unternehmen verfolgt einen Open-Source-Ansatz und will damit europäische KI-Modelle etablieren. Den Rückgriff auf amerikanische Cloudanbieter schließt das Team bewusst aus. Für Gründer Dennis Dickmann ist die lokale Datenhoheit ein entscheidendes Argument. Seine Kunden profitieren direkt von der Performance des Supercomputers: Seedbox.ai kann seine KI-Produkte schneller und günstiger bereitstellen.

Auch der Maschinenbaukonzern Trumpf nutzt Hunter, um die eigene Produktentwicklung zu modernisieren. Statt teurer und zeitaufwendiger Prototypen setzt das Unternehmen verstärkt auf Simulationen. In der Sparte Werkzeugmaschinen wurde die Berechnungszeit pro Prototyp von zuvor knapp sieben Tagen auf wenige Stunden reduziert. Das ermöglicht nicht nur eine schnellere Marktreife, sondern liefert auch neue Erkenntnisse über die tatsächliche Maschinenleistung im Einsatz. Ähnliche Ansätze verfolgt Trumpf auch im Bereich Halbleitertechnik und Lasersysteme, wo präzise Simulationen und KI-gestützte Auswertungen zunehmend an Bedeutung gewinnen.