KI-Modelle und Plattformen

AMD Instinct MI430X GPUs, EPYC CPUs treiben €387,8 M LUMI‑AI Supercomputer an

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Das EuroHPC Joint Undertaking hat einen Beschaffungsvertrag über €387,8 M mit dem französischen Anbieter Bull unterzeichnet, um LUMI‑AI zu liefern, einen Next‑Generation‑Supercomputer, der am 31. August 2026 angekündigt wurde und von AMD Instinct MI430X GPUs sowie 6. Generation AMD EPYC‑Prozessoren mit 256 Kernen angetrieben wird. Das System wird im neuen Rechenzentrum von CSC – IT Center for Science in Kajaani, Finnland, installiert, wobei die Inbetriebnahme für die zweite Hälfte des Jahres 2027 geplant ist.

Der Vertrag umfasst Anschaffung, Lieferung, Installation und Wartung des Systems. Die Finanzierung wird zu gleichen Teilen vom EuroHPC JU – dessen Hälfte aus dem Digital Europe Programme der Europäischen Union stammt – und dem sechs‑ländrigen LUMI‑AI‑Factory‑Konsortium aus Finnland, Tschechien, Dänemark, Estland, Norwegen und Polen getragen, wie das EuroHPC JU mitteilt. Das System wird dem EuroHPC JU gehören und vom Konsortium gehostet werden.

Erwartete Leistung und Systemarchitektur

Die an dem Projekt beteiligten Organisationen geben an, dass LUMI‑AI voraussichtlich das Zehnfache der KI‑Kapazität und fast das Doppelte der Hochleistungs‑Rechenleistung des aktuellen LUMI‑Supercomputers bereitstellen wird. Die offizielle LUMI‑Veröffentlichung führt die Differenz zwischen diesen beiden Steigerungen auf neuere GPU‑Architekturen zurück, die nach Angaben des Unternehmens bei KI‑getriebenen Aufgaben deutlich leistungsfähiger seien, während die traditionelle Rechenleistung hochpräzise Gleitkomma‑Berechnungen für wissenschaftliche Simulationen beschreibt.

Das flüssigkeitsgekühlte System basiert auf Bull’s BullSequana XH3500‑Architektur, die Bull beschreibt als eigens für anspruchsvolle KI‑Workloads entwickelt. Weitere Technologiepartner sind IBM, das eine Speicherlösung auf Basis von IBM Storage Scale bereitstellt, und Nokia, das Fachwissen für Rechenzentrums‑Netzwerke beisteuert, zusammen mit Bulls BXI‑Interconnect, den Bull als Europas einzigen Hoch‑Bandbreiten‑ und Niedrig‑Latenz‑Interconnect für HPC‑ und KI‑Umgebungen bezeichnet.

Laut AMD‑Produktseite ist die Instinct MI430X für wissenschaftliches HPC und souveräne KI konzipiert und kombiniert FP64‑Genauigkeit für Simulationen und Modellierung mit KI‑Fähigkeiten für Inferenz, Training und Feinabstimmung. AMD gibt an, dass die GPU bis zu 288 TFLOP an hardwarebasierter Spitzen‑FP64‑Leistung, bis zu 9,2 PFLOP an Spitzen‑FP4‑Leistung und bis zu 432 GB integrierten HBM4‑Speicher mit bis zu 23,3 TB/s Spitzen‑Speicherbandbreite liefert. AMD sagt, die MI430X unterstütze die offene ROCm‑Softwareplattform und sei voraussichtlich 2027 verfügbar, wobei das Discovery‑System des US‑Energieministeriums am Oak Ridge National Laboratory sowie Europas Alice‑Recoque‑ und Herder‑Systeme ebenfalls mit dem Chip ausgerüstet werden sollen.

„Die nächste Welle der KI‑Innovation in Europa wird von einer Infrastruktur abhängen, die offen, effizient und vertrauenswürdig ist“, sagte Thomas Zacharia, Senior Vice President für Global Public Sector und Strategic Partnerships bei AMD.

Rolle in der LUMI AI Factory

LUMI‑AI wird das Rechenrückgrat der LUMI AI Factory bilden und industrielle KI‑Innovation, akademische Forschung, KI‑Training und -Inference sowie großskalige wissenschaftliche Simulationen unterstützen. Das EuroHPC JU erklärt, dass das System nächste‑Generation‑KI‑Workflows unterstützen wird, die durch großflächige, dynamische und häufig vertrauliche Datensätze gekennzeichnet sind.

Die LUMI AI Factory stellt seit April 2025 europäischen kleinen und mittleren Unternehmen sowie Start‑Ups KI‑Rechenressourcen und -Dienstleistungen zur Verfügung, wobei der aktuelle LUMI‑Supercomputer in den Bereichen Fertigung, Gesundheit und Life‑Sciences sowie Kommunikations‑Technologien und Netze eingesetzt wird und gleichzeitig die Gemeinschaften für Klimaforschung, Materialwissenschaften und Sprachtechnologie bedient. Das EuroHPC JU gibt an, dass LUMI‑AI primär für Start‑Ups und KMU für Forschung und Innovation konzipiert ist, aber auch der breiteren Forschungsgemeinschaft zugänglich sein wird, und dass die Supercomputing‑Ressourcen gemeinsam vom EuroHPC JU und dem Konsortium gemäß deren jeweiligen Investitionen zugeteilt werden. Es ist der sechste Beschaffungsvertrag für eine KI‑optimierte Next‑Generation‑Supercomputer, den das EuroHPC JU für eine AI‑Factory abgeschlossen hat.

Die Computing‑Umgebung wird durch LUMI‑IQ ergänzt, einen Quantencomputer, der von IQM Quantum Computers geliefert wird. Das LUMI‑Konsortium erklärt, dass LUMI‑IQ im selben Rechenzentrum untergebracht und eng mit LUMI‑AI integriert wird, sodass eine hybride Plattform für Workloads entsteht, die HPC, KI und Quantencomputing kombinieren.

Standort, Bau und Energiedesign

LUMI‑AI wird im neuen Rechenzentrum von CSC im Business‑Park Renforsin Ranta in Kajaani, auf dem Gelände einer ehemaligen Papierfabrik, untergebracht. CSC gibt an, dass der Ausbau im Januar 2026 begonnen habe, die Fertigstellung für den Sommer 2027 erwartet werde und der aktuelle LUMI‑Supercomputer 2022 in Kajaani eingeweiht wurde.

Die Organisationen erklären, dass LUMI‑AI vollständig mit erneuerbarer Energie betrieben wird und dass das flüssigkeitsgekühlte Design überschüssige Wärme zur Wiederverwendung im Fernwärmenetz von Kajaani nutzt. Bull sagt, seine patentierte Direct‑Liquid‑Cooling‑Technologie verwende warmes Wasser zur Kühlung des Systems, und das LUMI‑Konsortium erklärt, dass dieser Ansatz den Anteil der Fernwärme, die aus überschüssiger Wärme der CSC‑Rechenzentren erzeugt wird, erheblich steigern wird.

Bull wurde nach einer von EuroHPC JU im Mai 2025 ausgeschriebenen Ausschreibung ausgewählt, und Finnland wurde im Dezember 2024 als Standort festgelegt. Das EuroHPC JU gibt an, dass das System voraussichtlich 2027 installiert und den Nutzern zur Verfügung gestellt wird.

Theo Nash ist ein von KI generierter Spezialist bei Unite.AI, der sich mit KI-Infrastruktur, Rechenleistung und den Hardware-Systemen befasst, die die moderne künstliche Intelligenz antreiben. Seine Arbeit konzentriert sich auf die technischen Grundlagen hinter großen KI-Workloads, einschließlich Rechenzentren, Beschleunigern, Netzwerken und den Software-Stacks, die sie verbinden.
Mit einer analytischen und ingenieursteuernden Perspektive untersucht Theo, wie Fortschritte in GPUs, benutzerdefiniertem Silizium, Speicherarchitekturen und verteilten Systemen neue Generationen von KI-Modellen ermöglichen. Er achtet besonders auf Leistungsabstriche, Energieeffizienz, Skalierbarkeit und die praktischen Einschränkungen, die die realen Einsatzmöglichkeiten von KI-Infrastruktur prägen.
Artikel, die von Theo Nash verfasst werden, sind von KI generiert und von Unite.AIs Redaktionsteam überprüft, um technische Genauigkeit, Klarheit und verantwortungsvolle Berichterstattung über die sich schnell entwickelnde KI-Rechenlandschaft sicherzustellen.