IBM setzt bei künstlicher Intelligenz und Quantencomputern auf die engere Zusammenarbeit unterschiedlicher Systeme. Heute kündigten Supermicro, IBM und NVIDIA eine Speicherlösung für KI-Anwendungen an.
Gestern startete IBM mit AMD und dem Oak Ridge National Laboratory eine Forschungsplattform zur Quantenfehlerkorrektur. Für Anleger spricht dieser Ansatz für IBM, sofern aus den gemeinsamen Entwicklungen messbare Vorteile im praktischen Einsatz entstehen.
Schnellere Antworten durch gemeinsamen Speicher
Die heute vorgestellte Lösung kombiniert Supermicros All-Flash-Server mit IBM Storage Scale sowie NVIDIA Dynamo und Spectrum-X. Sie soll die GPU-Auslastung, den Durchsatz und die Skalierbarkeit bei der KI-Inferenz verbessern. Im Mittelpunkt steht ein gemeinsam genutzter KV-Cache-Speicher.
Nach der über PRNewswire verbreiteten Mitteilung ergaben gemeinsame Tests bei Eingaben mit 130.000 Tokens eine bis zu 56-mal kürzere Zeit bis zum ersten Antwort-Token. Diese Kennzahl beschreibt, wie schnell ein Sprachmodell mit seiner Antwort beginnt.
Für IBM liegt die Chance darin, die eigene Speichertechnik als Bestandteil leistungsfähiger KI-Infrastruktur zu positionieren. Wirtschaftlich überzeugend wird das Zusammenspiel, wenn sich die in Herstellertests beobachteten Vorteile auch unter Kundenbedingungen bewähren. Die Tests liefern dafür einen technischen Anhaltspunkt; ihre Übertragbarkeit auf den praktischen Betrieb entscheidet über die Aussagekraft für Anwender.
Quantenfehlerkorrektur als zweites Forschungsfeld
Parallel verfolgt IBM die Verbindung von Quantenprozessoren und klassischem Hochleistungsrechnen. Reuters berichtete gestern über den gemeinsamen Plattformstart mit AMD und dem Oak Ridge National Laboratory. Am IBM-Standort Poughkeepsie sollen die Partner Fehlerkorrekturverfahren und die dafür erforderliche Rechenleistung zusammen erproben.
Die erste Konfiguration verbindet IBMs Nighthawk-Prozessor mit 120 programmierbaren Qubits und das Oak-Ridge-System Umbra. AMD-Prozessoren und Grafikbeschleuniger übernehmen dabei klassische Rechenaufgaben. Untersucht werden unter anderem die Fehlerdekodierung und die Softwaresteuerung zwischen den beteiligten Systemen.
Das spricht für einen systemweiten Entwicklungsansatz, sofern Verarbeitung und Steuerung mit dem Tempo der Quantenberechnungen Schritt halten. IBM will die Erkenntnisse für seinen geplanten Starling-Computer im Jahr 2029 nutzen. Die neue Plattform dient dabei als Forschungsumgebung für das Zusammenspiel der Komponenten.
Messbare Fortschritte entscheiden über den Wert
IBM meldet aus bisherigen Experimenten bis zu 70 logische Qubits und 438 sogenannte Hard Operations. Damit liegt ein Ausgangspunkt vor, an dem sich weitere Fortschritte bei der Fehlerkorrektur messen lassen.
Ein illustratives Benchmarkziel der DOE-Q Competition nennt 100 logische Qubits und 100.000 Hard Operations. Die endgültige Bewertung ist für September 2028 vorgesehen. Bei den Operationen wäre laut IBM dafür eine etwa 230-fache Steigerung gegenüber dem bisherigen Stand erforderlich.
Für Anleger ergibt sich daraus eine klare Prüffrage: Gelingt IBM der Schritt von gemeinsamen Entwicklungsplattformen zu belastbaren Leistungsfortschritten? Bei KI sprechen die gemeldeten Beschleunigungen für den Ansatz, sofern sie sich im Kundeneinsatz bestätigen. In der Quantenforschung wächst die Bedeutung der Kooperation, wenn die Partner die große Lücke zum Operationsziel verkleinern und Ergebnisse der neuen Plattform vorlegen.
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