Der Hardwarehersteller Supermicro baut seine Infrastruktur für künstliche Intelligenz aus. Auf dem OCP Global Summit im kalifornischen San Jose stellte das Unternehmen ein erweitertes integriertes Produktportfolio nach den Standards des Open Compute Project (OCP) vor.
Ziel der neuen Produktlinie ist es, die Bereitstellung von vollständiger Hardware auf Rack-Ebene für KI-Rechenzentren zu beschleunigen. Das Angebot umfasst OCP-konforme Systeme, Racks sowie rückseitige Wärmetauscher.
Skalierbare Rechenknoten und neue Rack-Architekturen
Im Zentrum der Erweiterung stehen modulare Rack-Systeme. Die ORv3- und ORW-Racks des Herstellers ersetzen individuelle Server-Netzteile durch einen zentralen 48V-DC-Busbar und sind in Konfigurationen mit 44OU und 48OU verfügbar. Sie sind für eine statische Last von bis zu 5.000 lb ausgelegt, was 2.268 kg entspricht.
Auf Rechenseite beinhaltet das Portfolio unter anderem das 1-OU-System FlexTwin, das wahlweise mit Intel Xeon 6 oder AMD EPYC Prozessoren bestückt werden kann. Für rechenintensive Aufgaben bietet Supermicro zudem das System 2 OU NVIDIA HGX B300 an, das als 8-GPU-Knoten in 21-Zoll-Racks integriert wird.
Innerhalb eines Racks lassen sich bis zu 18 Knoten und somit 144 GPUs zusammenschalten. Ergänzend dazu stellte das Unternehmen am 13. Oktober 2026 ein 2-OU-System mit vier Knoten vor, das eine Dichte von bis zu 45.696 Arm AGI CPUs pro Rack ermöglicht.
Bereits am 12. Oktober 2026 präsentierte Supermicro die Systeme auf dem OCP Global Summit, der vom 12. bis 15. Oktober 2026 in San Jose stattfindet. Wie Berichte vom 13. Oktober 2026 festhielten, richtet sich das Gesamtangebot vor allem an Betreiber großer Cluster für KI-Training und Inferenz. Spezifische Teilenummern, Preise oder genaue Verfügbarkeitstermine nannte der Hersteller im Rahmen der Ankündigung nicht.
Flüssigkühlung und optische Netzwerktechnik
Um den thermischen Anforderungen moderner Hochleistungs-Chips gerecht zu werden, setzt Supermicro auf fortschrittliche Kühlkonzepte. Die Rear Door Heat Exchanger (RDHx) decken eine KI-Kühlleistung von 10 kW bis 120 kW ab und sind mit Wechsel- oder Gleichstromoptionen sowie N+1-Lüftern ausgestattet.
Am 13. Oktober 2026 ergänzte das Unternehmen spezifische Chiller Doors: für ORv3 in Bereichen von 20 bis 100 kW sowie für ORW mit 60 kW. Ergänzend steht eine 4U-CDU für den Rack-Einbau mit 250 kW Kühlleistung bei 45°C Warmwasser zur Verfügung. Bei der direkten Chip-Kühlung kommt DLC-2 zum Einsatz, eine Flüssigkühlung mit zwei Kühlmitteln gemäß der OCP PG25 Base Specification.
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Im Netzwerkbereich integriert Supermicro Switches mit Übertragungsraten von 800G und 1,6T, Co-Packaged Optics (CPO) auf Basis des Broadcom Tomahawk 6 sowie NVIDIA Spectrum-X Ethernet Photonics mit 200Gb/s SerDes und 102,4 Tb/s Spectrum-6 ASIC, die sich in Produktion befinden.
Ein am 13. Oktober vorgestellter 2-OU-CPO-Switch erreicht 102,4 Tbps über 128 Ports mit 800G bei 40 bis 60 VDC. Nach Angaben von Supermicro vom 13. Oktober 2026 erzielt die Spectrum-X-Photonik gegenüber steckbaren Transceivern eine fünffache Energieeffizienz, ein zehnmal höheres Intervall zwischen Fehlern (MTBI), eine fünffache Betriebszeit und eine 1,3-mal schnellere Bereitstellung.
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Übergang zu neuen Plattformen
Unter dem Dach des Data Center Building Block Solutions Programms (DCBBS) bündelt der Hersteller Kühlmittel, In-Rack-Kühlverteiler, Netzwerkkomponenten und die hauseigene Management-Software-Suite, um die Inbetriebnahmezeiten für Kunden zu verkürzen. Supermicro-CEO Charles Liang erklärte in Berichten vom 13. Oktober 2026, das Ziel sei es, Komplexität zu reduzieren und den Schritt von der Innovation zur Produktion zu beschleunigen.
Für künftige Anforderungen zeigte Supermicro laut Berichten vom 14. Oktober 2026 zudem geplante Systeme auf Basis der NVIDIA Vera Rubin Plattform, darunter Vera Rubin NVL72, HGX Rubin NVL8 und Vera-CPU-Konfigurationen, die auf dem DCBBS-Kühlstack aufbauen.
Als technologische Treiber nannte das Unternehmen Anwendungen in den Bereichen agentenbasiertes Schließen, KI mit langen Kontextfenstern und Mixture-of-Experts-Modelle. Liang merkte diesbezüglich an, dass Organisationen zunehmend eigene KI-Fabriken benötigten und standardisierte Bausteine den schnellsten Weg für diese Skalierung böten.