Hamburg. Nvidia setzt neue Maßstäbe in der wissenschaftlichen Forschung. Auf der ISC 2026 in Hamburg stellte der US-Chipkonzern am Montag die Vera-Rubin-Plattform vor – ein System, das mit über sieben Exaflops KI-Leistung pro Rack neue Dimensionen für Wissenschaft und Industrie eröffnet. Die Plattform ist für das vierte Quartal 2026 angekündigt und wird von Partnern wie Bull, Dell, HPE und Supermicro ausgeliefert.
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Deutsche Rechenzentren rüsten auf
Das Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) in Garching plant den Einsatz des Blue-Lion-Systems, das ab 2027 die 30-fache Leistung aktueller Anlagen bieten soll. Auch das bayerische Projekt BavariaAI Blue Swan ist mit elf Exaflops für das KI-Training Teil der neuen Welle. Insgesamt wurden im vergangenen Jahr 35 neue KI-Supercomputer in 23 europäischen Ländern angekündigt oder in Betrieb genommen – mit einer kumulierten Leistung von 800 KI-Exaflops.
„Die Vera-CPU lieferte in internen Tests die siebenfache Leistung bei KI-Agent-Workloads und mehr als das Dreifache bei Monte-Carlo-Simulationen im Vergleich zu bisherigen x86-Architekturen“, erklärte das Los-Alamos-Nationallabor, das gemeinsam mit HPE Cray drei neue Systeme baut.
Software revolutioniert die Forschung
Drei neue Software-Tools sollen die wissenschaftliche Arbeit beschleunigen. Die Bibliothek cuPhoton ermöglicht eine bis zu 14.900-fache Beschleunigung beim Laden von FITS-Daten – ein entscheidender Vorteil für Großprojekte wie das Rubin-Observatorium. Verfügbar wird cuPhoton im Sommer 2026.
Für die Teilchenphysik hat CERN die DAQIRI-Software im Einsatz. Sie analysiert Daten des ATLAS-Experiments in Echtzeit und kann Signale aus über 99 Prozent der Daten zurückgewinnen, die bislang verworfen wurden. „Das ist ein Quantensprung für die Hochenergiephysik“, kommentierten Forscher des Projekts.
In der Materialwissenschaft ermöglichen die ALCHEMI-NIM-Microservices die gleichzeitige Simulation von Millionen Molekülen. Lila Sciences berichtet von 50-fach schnellerem Materialscreening und 30 Prozent schnelleren Berechnungen magnetischer Eigenschaften.
Partnerschaft mit AWS und neue Cloud-Instanzen
Gemeinsam mit Amazon Web Services kündigte Nvidia am Dienstag die EC2-G7-Instanzen an. Sie nutzen RTX-PRO-4500-Blackwell-GPUs und bieten die bis zu 4,6-fache KI-Inferenzleistung der Vorgängergeneration. Zudem wird Nvidias cuVS als Standard-Vektorindex in Amazon OpenSearch Serverless integriert – mit zehnfach schnellerer Indexierung bei einem Viertel der Kosten.
Dominanz in den Supercomputer-Rankings
Die am Dienstag veröffentlichte TOP500-Liste unterstreicht Nvidias vormachtstellung: 81 Prozent der 500 schnellsten Supercomputer weltweit nutzen Nvidia-Technologie – das sind über 400 Systeme. Bei den Neuzugängen liegt der Anteil sogar bei 90 Prozent. Die Effizienz-Rangliste Green500 wird von acht Nvidia-betriebenen Systemen angeführt, allen voran KAIROS mit 73,3 Gigaflops pro Watt.
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KI für die Biotechnologie
Am Dienstag stellte Nvidia zudem das BioNeMo Agent Toolkit vor. Es unterstützt virtuelles Screening, Genomanalysen und Proteindesign. Mehr als 50 Organisationen – darunter OpenAI, Schrödinger und Lilly – setzen die Technologie bereits ein. In Zusammenarbeit mit dem Institute for Protein Design gelang eine Verdopplung der Geschwindigkeit des RosettaFold3-Modells.
Industrie profitiert ebenfalls
Siemens Energy nutzt Nvidia-Technologie zur Simulation wasserstofffähiger Gasturbinen und berichtet von 77 Prozent kürzeren Simulationszeiten. „Das zeigt, dass KI nicht nur in der Grundlagenforschung, sondern auch in der industriellen Anwendung enorme Fortschritte bringt“, so ein Unternehmenssprecher.
Die ISC 2026 läuft noch bis Freitag in Hamburg. Nvidias Marktkapitalisierung lag am Dienstag bei umgerechnet rund 4,5 Billionen Euro.
