Mit Fugaku Next eröffnen Fujitsu, Riken und Nvidia eine neue Ära des High-Performance-Computings: Der Supercomputer vereint klassische numerische Simulationen mit leistungsstarken KI-Fähigkeiten. Die hybride Architektur verspricht nicht nur bahnbrechende Fortschritte in Wissenschaft und Industrie, sondern auch neue Impulse für die Katastrophenprävention.
Der Nachfolger des leistungsstärksten Supercomputers Japans
Der 2020 eingeführte Supercomputer Fugaku galt mit über 442 Petaflops (gemessen in der Linpack-Benchmark) lange Zeit als schnellster Supercomputer der Welt. Nun, mit Fugaku Next, definiert das Konsortium bestehend aus dem RIKEN Center for Computational Science, Fujitsu und Nvidia die Maßstäbe des Supercomputing neu. Fugaku Next kombiniert High-Performance-Computing (HPC) mit fortschrittlicher künstlicher Intelligenz (KI) und ermöglicht hybride Workloads, die klassische Simulationen und datengetriebene Modelle effizient miteinander verknüpfen.
Die Besonderheit: Anstelle reiner CPU-Stärke basiert Fugaku Next auf einer Co-Entwicklung von Fujitsus A64FX-Nachfolger und Nvidias Grace-Hopper-Superchip. Durch diese Kombination entsteht eine moderne, energieeffiziente Architektur, die sowohl Scientific Computing als auch Large-Scale KI-Training unterstützt.
Hybride Rechenarchitektur – KI trifft Simulation
Traditionell setzen Supercomputer auf numerische Simulationen, um physikalische, chemische oder biologische Prozesse nachzubilden. Doch viele moderne Herausforderungen – wie etwa das Echtzeit-Tracking von Pandemien oder die Entwicklung hochkomplexer Moleküle – erfordern zusätzlich KI-gestützte Mustererkennung. Genau hier setzt Fugaku Next an.
Indem klassische Rechenmodelle mit neuronalen Netzen kombiniert werden, lassen sich Rechenaufgaben deutlich beschleunigen und effizienter gestalten. So ermöglicht Fugaku Next etwa die Optimierung von Klimamodellen durch KI-basierte Parametrisierungen – ein Ansatz, der laufenden Studien zufolge je nach Anwendung bis zu 47 % Rechenzeit spart (Quelle: Nature Machine Intelligence, 2024).
Partnerschaft von Riken, Fujitsu und Nvidia
Der technologische Durchbruch von Fugaku Next ist maßgeblich der engen Zusammenarbeit der drei Kerngruppen zu verdanken. Riken, Japans führendes Forschungsinstitut, bringt seine Expertise in angewandter Supercomputing-Forschung ein. Fujitsu liefert mit der Advanced Compute Fujitsu Architecture (ACFA) die Hardwarebasis der nächsten Generation. Nvidia stellt mit seiner Grace-Hopper-Kombination ein zukunftsweisendes Multi-Chip-Design bereit, das CPU- und GPU-basierte Workloads nahtlos integriert.
Die Integration von Grace-Hopper ermöglicht es, sowohl HPC- als auch KI-Modelle auf einer einheitlichen Plattform laufen zu lassen. Die Speicherbandbreite von über 900 GB/s und der Einsatz von High Bandwidth Memory (HBM3) sorgen für nachhaltige Leistungssteigerungen bei datenintensiven Workflows.
Wissenschaftliche Anwendungen: Von Materialforschung bis Klimasimulation
Ein Hauptziel von Fugaku Next ist die Beschleunigung wissenschaftlicher Durchbrüche in Feldern wie Molekulardynamik, Materialdesign und Klimawissenschaften. So kann der neue Supercomputer komplexe Quantenmechanik-Simulationen etwa zur Erforschung neuer Halbleitermaterialien in einem Zehntel der bisherigen Zeit durchführen. Auch in der Epidemieforschung kommt Fugaku Next schon jetzt pilotweise zum Einsatz, um das Verhalten von Virusmutationen vorherzusagen.
Statistiken untermauern die Relevanz solcher Entwicklungen: Laut dem TOP500-Report vom Juni 2025 werden mittlerweile über 38 % aller Supercomputer weltweit hybrid für HPC- und KI-Anwendungen genutzt – ein Wachstum von 21 % gegenüber 2023.
Ein weiteres Beispiel für die wissenschaftliche Nutzung von Fugaku Next ist die Modellierung sogenannter „smarter Materialien“, bei der Machine-Learning-Verfahren helfen, Materialeigenschaften auf atomarer Ebene vorherzusagen und zu optimieren. Dies beschleunigt Entwicklungsprozesse in der Halbleiter-, Batterie- und Herstellungsindustrie erheblich.
Praktische Handlungsempfehlungen für Forschungseinrichtungen:
- Stellen Sie auf hybride Workloads um, um sowohl Simulationsgenauigkeit als auch KI-basiertes Lernen effizient zu nutzen.
- Nutzen Sie moderne SDKs wie das Nvidia CUDA Quantum Framework zur Integration von KI und Quantenmechanik.
- Kooperieren Sie mit Zentren wie Riken zur Validierung und Skalierung von Modellen auf Fugaku Next.
Industrielle Einsatzszenarien: Prozessoptimierung auf neuem Niveau
Auch Industriekonzerne zeigen steigendes Interesse an Fugaku Next. Besonders attraktiv: Die Möglichkeit, Produktionsprozesse in Echtzeit zu simulieren und gleichzeitig mit KI-Algorithmen zu optimieren. So testet ein japanischer Automobilhersteller aktuell die Integration von Fugaku Next zur Materialermüdungsanalyse – kombiniert mit Vorhersagemodellen zur Lebensdauerverkürzung von Komponenten.
Zusätzlich nutzen Pharmaunternehmen den Supercomputer zur schnelleren Entwicklung von Wirkstoffen. Durch multimodales Training von Moleküldaten und Krankheitenprofilen über KI-Modelle sinkt die durchschnittliche Zeit bis zur klinischen Studie um bis zu 30 %, wie Daten der japanischen Society for Computational Chemistry 2024 zeigen.
Katastrophenprävention neu gedacht
Ein herausragender Aspekt von Fugaku Next liegt in seiner Anwendung für die Risikoabschätzung und Frühwarnung bei Naturkatastrophen. In einem Pilotprojekt mit dem Japan Meteorological Agency werden hochauflösende Tsunami- und Erdbebensimulationen mit KI-gestützter Musterprognose kombiniert, um Warnzeiten und Evakuierungsempfehlungen präziser bereitzustellen.
Nach einem erfolgreichen Testlauf im Raum Osaka konnte mithilfe von Fugaku Next die Frühwarnzeit um durchschnittlich 12 Sekunden erhöht werden – ein signifikanter Zugewinn, der in dicht besiedelten Regionen hunderte Menschenleben retten kann.
Empfehlungen für Behörden und Katastrophenschutz:
- Entwickeln Sie gemeinsam mit Forschungseinrichtungen simulationsgestützte Frühwarnsysteme mit KI-Komponente.
- Setzen Sie auf standardisierte APIs und Datenformate, um Rohdaten effektiv auszutauschen.
- Investieren Sie in Echtzeit-Dashboards zur Visualisierung von Risikoszenarien und Handlungsempfehlungen.
Performance, Effizienz und Zukunftsperspektiven
Mit Fugaku Next verfolgen die Partner nicht nur das Ziel der Rechenleistung, sondern auch der Energieeffizienz. Dank einer eigens entwickelten Flüssigkeitskühlung und Energy-Aware Scheduling verbraucht das Fugaku Next-System rund 38 % weniger Energie pro Recheneinheit im Vergleich zu seinem Vorgänger (interne Daten Fujitsu, April 2025).
Zukünftig soll Fugaku Next zunehmend über Cloud-Schnittstellen für externe Partner zugänglich gemacht werden. Fujitsu plant zudem ein „AI-HPC-as-a-Service“-Modell, das auch KMUs den Zugang zu modernsten Rechenressourcen ermöglichen soll.
Fazit: Ein Meilenstein für Wissenschaft, Industrie und Gesellschaft
Fugaku Next markiert einen entscheidenden technologischen Wendepunkt: Die intelligente Verschmelzung von Simulation und KI hebt Computeranwendungen auf ein bisher unerreichtes Level – mit Auswirkungen auf nahezu alle Bereiche der Gesellschaft. Ob präzisere Klimamodelle, effizientere Produktentwicklung oder lebensrettende Frühwarnsysteme: Fugaku Next steht für verantwortungsvolle technologische Innovation.
Die Community ist aufgerufen, diese Entwicklung mitzugestalten. Welche Anwendungsfelder seht ihr für hybride Supercomputing-Architekturen wie Fugaku Next? Diskutiert mit uns in den Kommentaren und bringt eure Ideen ein!
