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• Das britische Deep-Tech-Unternehmen Signaloid tritt dem CERN openlab als Industriemitglied bei und bringt seine Technologie für probabilistisches Rechnen in das „Heterogeneous Architectures Testbed“ des CERN openlab ein.
• Das CERN und Signaloid werden gemeinsam prüfen, ob die UxHw®-Technologie von Signaloid die Monte-Carlo-Ereignisgenerierung für den Large Hadron Collider mit hoher Luminosität beschleunigen kann.
• Die Zusammenarbeit spiegelt einen allgemeinen Trend hin zu heterogenen Rechnerarchitekturen wider, die darauf ausgelegt sind, den wachsenden Anforderungen des wissenschaftlichen Rechnens der nächsten Generation gerecht zu werden.

CAMBRIDGE, England & GENF --(BUSINESS WIRE)-- 30.09.2026 --

Das britische Computerunternehmen Signaloid ist dem CERN openlab beigetreten, einer öffentlich-privaten Partnerschaft, in deren Rahmen das CERN neue Informationstechnologien für das wissenschaftliche Rechnen evaluiert. Im Rahmen der Zusammenarbeit werden das CERN und Signaloid die Technologie „Distribution-Extended Compute Hardware“ (UxHw®) von Signaloid im „Heterogeneous Architectures Testbed“ des CERN openlab evaluieren, das neue Prozessortechnologien für zukünftige wissenschaftliche Recheninfrastrukturen erforscht.

Diese Pressemitteilung enthält multimediale Inhalte. Die vollständige Mitteilung hier ansehen: https://www.businesswire.com/news/home/20260929558033/de/

Die Zusammenarbeit erfolgt vor dem Hintergrund, dass Forschungseinrichtungen weltweit zunehmend heterogene Rechnerarchitekturen einsetzen, die CPUs, GPUs und spezialisierte Beschleuniger kombinieren, um anspruchsvolle Rechenaufgaben effizienter zu bewältigen. Angesichts der bevorstehenden Inbetriebnahme des Large Hadron Collider mit hoher Luminosität (HiLumi LHC) evaluiert das CERN eine Reihe neuartiger Rechentechnologien, die dazu beitragen könnten, die rasch wachsenden Rechenanforderungen zu bewältigen.

„Heterogene Architekturen werden für den HiLumi-LHC unverzichtbar, und das CERN openlab leistet Pionierarbeit bei der Entwicklung eines Modells zur Bewertung von Rechentechnologien der nächsten Generation, wie beispielsweise der verteilungserweiterten Rechenhardwaretechnologie von Signaloid. Der bevorstehende Einsatz des Hardware- und Software-Stacks von Signaloid im CERN openlab veranschaulicht genau die Art von architektonischer Innovation, für deren Bewertung das openlab ins Leben gerufen wurde“, sagt Maria Girone, CTO des CERN openlab.

Vorbereitungen für den LHC mit hoher Luminosität

Der Large Hadron Collider (LHC) ist der weltweit größte Teilchenbeschleuniger. Durch die Kollision von Protonen bei nahezu Lichtgeschwindigkeit untersuchen die Wissenschaftler des CERN die grundlegenden Bausteine der Materie und suchen nach Antworten auf einige der größten Fragen der Physik.

Ein Großteil dieser Forschung stützt sich auf Monte-Carlo-Simulationen, die es Physikern ermöglichen, experimentelle Messungen mit Millionen simulierter Teilchenkollisionen zu vergleichen. Die Erzeugung dieser Simulationen erfordert die wiederholte Berechnung derselben physikalischen Prozesse unter Verwendung unterschiedlicher Zufallseingaben, was die Monte-Carlo-Ereigniserzeugung zu einer der rechenintensivsten Aufgaben in der Teilchenphysik macht.

Wenn der HiLumi-LHC im Laufe dieses Jahrzehnts den Betrieb aufnimmt, wird die Anzahl der aufgezeichneten Kollisionen dramatisch ansteigen. Dies verspricht zwar beispiellose wissenschaftliche Möglichkeiten, wird aber auch einen enormen Druck auf die Recheninfrastruktur des CERN ausüben, da der prognostizierte Rechenbedarf die verfügbaren Ressourcen voraussichtlich übersteigen wird.

UxHw: Jenseits der Fähigkeiten klassischer Computer, bereits heute im Einsatz

Anstatt herkömmliche Prozessoren zu ersetzen, ist die UxHw®-Technologie von Signaloid darauf ausgelegt, heterogene Rechensysteme zu erweitern und Berechnungen direkt auf digitalen Darstellungen kontinuierlicher Wahrscheinlichkeitsverteilungen nativ zu unterstützen. Dank dieser Fähigkeit muss Software, die auf UxHw läuft, nicht mehr denselben Kernel millionenfach mit unterschiedlichen Zufallswerten ausführen (sogenanntes „Sampling“), sondern kann Berechnungen direkt an Wahrscheinlichkeitsverteilungen in einem einzigen Ausführungsdurchlauf durchführen, wobei nur minimale Änderungen an der bestehenden Software erforderlich sind.

Im Vergleich zu heutigen Hochleistungs-Serverplattformen hat UxHw bei repräsentativen Arbeitslasten – von der Hochenergiephysik über die Modellierung regulatorischer Risiken für Banken bis hin zu Simulationen im Chipdesign und in der Robotik – Geschwindigkeitssteigerungen von bis zu 2.000× erzielt. Weitere Effizienzsteigerungen werden von den kürzlich von Signaloid entwickelten maßgeschneiderten ASIC-Implementierungen erwartet, von denen die erste im Mai 2026 unter Verwendung eines stromsparenden TSMC-Fertigungsprozesses „taped out“ wurde.

Bewertung einer neuen Rechenarchitektur

Im Rahmen des CERN openlab Heterogeneous Architectures Testbed werden das CERN und Signaloid einen repräsentativen Workflow zur Erzeugung von Monte-Carlo-Ereignissen auf Basis des Pepper-Frameworks für Proton-Proton-Kollisionen, bei denen mehrere Gluonen entstehen, bewerten. Das Projekt wird die Rechenleistung, die numerische Genauigkeit und den Integrationsaufwand bewerten und so dazu beitragen, zu ermitteln, wo verteilungserweiterte Rechentechnologien wie UxHw die bestehende CPU- und GPU-basierte wissenschaftliche Recheninfrastruktur ergänzen können. Das gemeinsame Projekt soll aufzeigen, wo verteilungserweitertes Rechnen innerhalb der Pipeline zur Monte-Carlo-Ereignisgenerierung einen Mehrwert bietet und welche praktischen Überlegungen bei der Integration der Technologie in bestehende Software für die Hochenergiephysik zu berücksichtigen sind.

„Die Zukunft des Hochleistungsrechnens wird nicht von einer einzigen Prozessorarchitektur bestimmt werden, sondern von heterogenen Systemen, die spezialisierte Hardware für verschiedene Rechenklassen kombinieren“, sagte Prof. Phillip Stanley-Marbell, Gründer und CEO von Signaloid. „Wir freuen uns, dass CERN openlab UxHw zusammen mit anderen aufkommenden Rechentechnologien evaluiert. Die experimentelle Teilchenphysik stellt eine der anspruchsvollsten und spannendsten Umgebungen dar, in denen sich das Potenzial dieser Technologie unter Beweis stellen lässt.“

Dr. Stefan Roiser, Senior Computing Engineer am CERN, sagt: „Der größte Teil der Rechenressourcen des LHC wird für die Simulation von Teilchenkollisionen aufgewendet. Wir werden die Technologie von Signaloid bei der Monte-Carlo-Ereignisgenerierung untersuchen – dem ersten Schritt in der Simulationskette, bei dem während der bevorstehenden HiLumi-Datenerfassungsphase des CERN mit erheblichen Kostensteigerungen zu rechnen ist. Da die Ereigniserzeugung stark auf mehrdimensionale Verteilungen angewiesen ist, hat die UxHw-Technologie von Signaloid großes Potenzial, diese Software zu beschleunigen und so dazu beizutragen, die prognostizierten Rechenbudgets während der HiLumi-Phase des LHC ab 2030 einzuhalten.“

Die Zusammenarbeit spiegelt einen breiteren Trend im Bereich des Hochleistungsrechnens wider. Weltweit investieren Regierungen und Forschungsorganisationen in heterogene Rechensysteme, die mehrere Prozessorarchitekturen für immer komplexere wissenschaftliche und KI-Workloads kombinieren können, darunter der vom Vereinigten Königreich geplante heterogene Supercomputer „AI Research Resource“ (AIRR) im Wert von 750 Millionen Pfund.

Über Signaloid

Signaloid entwickelt eine Rechenplattform, die die Laufzeit und die Anforderungen an die Recheninfrastruktur von Workloads – von technischen Simulationen über Robotik bis hin zur physikalischen KI – drastisch reduziert. Gegründet von Prof. Phillip Stanley-Marbell, ehemaliger Professor für Physikalische Berechnung an der Universität Cambridge, ermöglichen die Rechenplattformen von Signaloid durch ihre Architektur mit verteilungserweiterter Rechenhardware (UxHw®) den direkten Einsatz von Software auf Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Die Technologie von Signaloid ist über Cloud-, On-Premises- und Edge-Computing-Plattformen verfügbar und wird weltweit von mehr als 3.000 Entwicklern genutzt.

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