IBM bringt den z17-Mainframe für KI-Workloads auf den Markt

IBM hat die neueste Version seiner Mainframe-Hardware vorgestellt, die mit Updates zur Förderung künstlicher Intelligenz ausgestattet ist. Das Unternehmen gab am Dienstag die Markteinführung der neuen IBM z17 Mainframe-Hardware bekannt, die ab dem 18. Juni erhältlich sein wird.

Das Unternehmen gab außerdem bekannt , im Mai ein Performance-Management-Tool namens IBM Z Operations Unite einzuführen. Der Technologiekonzern wird zudem im dritten Quartal dieses Jahres eine neue Version seines Mainframe-Betriebssystems z/OS 3.2 veröffentlichen.

IBM stellt die IBM z17 Mainframe-Computerhardware vor

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Das Hardware- und Beratungsunternehmen IBM hat am Montag den IBM z17 vorgestellt, die neueste Version seiner Mainframe-Computerhardware, die für über 250 KI-Anwendungsfälle, darunter KI-Agenten und generative KI, entwickelt wurde. pic.twitter.com/G7pgFoiLEq

— Tren Griffin (@trengriffin) 8. April 2025

Der Technologiekonzern IBM kündigte am 8. April die neueste Version seiner Mainframe-Hardware, den IBM z17, an. Das Unternehmen gab bekannt, dass die neueste Version entwickelt wurde, um die Einführung von KI zu beschleunigen.

Das Beratungsunternehmen hob hervor, dass der IBM z17 mit einem IBM Telum II-Prozessor ausgestattet ist. IBM gab außerdem an, dass die neueste Version seiner Mainframe-Hardware für mehr als 250 KI-Anwendungsfälle, darunter KI-Agenten und generative KI, ausgelegt ist.

Daten zeigen, dass Mainframes derzeit von 71 % der Fortune-500-Unternehmen eingesetzt werden und 68 % der weltweiten IT-Produktionslasten bewältigen können. Market Research Future prognostizierte zudem, dass der Mainframe-Markt im Jahr 2024 einen Wert von 5,3 Milliarden US-Dollar erreichen würde.

Der Technologiekonzern gab bekannt, dass der z17 täglich 450 Milliarden Inferenzoperationen verarbeiten kann – eine Steigerung von 50 % gegenüber seinem Vorgänger, dem IBM z16. Die vorherige Mainframe-Hardware wurde 2022 veröffentlicht und lief mit dem ursprünglichen Tellum-Prozessor des Unternehmens. IBM erklärte, die neue Mainframe-Hardware sei für die vollständige Integration mit anderer Hardware, Software und Open-Source-Tools konzipiert.

Tina Tarquinio, Vizepräsidentin für Produktmanagement und Design bei IBM Z, erwähnte, dass der neue KI-Beschleuniger des Unternehmens seit fünf Jahren in Entwicklung sei. Tarquinio gab außerdem bekannt, dass IBM über 2.000 Forschungsstunden investiert und Feedback von über 100 Kunden eingeholt habe, um den z17 zu entwickeln.

Tarquinio hob hervor, dass „wir die KI-Beschleunigung auf dem Chip um das Siebeneinhalbfache steigern“. Sie argumentierte außerdem, dass dies fünfeinhalb Mal weniger Energie benötige als eine Person für beispielsweise die gleichzeitige Berechnung mehrerer Modelle auf einem anderen Beschleuniger oder einer anderen Plattform in der Branche.

IBM entwickelt z17 für die Arbeitslasten von morgen

IBM gab bekannt, dass die KI-Beschleuniger des neuen Systems den im Telum II-Prozessor integrierten KI-Beschleunigerkern und den Spyre-Beschleuniger umfassen, der im vierten Quartal 2025 verfügbar sein wird. Das Unternehmen merkte an, dass der 32-Kern-Spyre-Beschleuniger für z17 als optionale PCIe-Karte erhältlich sein wird und bei Bedarf zusätzliche Karten hinzugefügt werden können.

„Wir haben einen kompletten Beschleuniger entwickelt. Er besteht aus einem System-on-Chip-Chip, einer PCIe-Karte, einem Compiler, einer Laufzeitumgebung, einem Gerätetreiber und so weiter.“

~ Jeff Burns, Direktor des IBM Research AI Hardware Center.

Der Forschungswissenschaftler Viji Srinivasan erklärte, dass es einen ganzen Software-Stack mit z17 gebe und dass für die Entwicklung von Telum II und Spyre das richtige Gleichgewicht zwischen Hardware- und Software-Innovation von zentraler Bedeutung sei.

Der Technologiekonzern gab bekannt, 2019 das IBM Research AI Hardware Center gegründet zu haben, um den steigenden Energiebedarf von KI durch effizientere Technologien zu decken. Laut Unternehmen umfasst die KI-Hardware-Strategie die Berechnung mit geringerer Präzision, wodurch die Energieeffizienz von Systemen, die KI-Berechnungen durchführen, verbessert werden kann. IBM argumentierte, dass die Entwicklung von Hardware mit geringerer Präzision von Grund auf eine höhere Leistungsfähigkeit für Deep Learning erziele als die Verwendung von approximativen Berechnungen auf den verfügbaren GPUs oder CPUs.

Der Programmleiter John Rozen erwähnte, dass „wir schon vor ChatGPT eine Veränderung bei den Rechenlasten bemerkt haben“. Er ist außerdem der Ansicht, dass sich das System-on-Chip mit dem Spyre Accelerator und seinen 32 Kernen ausgezahlt hat.

Leland Chang, leitender Wissenschaftler und Senior Manager im Bereich KI-Hardware-Design, bestätigte, dass watsonx in der sich ständig wandelnden KI-Welt als wegweisend gedient habe. Chang argumentierte, dass der Zeitplan eine große Herausforderung im KI-Chip-Design darstelle, da sich die Arbeitslasten schnell änderten, die Chipentwicklung aber Jahre dauere. Er merkte außerdem an, dass sich das Ziel, Spyre für einen bestimmten KI-Inferenz-Benchmark zu optimieren, innerhalb von nur zwei Monaten komplett verändert habe.

Das Technologieunternehmen erklärte, der Spyre-Beschleuniger sei für die Bewältigung der neuen KI-Workloads konzipiert, die z17-Kunden auf seine Plattform bringen werden. Der Technologiekonzern argumentierte, der aufgerüstete Mainframe sei für generative und agentenbasierte KI optimiert, beispielsweise für Klassifizierungsmodelle, und nicht für Modelle, deren Entwicklung in diesem Bereich an Bedeutung verliert.