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Revolution im Rechenzentrum TU Berlin entwickelt flexible Netzwerke für die digitale Zukunft

Quelle: Pressemitteilung 1 min Lesedauer

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Ein Forschungsteam der Technischen Universität Berlin entwickelt eine neuartige Netzwerktechnologie. Diese soll sich dynamisch an den tatsächlichen Datenverkehr anpassen und Ressourcen sparen sowie die Leistungsfähigkeit der Systeme steigern.

„Self-Adjusting Networks“ sollen für mehr Effizienz in Datacentern sorgen. (Bild: KI-generiert)
„Self-Adjusting Networks“ sollen für mehr Effizienz in Datacentern sorgen.
(Bild: KI-generiert)

Das Forschungsteam der TU Berlin steht unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Schmid. Das Team entwickelt im Rahmen des ERC-geförderten Projekts „Self-Adjusting Networks“ eine flexible Netzwerktechnologie, die sich dynamisch an den tatsächlichen Datenverkehr in Rechenzentren anpasst. Das Ergebnis der Forschung soll die Belastung moderner Rechenzentren reduzieren und deren Leistung sowie Effizienz steigern.

Relevanz durch KI-Anwendungen und neue Technologien

Laut den Forschern führe der statische Aufbau klassischer Netzwerke in Rechenzentren zu ineffizienten Datenübertragungen. Das Team unter der Leitung von Prof. Dr. Stefan Schmid verfolge deshalb einen dynamischen Ansatz, bei dem Netzwerkverbindungen flexibel rekonfiguriert werden können. Ähnlich wie der Golden Gate Zipper in San Francisco, der Fahrbahnen je nach Verkehrslage verschiebt, passen sich die neuen Netzwerke an die aktuellen Datenströme an.

Grundlagenforschung mit praktischer Anwendung

Das Team der TU Berlin begann bereits vor einigen Jahren mit der Grundlagenforschung zu selbst-anpassenden Netzwerken. Im Rahmen des Projekts Self-Adjusting Networks entwickeln sie mathematische Modelle, um Muster im Datenverkehr zu erkennen und zu optimieren. Häufige Kommunikationsströme werden gezielt gebündelt, was die Netzwerke schneller und effizienter macht. Diese Forschung zielt darauf ab, zukünftige Rechenzentren optimal an den Datenverkehr anzupassen. „Unsere Forschung zeigt, welche Architekturen und Kontrollmechanismen nötig sind, um die Rechenzentren der nächsten Generation von Google und Co. optimal auf den Datenverkehrsfluss anzupassen“, sagt Stefan Schmid.

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