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Quellen
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OpenAI und Broadcom haben den KI-Chip Jalapeño speziell für Inferenz-Aufgaben großer Sprachmodelle präsentiert.
Die Hardware wurde mit KI-Unterstützung in nur neun Monaten entwickelt und zeigt in ersten Tests eine herausragende Energieeffizienz.
Ab Ende 2026 soll der Chip im Gigawatt-Maßstab in Rechenzentren zum Einsatz kommen, um Modelle günstiger und schneller bereitzustellen.
OpenAI: OpenAI and Broadcom unveil LLM-optimized inference chip
OpenAI hat in Zusammenarbeit mit Broadcom einen eigenen Prozessor für die Ausführung großer Sprachmodelle präsentiert. Der Inferenz-Chip »Jalapeño« soll etablierte Hardware bei der Energieeffizienz deutlich übertreffen. OpenAI will damit die Bereitstellung seiner Dienste günstiger und schneller machen. Entwicklung in neun Monaten Vom ersten Entwurf bis zum fertigen Chipdesign vergingen lediglich neun Monate. Um diese Zeitspanne zu verkürzen, halfen bestehende OpenAI-Modelle beim Entwurf der neuen Schaltkreise. Die ersten Prototypen des Chips laufen im Labor bereits mit der geplanten Taktrate. Dort berechnen sie aktuell Testläufe mit kommenden Modellgenerationen wie GPT-5.3-Codex-Spark. Anzeige Netzwerk und Datendurchsatz Die Architektur verringert die nötigen Datenverschiebungen direkt auf dem Chip und stimmt Rechenleistung, Speicher und Netzwerkkomponenten aufeinander ab. Broadcom liefert hierfür seine Tomahawk-Netzwerkbausteine. Den Einbau der Prozessoren in Server-Platinen und Racks übernimmt der Hardware-Fertiger Celestica. Ziel ist es, Aufgaben mit geringer Verzögerung und gleichzeitig hohem Durchsatz zu verarbeiten. OpenAI-Hardwarechef Richard Ho erklärte, das Chip-Design sei exakt auf jene Rechenoperationen und Speicherzugriffe zugeschnitten, die für große Sprachmodelle relevant sind. Ausbau der Rechenzentren ab 2026 Der Prozessor bildet die Basis einer eigenen Server-Infrastruktur. Ende 2026 soll die Hardware in Kooperation mit Partnern wie Microsoft in großem Maßstab ans Netz gehen. Die geplanten Rechenzentren sind auf einen Energiebedarf im Gigawatt-Bereich ausgelegt. Durch die eigenen Chips senkt OpenAI die Betriebskosten der Modelle und macht sich unabhängiger von externen Lieferanten. Ein detaillierter Bericht zu den genauen Leistungswerten folgt in den kommenden Monaten.
