Zusammenfassung
- Das Zentrum veröffentlicht Nutzer- und Allokationszahlen, doch jede Zahl fasst mehrere Systeme zusammen: Die im Pressetext genannte Flaggschiffmaschine erscheint nie allein.
- Die Betriebsseiten zeigen dreißig Tage Telemetrie für die älteren V100-Partitionen und „N/A“ für die H100-KI-Partitionen – und widersprechen sich zugleich darin, wie viele Knoten die Maschine überhaupt hat.
Denken Sie sich dieses Treffen. Ein Program Officer bei einem öffentlichen Geldgeber muss entscheiden, ob die 2024 nachgerüstete KI-Hardware eines nationalen Supercomputers den Zweck erfüllt hat, für den sie gekauft wurde. Eine Forscherin, die einen Allokationsantrag schreibt, will wissen, ob ihr Job einen Tag oder zwei Wochen wartet. Beide suchen dasselbe: was die Maschine geliefert hat, in welchem Umfang, über welchen Zeitraum. Beide bekommen eine Zahl, die drei Systeme auf einmal abdeckt, und eine Tabelle, deren Nenner sich zwei Sätze später selbst widerspricht.
So steht es um die öffentliche Aktenlage des San Diego Supercomputer Center (SDSC) genau in dem Moment, in dem sein Flaggschiff ins letzte Kapitel geht. Am 15. September 2026 meldete das Zentrum einen neuen Zuschuss von 10 Millionen Dollar der NSF für Expanse2, der „den von der NSF finanzierten Supercomputer Expanse ersetzen“ soll, im Betrieb seit Ende 2020. Die Produktion ist für 2027 vorgesehen. Wann Expanse aufhört, Aufträge anzunehmen, steht dort nicht: Eine Ablösung ist kein Stilllegungsdatum, und keines der eingesehenen Dokumente nennt eines. Der weitere Kontext steht im Verzeichniseintrag des Zentrums.
Das Paket verdeckt die Maschine
Der jüngste eingesehene Jahresbericht trägt einen Copyright-Hinweis von 2025 und eine quantitative Tabelle mit der Kennzeichnung Geschäftsjahr 2023/24. Dort stehen 4.015 UC-Nutzer und 970 aktive UC-Allokationen für Expanse, Voyager und das NRP zusammen. Zwei Punkte zum Innehalten. Die Allokationszahl zählt, was im Zeitraum aktiv war, nicht was in ihm bewilligt wurde. Und der Zuschnitt umfasst drei Systeme, sodass niemand die beiden anderen abziehen und Expanse allein herausrechnen kann.
Die Tabelle des Geschäftsjahres 2022/23 im vorherigen Bericht nennt 2.339 UC-San-Diego-Nutzer und 651 aktive UC-San-Diego-Allokationen für Expanse, Voyager, NRP und Comet zusammen. Vier Systeme, eines davon inzwischen aus dem Zuschnitt heraus. Liest man beide Tabellen nebeneinander, sieht man weder Wachstum noch Rückgang, sondern zwei verschiedene Pakete – und sie als Zeitreihe zu behandeln, ist genau das, wozu die Dokumente einladen und was ein sorgfältiger Leser nicht tun kann.
Die einzige Durchsatzzahl des ganzen Satzes ist zugleich die allgemeinste. Eine Erklärung der Nutzerbetreuung im Zusammenfassungsbericht Juli 2021 bis Juni 2023 nennt knapp zwei Milliarden Kernstunden und mehr als 12 Millionen Beschleunigerstunden pro Jahr über alle Supercomputer des SDSC hinweg sowie rund 100.000 Nutzer „in den letzten Jahren“. „Pro Jahr“ ist eine Rate, kein geprüftes Haushaltsfenster; „in den letzten Jahren“ ist überhaupt kein Zeitraum. Keine der beiden Zahlen ist nach System, Partition, Projekt oder Allokation aufgegliedert.
Die Bilanz ist damit konkret: Für die Flaggschiffmaschine gibt es keine eigene Summe verbrauchter Stunden, keine eigene Zahl bewilligter Allokationen und keinen Auslastungsgrad gegenüber der installierten Kapazität. Es gibt eine Rate über drei Systeme und eine Nutzerzahl über vier Systeme, getrennt durch ein Geschäftsjahr und einen geänderten Zuschnitt.
Der Nenner bleibt nicht stehen
Angenommen, Sie rechnen selbst. Die Seiten des Betreibers halten Sie davon ab. Die Dokumentation der Ressource Expanse CPU beschreibt im Text, mit Messwerten vom 10. November 2026, einen Cluster mit 728 Knoten. Die Warteschlangentabelle derselben Seite zeigt 734 in den Zeilen compute und shared. Eine Abstimmung zwischen beiden fehlt.
Die GPU-Seite wiederholt den Fehler auf der Hälfte der Maschine, die für KI-Beschaffung am wichtigsten ist. Der Text nennt 52 GPU-Knoten; die Zeilen der V100-Warteschlangen gpu und gpu-shared ergeben 56. Ein Auslastungsgrad braucht einen Nenner, und dieser Herausgeber bekommt seinen eigenen nicht innerhalb eines Dokuments festgelegt. Jede von außen errechnete Prozentzahl wäre ein Artefakt der Wahl, welchem Satz man glaubt.
Diese Seiten tragen allerdings echte Betriebstelemetrie: Trends der Warte- und Laufzeiten sowie Zählungen ausgeführter Jobs über dreißig rollierende Tage. Das beantwortet eine Frage zur Warteschlange. Es beantwortet keine Frage zur Lieferung, denn keine der beiden Seiten hat ein Feld für Auslastung oder für verbrauchte Stunden.
Die KI-Spalte ist leer, nicht null
Die Grenze, auf die es der KI-Politik ankommt, zieht das Zentrum durchaus. Die GPU-Seite hält fest, dass GPU-Knoten als eigene Ressource vergeben werden, und unterscheidet die Warteschlangen V100 gpu und gpu-shared von den Warteschlangen H100 nairr-gpu und nairr-gpu-shared. Partitionen sind hier getrennte Hardware-Warteschlangen: Diese beiden, nach der nationalen Forschungsressource für KI benannt, liegen in derselben Maschine, werden aber getrennt von der allgemeinen Allokation verwaltet.
Im Messwertstand vom 10. November 2026 zeigen die V100-Warteschlangen Kennzahlen zu Jobs und Laufzeiten über dreißig Tage. Die H100-Zeilen zeigen „N/A“. Das ist eine leere Spalte und keine Null: Eine fehlende Messung belegt eine fehlende Messung, nie einen ruhenden Beschleuniger. Aber die Partition, die man zur Beurteilung des KI-Ausbaus aufschlagen würde, ist genau die einzige ohne Inhalt.
Diese Leere ist eine Veröffentlichungsentscheidung und keine technische Unmöglichkeit, und das Vokabular des ACCESS-Programms selbst zeigt das. Der XDMoD-Datenkatalog definiert über Zeiträume aggregierte Kennzahlen: eindeutige Konten mit Jobs, zugeteilte und genutzte CPU-Kernstunden, aktive Allokationen, aktive Hauptantragstellende, aktive Projekte sowie zugeteilte und genutzte XD SUs. Er hält außerdem fest, dass Rohdaten über das Data Analytic Framework oder den Data-Export-Reiter erreichbar sind. Das Instrument existiert, die Definitionen sind veröffentlicht; es fehlt die Ablesung.
Eine Grenze, offen gesagt: Diese Seite liefert Definitionen, und das verlinkte Dashboard gab beim Abruf nur eine JavaScript-Hülle zurück. Ein ACCESS-Zahlenwert wird hier deshalb nicht behauptet und sollte auch nicht aus den Definitionen abgeleitet werden.
Was die Akte tatsächlich trägt
Ein Program Officer kann diesen Dokumenten entnehmen, dass das SDSC einen großen, realen, öffentlich finanzierten Rechnerpark mit einem ausgewiesenen KI-spezifischen Allokationsweg betreibt; dass seine Berichte Nutzer und aktive Allokationen zählen; dass seine Betriebsseiten das Warteschlangenverhalten der allgemeinen Ressourcen offenlegen; und dass ein mit 10 Millionen Dollar finanzierter Nachfolger für 2027 vorgesehen ist.
Aus denselben Dokumenten kann er nicht entnehmen, welcher Anteil der installierten Kapazität von Expanse in einem Geschäftsjahr tatsächlich geliefert wurde, wie viel Kapazität die KI-Partition verbraucht hat und in welchem Verhältnis das zum ausgegebenen Geld steht.
Der Befund ist eng und sollte genau so stehen: Veröffentlicht wird durchaus, aber so stark aggregiert, dass eine bestimmte Maschine nicht mehr rechenschaftsfähig ist. Die Tür ist ausführlich dokumentiert. Der Zähler bleibt leer.
Grenzen der Belege
Die beiden Jahresberichte und der Zusammenfassungsbericht drucken in den eingesehenen Dateien kein Veröffentlichungsdatum; zitiert wird hier nach ihrer Geschäftsjahrestabelle und nach dem Zeitraum Juli 2021 bis Juni 2023, nicht nach einem Erscheinungsdatum. Das Fehlen einer verbrauchsbezogenen Summe allein für Expanse ist eine Beobachtung an diesen Dokumenten vom 12. November 2026 und kein Beweis, dass es eine solche Zahl nirgends gibt. Die Abweichungen bei den Knotenzahlen sind so wiedergegeben, wie die Seiten sie nennen, ohne Entscheidung darüber, welche Zahl richtig ist. „N/A“-Einträge gelten als leer.
Der Produktionsstart von Expanse2 im Jahr 2027 wird nicht als Stilllegungsdatum von Expanse behandelt, und die „Zehntausenden von Forschenden“ in der Mitteilung sind eine kumulierte Größe, keine Jahreszahl.
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