Meta erläuterte Netzwerk und Bauweise von Prometheus

Meta hat erläutert, wie das KI-Rechenzentrum Prometheus seine zahlreichen Gebäude miteinander verbindet und welche Bauweisen die Errichtung beschleunigen sollen. Am 12. Oktober 2026 beschrieb Santosh Janardhan, Metas Leiter für globale Infrastruktur, auf dem Open Compute Project Global Summit in San Jose eine übergreifende Ethernet-Netzwerkstruktur und zeltartige Gebäude. Nach dem Bericht von Linda Hardesty bei Fierce Network umfasst der Campus Janardhan zufolge mehr als 30 Bauten, Zehntausende GPUs und insgesamt etwa drei bis vier Millionen Kilometer Netzwerkglasfaser.

Prometheus liegt in New Albany im US-Bundesstaat Ohio. Meta plant für den KI-Cluster 1 GW Kapazität nach Fertigstellung, wie das Unternehmen in seiner technischen Beschreibung von Prometheus vom 9. Februar 2026 erklärte. Hinter dieser Größenordnung steckt eine anspruchsvolle Aufgabe: Die Beschleuniger müssen auch über Gebäudegrenzen hinweg effizient zusammenarbeiten.

Das Netzwerk hinter Prometheus

Janardhan erklärte den Engpass anschaulich: Beim KI-Training bestimmt die langsamste Kommunikation zwischen zwei GPUs, wie schnell die Arbeit vorankommt. Viele Beschleuniger allein lösen das Problem also nicht. Wenn sie aufeinander warten müssen, bremst die Verbindung zwischen ihnen den gemeinsamen Rechenvorgang.

Seine Antwort darauf war eine Ethernet-Struktur, die er als „Super Spine“ bezeichnete: Meta verbindet die zentralen Netzwerkebenen der Gebäude und bündelt sie regional. Stell dir das als ein gemeinsames Rückgrat für mehrere Rechenhallen vor. Die Glasfaser verbindet dabei nicht einfach Gebäude, sondern die Netzwerke, über die ihre GPUs Daten austauschen.

Die technische Beschreibung von Meta erklärt diese zusätzliche Ebene als Backend Aggregation, kurz BAG. Sie verbindet regionale Netzwerkverbünde – sogenannte Fabrics – auf der L2-Ebene miteinander und mit Metas Backbone, dem übergeordneten Unternehmensnetz. Die Bezeichnungen L1, L2 und L3 stehen hier für Ebenen der beschriebenen Netzwerkarchitektur.

Für Verbindungen zwischen BAG-Ebenen nennt Meta beispielhaft eine Kapazität von 16 bis 48 Petabit pro Sekunde je Regionspaar. Das ist eine Angabe zur Verbindungskapazität zwischen diesen Regionen. Wie viel davon eine konkrete Trainingsaufgabe nutzen kann, hängt auch davon ab, wie die nachgelagerten Netzwerke angebunden sind.

Einfachere Verwaltung oder mehr alternative Wege

Meta beschreibt zwei Anordnungen für die Verbindungen zwischen BAG-Ebenen. Planare Verbindungen sind einfacher zu verwalten, konzentrieren jedoch mögliche Fehlerbereiche stärker. Bei verteilten Verbindungen, von Meta als „spread“ bezeichnet, stehen mehr unterschiedliche Wege zur Verfügung; das Unternehmen nennt eine höhere Ausfallsicherheit als Vorteil.

Der praktische Unterschied steckt in diesen Fehlerbereichen: Wenn mehrere Verbindungen von derselben Störung betroffen sein können, zählt nicht nur die Zahl der Leitungen. Entscheidend ist auch, wie sie verteilt sind. Mehr Pfadvielfalt schafft zusätzliche Möglichkeiten, Daten über andere Wege zu transportieren. Dafür ist die einfachere Verwaltung ein eigenes, ebenfalls relevantes Entwurfsziel.

Warum nicht jede Verbindung gleich viel Bandbreite bekommt

Meta nennt für die Anbindung von L2 an BAG eine typische Überbuchung von ungefähr 4,5:1. Überbuchung bedeutet hier, dass die gebündelte Bandbreite der nachgelagerten Anschlüsse größer ist als die Bandbreite ihrer gemeinsamen Weiterverbindung. Eine solche Verbindung kann folglich nicht gleichzeitig die volle Anschlussbandbreite aller angeschlossenen Bereiche weiterreichen.

Für die separat dargestellte NSF-Anordnung gibt Meta ein effektives Verhältnis von 4,98:1 an. Die beiden Werte gehören zu unterschiedlichen Beschreibungen: der erste zum typischen L2-zu-BAG-Verhältnis, der zweite zu diesem konkreten NSF-Beispiel. Damit wird deutlich, warum die große Gesamtkapazität allein noch wenig über jeden einzelnen Datenpfad verrät.

Zum BAG-Entwurf gehören modulare Switch-Chassis mit Jericho3-ASICs, also spezialisierten Netzwerkchips. Für die Routenwahl nutzt Meta eBGP mit Bandbreitenattributen sowie UCMP. Vereinfacht gesagt erlaubt diese Kombination, Verkehr entsprechend der unterschiedlichen Kapazitäten verfügbarer Wege zu verteilen. BAG-zu-BAG-Verbindungen schützt Meta mit MACsec, einer Verschlüsselung auf Ethernet-Ebene.

Welche Hardware Meta zuvor für Prometheus vorstellte

Einen detaillierten Einblick in die Plattformen gaben Maggie Han und Abhinav Triguna, beide technische Programmmanager bei Meta, in einer OCP-Präsentation, die am 22. Oktober 2025 veröffentlicht wurde. Han stellte die Beschleuniger-, Speicher- und Rechenplattformen vor; Triguna erläuterte den Netzwerkentwurf. Damit liefert der Vortrag den früheren technischen Kontext zu den Infrastrukturangaben vom Oktober 2026.

Han beschrieb zwei unterschiedliche Beschleunigerplattformen:

• Clemente mit NVIDIA GB300: Ein GPU-Rack enthält 72 GPUs.
• Catalina mit NVIDIA GB200: Zwei GPU-Racks mit jeweils 36 GPUs sind rackübergreifend zu einer 36×2-Konfiguration verbunden. Han stellte dabei auch die luftunterstützte Flüssigkeitskühlung vor.

Die Konfigurationen zeigen, dass Meta unterschiedliche Rack-Anordnungen für seine Beschleuniger vorsieht. Für das Netzwerk ergibt sich daraus eine konkrete Anforderung: Es muss verschiedene Plattformen und Beschleunigergenerationen unterstützen. Triguna betonte außerdem, dass die große Zahl an Komponenten effiziente Strategien für Ersatzhardware erfordert.

Auch bei Speicher und allgemeiner Rechenleistung beschrieb Han mehrere Aufgabenbereiche. Grand Canyon dient der Speicherung großer Datenmengen auf Festplatten. Olympic und Yosemite V3.5 Crater Lake sind flashbasierte Speicherplattformen. Yosemite V3.5 Halfdome und Yosemite V4 stellte sie als Plattformen für allgemeine Rechenaufgaben vor. Der Cluster besteht damit aus mehr als GPU-Racks: Datenhaltung und weitere Rechenarbeit haben eigene Plattformen.

Triguna erläuterte zwei Arten von Netzwerkverbünden: DSF, disaggregierte Fabrics mit koordinierter Übertragung, sowie NSF, Fabrics ohne diese Übertragungsplanung. Für DSF nannte er Broadcom Jericho 3 AI und Ramone 3; für NSF beschrieb er Minipack 3-Switches mit 400 GbE. Die BAG-Ebene bündelt solche Netzwerkverbünde über ihren jeweiligen lokalen Bereich hinaus.

Zeltartige Bauten und KI-gestützte Betonmischungen

Neben dem Netzwerk beschrieb Janardhan auf dem Summit die Bauweise von Prometheus. Die zeltartigen Strukturen seien mindestens so lang wie zwei Footballfelder und ließen sich innerhalb von Monaten statt Jahren errichten. Zudem seien sie für einen Hurrikan der Kategorie 1 ausgelegt, berichtete Hardesty über seine Angaben.

Der Zeitgewinn betrifft damit die Errichtung dieser Strukturen. Bei einem Campus aus vielen Bauten ist das ein eigener Hebel neben der Frage, wie schnell seine Beschleuniger miteinander kommunizieren können: Netzwerkarchitektur und Bauablauf lösen unterschiedliche Aufgaben desselben Großprojekts.

Janardhan führte außerdem eine von Meta entwickelte KI für Betonmischungen an. Nach seiner Darstellung kam dabei eine Mischung heraus, die 19 % weniger Kohlenstoff verursacht, 43 % schneller aushärtet und keine zusätzlichen Kosten verursacht. Diese Angaben machte er zu Metas KI-gestützter Betonentwicklung.

Wie BOxCrete Mischungen vorschlägt

Meta erläuterte den zugrunde liegenden Entwicklungsansatz in seinem Beitrag über KI für Zement und Beton vom 30. März 2026. BOxCrete steht für Bayesian Optimization for Concrete. Das Verfahren nutzt historische Daten und vorgegebene Anforderungen, um geeignete Mischungen vorzuschlagen. Ergebnisse aus dem Labor fließen anschließend zurück in das Modell, das auf dieser Grundlage weitere Vorschläge macht.

Es ist also ein iterativer Entwicklungsprozess: Vorschlag, Versuch, Messergebnis, nächster Vorschlag. Die KI unterstützt die Suche nach einer passenden Rezeptur. Meta betont, dass Laborvalidierung, Versuche unter realen Bedingungen, die Freigabe durch Ingenieure und die Einhaltung der geltenden Bauvorschriften weiterhin erforderlich sind.

Als konkretes Baustellenbeispiel beschrieb Meta eine Bodenplatte eines Rechenzentrums in Rosemount, Minnesota. Dort erreichte die eingesetzte Mischung nach Unternehmensangaben ihre volle strukturelle Festigkeit 43 % schneller als die ursprüngliche Rezeptur; das Rissrisiko sank um nahezu 10 %. Diese Ergebnisse betreffen die Bodenplatte in Rosemount und die dort verwendete Mischung.

Hyperion: Metas separates Projekt in Louisiana

Janardhan stellte auf dem Summit außerdem Hyperion vor, einen geplanten KI-Cluster in Richland Parish im US-Bundesstaat Louisiana. Für dieses Projekt nannte er 5 GW und eine Fläche von ungefähr 1.620 Hektar.

Die Kapazitätsangaben beziehen sich auf zwei räumlich getrennte Vorhaben: Metas Fertigstellungsziel für Prometheus und den von Janardhan vorgestellten Hyperion-Plan. Hyperion bezeichnete Janardhan nach seinem Kenntnisstand als das größte Rechenzentrum der Welt.