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GitHub: 4 Millionen zusätzliche CPU-Kerne und 160 Petabyte Speicher
GitHub baut seine Infrastruktur angesichts der stark gestiegenen Nachfrage durch KI-Entwicklung deutlich aus. Vier Millionen zusätzliche CPU-Kerne und 160 Petabyte Speicher habe man dieses Jahr hinzugefügt. Eine neue Architektur, die Rechenleistung und Speicher trennt, soll den Gesamtdurchsatz zudem um das 35-Fache steigern.
Das zu Microsoft gehörende GitHub verzeichnet durch die zunehmende Entwicklung mit der Hilfe von KI deutlich mehr Aktivität auf seiner Plattform. Im September 2026 wurden demnach 7,4 Milliarden Code-Commits gemeldet – fünfmal so viele wie im gleichen Zeitraum des Vorjahres, wie das Unternehmen zum Auftakt der GitHub-Universe-Konferenz in San Francisco erklärte.
Dies stelle die Plattform vor technische Herausforderungen, denn die Entwicklung habe im Laufe dieses Jahres wiederholt Auswirkungen auf Verfügbarkeit und Zuverlässigkeit der Plattform gehabt. Mit dem fortlaufenden Ausbau der Rechenkapazitäten will GitHub die steigende Last auffangen.
Neben zusätzlichen CPU-Kernen und Speicher ist eine grundlegende Änderung der Architektur vorgesehen. GitHub will die Rechenleistung und die eigentliche Datenspeicherung voneinander trennen, das Unternehmen erwartet davon einen bis zu 35-mal höheren Gesamtdurchsatz.
Auch die Migration zu einer Azure-Infrastruktur mit mehreren Regionen gehört zu den angekündigten Plänen. Sie soll im kommenden Jahr abgeschlossen werden.
Auf der Konferenz stellte GitHub außerdem Copilot Fusion vor. Das System leitet Anfragen an die jeweils passenden KI-Modelle weiter. Das betrifft unter anderem Codegenerierung, Fehlersuche und den Einsatz verschiedener Werkzeuge. Damit sollen die Erfolgsraten verbessert und die Token-Kosten gesenkt werden.
Jay Parikh, Executive Vice President von Microsoft CoreAI, erklärte, unterschiedliche Aufgaben benötigten zwar unterschiedliche Modelle, Entwickler sollten die Modellauswahl jedoch nicht für jede Anfrage selbst verwalten müssen. Copilot Fusion bewerte, welche Anforderungen eine Aufgabe an Schlussfolgerungen, Codegenerierung, Debugging und Werkzeuge stelle, und entscheide anschließend, wie sie mit einem oder mehreren Modellen bearbeitet werde.
Zudem weitet GitHub den Zugang zu Copilot auf alle Nutzer von GitHub Enterprise aus.