11.09.2020

Schnelles Simulieren leicht gemacht

Kommender Kieler Supercomputer ist spezialisiert auf Big Data Algorithmics und Simulationen.

Simulationen und Daten­analysen aus Fach­bereichen wie der Bioinformatik, der Quanten­chemie oder der Nano-Optik sind enorm aufwendig. Viele Prozesse verlaufen parallel und haben einen extrem hohen Bedarf an Rechen­leistung und Daten­speichern. An der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) wird deshalb mithilfe einer DFG-Förderung von rund eine Million Euro ein neuer Groß­rechner aufgebaut, der die hohen Anforderungen bedienen kann.
 

Abb.: Bernd Hartke, Holger Marten und Anand Srivastav (v. li.; Bild: J. Haacks,...
Abb.: Bernd Hartke, Holger Marten und Anand Srivastav (v. li.; Bild: J. Haacks, CAU)

Hundert DVDs in neunzig Sekunden – in dieser Geschwindigkeit lädt ein Rechen­knoten des neuen Hoch­leistungs­rechners Daten aus einem zentralen Fest­platten­speicher in den Hauptspeicher (RAM). „Und das System wird Dutzende dieser Knoten haben“, erklärt Holger Marten, Leiter des CAU-Rechen­zentrums, die Vorteile. Sie bestehen aus jeweils zwei Prozessoren mit 512 bis 4096 GB Haupt­speicher und sind mit jeweils mindestens 50 Gigabit pro Sekunde untereinander sowie mit einem zentralen Fest­platten­speicher­system von mehreren hundert Terabyte vernetzt. 

13 Forschungsgruppen der CAU gemeinsam mit dem Rechen­zentrum hatten zusammen den Antrag „HPC-System mit hohen Speicher- und IO-Anforderungen“ auf ein solches Forschungs­großgerät bei der Deutschen Forschungs­gemeinschaft eingereicht. Dieser ist nun genehmigt worden. Mit der Umsetzung rechnen die Projekt­beteiligten im Frühjahr 2021, da der Rechner ausgeschrieben, beschafft und installiert werden muss.

„Der neue Hochleistungs­rechner wird für die CAU eine entscheidende Voraussetzung für die Forschung im Bereich der Big Data Algorithmen und der datenintensiven numerischen Simulationen darstellen“, so Anand Srivastav, federführender Antrag­steller und Leiter der Arbeits­gruppe diskrete Optimierung. Denn auf die Daten im Hauptspeicher kann der Prozessor bis zu 10.000-mal schneller zugreifen als auf eine SSD-Festplatte. „Neben der reinen Rechen­leistung stehen an diesem Forschungs­großgerät besonders die Haupt­speichergröße und die Speicher­bandbreite im Vordergrund“, erläutert  Holger Marten.

„Hauptspeichergrößen von bis zu vier Terabyte RAM eröffnen uns Lösungs­möglichkeiten für Problemgrößen, die wir bisher nicht erreichen konnten“, ergänzt Srivastav. Eine für die Medizin, Biologie und die Meeres­wissenschaften wichtige Anwendung ist die algorithmische Entschlüsselung des Erbguts (Genom) von höheren Lebewesen, Bakterien, Viren oder auch Algen, kurz „de novo genome assembly“. In den Geowissenschaften erlaubt die neue Hardware beispielsweise einen Übergang von zwei­dimensionalen Näherungen zu voll drei­dimensionalen Berechnungen in der nötigen, hohen Auflösung des Erduntergrunds. 

CAU / DE
 

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