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.
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
