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Am 23. November wurde am Jülich Supercomputing Centre (JSC) die Erweiterung des Supercomputer JUWELS, das sog. JUWELS-Booster-Modul, in Betrieb genommen. Das neue Modul, das eng mit dem 2018 installierten JUWELS-Cluster-System verbunden ist, wurde von den Projektpartnern JSC, Atos, ParTec und NVIDIA entwickelt. Der JUWELS Booster weist eine Spitzenleistung von 73 PFLOPs auf und positionierte sich in der Top500-Liste als weltweit siebtschnellster Supercomputer und als Nummer 1 in Europa. Als einer der ersten ist er mit NVIDIA A100 Tensor Core GPUs ausgestattet. Etwa 12 Mio. sogenannte CUDA-Kerne (FP64) vereint der Booster auf seinen über 3.700 Grafikprozessoren, die über ein HDR-InfiniBand-Höchstleistungsnetz von NVIDIA Mellanox mit 200 Gb/s miteinander verbunden sind. Damit werden Simulationen mit noch höherer Auflösung und größerer Realitätsnähe ermöglicht. Auch für den Einsatz künstlicher Intelligenz ist das Modul gut ausgestattet. Bereits während der Installationsphase erhielten einige Anwendergruppen Zugriff auf den neuen Rechner, um Codes frühzeitig auf die neue Architektur zu portieren und wertvolle Rückmeldungen über die Systemfähigkeiten zu geben. JUWELS wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung und dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen gefördert. Weitere Informationen: https://fz-juelich.de/ias/jsc/juwels.

Der um ein neues Booster-Modul erweiterte GCS-Supercomputer JUWELS des Jülich Supercomputing Centres (JSC) ist aktuell der schnellste Höchstleistungsrechner Europas. In der neuesten TOP500-Liste (Nov. 2020) der weltweit leistungsfähigsten Supercomputer belegt JUWELS mit erzielten 44,1 Petaflops im Linpack (HPL)-Benchmarktest den 7. Rang, zudem rangiert JUWELS auf der aktuelle Green500-Liste auf Platz 3 und ist somit das energieeffizienteste System in der höchsten Leistungsklasse. Auch die beiden anderen GCS-Höchstleistungsrechner reihen sich in die Top-20 der weltweit schnellsten HPC-Systeme ein: Der SuperMUC-NG des Leibniz-Rechenzentrums in Garching (LRZ) liegt mit seiner Leistung von 19,5 PFlops im HPL-Benchmark auf Platz 15, direkt gefolgt vom HPC-System Hawk des Höchstleistungsrechenzentrums Stuttgart (HLRS) mit 19,3 PFlops. Auch in der zeitgleich veröffentlichten HPCG-Benchmark-Liste (High-Performance Conjugate Gradient – ein Test, der HPC-Systeme unter realen Anwendungsbedingungen misst) sind die drei GCS-Supercomputer gut positioniert mitJUWELS auf Platz 5, Hawk auf Platz 18 und SuperMUC-NG auf Platz 22. Weitere Informationen: https://top500.org/

Mit dem 24. GCS Call for Large-Scale Projects genehmigte das GCS-Rechenzeitkomitee insgesamt 16 neue, wissenschaftlich anspruchsvolle Simulationsprojekte, denen für einen Zeitraum von zwölf Monaten (November 2020 – Oktober 2021) großzügige Rechenzeitkontingente auf dem GCS-Höchstleistungsrechner SuperMUC-NG (LRZ) sowie den neu in Betrieb genommenen HPC-Systemen Hawk (am HLRS) und JUWELS Booster (am JSC) zugewiesen wurden. Die Inbetriebnahme der beiden neu hinzugekommenen GCS-Supercomputer, mit deren Aufbau am HLRS bzw. JSC bereits im Laufe des Jahres begonnen worden war, hatte sich aufgrund von Covid-19-bedingten Installations-Problematiken verzögert. Rechtzeitig zum Beginn der Bewilligungsphase des 24. Calls waren die beiden Höchstleistungsrechner jedoch betriebsbereit, sie bedienen nun 11 der 16 positiv bewerteten, wegweisenden Forschungsvorhaben. Darunter befindet sich das Simulationsprojekt, dem das individuell größte Rechenzeitkontingent zugewiesen wurde: Für seine Arbeit „Analysis of noise reduction by porous material, particulate flows and hot gas ingress in turbine wheel spaces” stehen Dr. Matthias Meinke vom Lehrstuhl für Strömungslehre und Aerodynamisches Institut (AIA) der RWTH Aachen University 780 Millionen Kernstunden Rechenzeit auf dem HLRS-Höchstleistungsrechner Hawk zur Verfügung. Die genehmigten Projekte des 24. GCS Large-Scale Calls repräsentieren eine Vielzahl wissenschaftlicher Disziplinen, die von der Strömungsmechanik über die Biophysik bis zur Elementarteilchenphysik reichen. Die vollständige Projektliste kann auf der GCS-Website eingesehen werden.

Das HLRS hat mit Systemlieferant Hewlett Packard Enterprise (HPE) ein Abkommen vereinbart, infolge dessen der HLRS-Supercomputer Hawk um 192 NVIDIA A100 Grafik-Prozessoren (GPUs) erweitert wird. Durch diesen Schritt wird dem HLRS-Höchstleistungsrechner, der aktuell auf Rang 16 in der Liste der schnellsten Supercomputer der Welt geführt wird (TOP500), 120 Petaflops an KI-Rechenleistung hinzufügt (KI = Künstliche Intelligenz). Zudem wandelt sich seine Architektur von einer reinen Zentralrechnertechnologie zu einer Hybrid-Plattform, wodurch er insbesondere für Deep Learning-Anwendungen optimiert sein wird. Neue Arten von Arbeitsabläufen, die Simulation unter Nutzung von Höchstleistungsrechnen (High-Performance Computing, HPC) mit Big-Data-Methoden kombinieren, werden damit möglich. HLRS-Nutzer haben somit fortan die Möglichkeit, Anwendungen aus dem Bereich des Deep-Learning, der Hochleistungsdatenanalyse und der KI auf ein und demselben System durchzuführen, das sie aktuell bereits für ihre höchst anspruchsvollen, rechenintensiven Simulationen nutzen: auf Hawk. (Weitere Informationen)

Innerhalb des EU-geförderten Projekts EXCELLERAT (European Centre of Excellence for Engineering Applications) unterstützt das HLRS in einer Forschungsgruppe gemeinsam mit dem IT-Dienstleister SSC-Services aus Böblingen das Bundesinstitut für Bevölkerungsforschung (BiB). Die Projektpartner haben eine intelligente Datentransferplattform entwickelt, mit dessen Hilfe das BiB Daten hochladen, Simulationen ausführen sowie entsprechende Auswertungen herunterladen kann. Die Plattform soll bei Berechnungen der Auslastung von Intensivstationen während der Corona Pandemie zum Einsatz kommen, wodurch sich die Belastung des Gesundheitssystems, insbesondere der Intensivstationen, realistisch abschätzen lässt. Die Entwicklung der intelligenten Datentransferplattform vereint die beiden Stärken der Projektpartner. Das HLRS, mit neuem Supercomputer Hawk, liefert die notwendige Rechenleistung für die Simulationsberechnung und SSC baut die Datenaustausch- und Transferplattform auf, um die Nutzung von Höchstleistungsrechnen zu vereinfachen und den Datentransfer effizienter zu gestalten.

Europa rückt zusammen – auch in der Wissenschaft und mit Hilfe von IT und Cloud: Die von der EU-Kommission und den Mitgliedsstaaten geplante europäische Cloud für eine offene Wissenschaft (European Open Science Cloud/EOSC) nimmt Gestalt an. Sie soll die technische Infrastruktur für die Zwischenspeicherung und Archivierung, für das Auffinden, den Zugang und den Austausch von Forschungsdaten liefern. Die EUDAT Collaborative Data Infrastructure (CDI), ein Netzwerk von mittlerweile 30 Rechen- und Datenzentren für Forschung und Lehre, entwickelt dafür Werkzeuge und Dienste. Inzwischen finden sich unter dem Dach von EUDAT CDI ein gutes Dutzend Open Source-basierter Programme und Tools, die der Astrophysiker und Datenverarbeitungs-Spezialist Johannes Reetz vom Rechenzentrum der Max-Planck-Gesellschaft MPCDF im September am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) präsentierte: „Ziel ist, EUDAT CDI als Layer zur Datenverwaltung und Speicherung für die entstehende European Open Science Cloud zu etablieren und diese dabei auch in bestehende europäische HPC-Infrastrukturen zu integrieren.“ Die Services und Projekte unterstützen vor allem die (langfristige) Datenspeicherung und das Datenmanagement. Als Partner europäischer Forschungsprojekte wie CompBioMed, GÉANT oder LEXIS greift das LRZ bereits auf EUDAT-Dienste zurück.

Im Rahmen seiner Initiative „Future Computing“ errichtete das LRZ die Experimentierumgebung „BEAST“. BEAST steht für „Bavarian Energy-, Architecture- and Software-Testbed“ und stellt zur Zeit AMD-Rome-Systeme und Server mit Marvell ThunderX2-Prozessoren sowie Graphikkarten als Beschleuniger bereit. Außerdem wurde ein Cray CS500-System installiert, das mit den gleichen A64FX-Prozessoren von Fujitsu arbeitet wie der weltweit schnellste Supercomputer Fugaku in Japan. „BEAST dient der Vorbereitung auf die nächste Generation von Supercomputern, also den Nachfolgern von SuperMUC-NG. Mit BEAST untersuchen wir, welche Computer-Architekturen sich zur Parallelisierung der Anwendungen unserer Nutzerinnen und Nutzern und für größere Systeme am besten eignen“, erklärt Laura Schulz, Stabsstelle für Strategische Entwicklung und Partnerschaften am LRZ. „Das ist eine wichtige Grundlage für unsere Planungen von zukünftigen Höchstleistungsrechnern.“ Der weitere Ausbau von BEAST ist bereits geplant. So sollen kurzfristig CPUs der aktuellen Intel-Xeon-Reihe (Cooper Lake und Ice Lake) in Dienst gestellt werden. Hier wurden einige neue Merkmale wie 16-Bit-Float (Bfloat16) für Gleitkommaoperationen implementiert, mit dem KI-Anwendungen signifikant beschleunigt werden können. Mittelfristig ist auch die Evaluierung von exotischeren Architekturen, wie FPGAs oder neuromorphen Ansätzen, geplant.

Enger noch als bisher wird das HLRS künftig mit dem Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (Fraunhofer IPA) zusammenarbeiten. Eine im November 2020 unterzeichnete Kooperationsvereinbarung sieht vor, dem Fraunhofer IPA den Zugang zu den HPC-Systemen des HLRS zu erleichtern sowie das HPC-Knowhow des HLRS verstärkt zu nutzen. Auch sollen gemeinsame Interessen der beiden Partner im Rahmen der Kooperation gezielt angegangen werden, wie zum Beispiel die Nutzung von Höchstleistungsrechnen (High-Performance Computing/HPC) in der Industrie. Anwendungen aus dem Bereich des HPC haben in den letzten Jahren für die Forschung am Fraunhofer IPA zunehmend an Bedeutung gewonnen. Dazu zählen z. B. Analysen von großen Datensätzen, mithilfe derer sich Fertigungsprozesse verbessern lassen. Auch kann das Fraunhofer HPC nutzen, um die Genauigkeit von Anwendungen für maschinelles Lernen in der Kollaboration zwischen Mensch und Roboter zu überprüfen. Ein zusätzliches gemeinsames Ziel der eingegangenen Kooperation ist die weitere und effizientere Erschließung des Quantencomputing. (Weitere Informationen)

Im November 2020 unterstützte das JSC erstmalig einen Datathon der Helmholtz Information & Data Science Academy (HIDA). Aufgabe der Teilnehmenden des Datathons war es, eine von fünf Problemstellungen, die von verschiedenen Helmholtz-Zentren vorgeschlagen wurden, mit Mitteln der Datenanalyse, des maschinellen Lernens und der Datenvisualisierung an zwei Tagen zu bearbeiten. Die Themen des Datathons hatten in diesem Jahr einen Bezug zum Klimawandel. Die besten Ideen und Ausarbeitungen wurden von einer Jury bewertet. Zur Unterstützung des Datathons und der über 90 Teilnehmer aus sieben Ländern − rund die Hälfte der Teilnehmer kamen dabei von 12 Helmholtz-Zentren − stellte das JSC, wie auch das Steinbuch Centre for Supercomputing (SCC) des KIT, Ressourcen auf dem Supercomputer JUSUF der Fenix-Infrastruktur zur Verfügung und begleitete im technischen Support die Vorbereitung und die Durchführung des Events. Für einen unkomplizierten Zugang auf die Systeme kam hierbei das Jupyter-Angebot des JSCs zum Einsatz, welches den Teilnehmenden einen webbasierten Zugang zu den Systemen und eine einfache Möglichkeit der Datenanalyse und Aufbereitung bot. Aufgrund des großen Erfolgs der Veranstaltung ist eine Wiederholung im kommenden Jahr geplant. (Weitere Informationen)