In wesentlichen Teilen erneuerter Großrechner „Goethe NHR“ im Konsortium Nationales Hochleistungsrechnen Süd-West ist einer der zwei ressourcenschonendsten in Deutschlands und weltweit auf Platz 9
Hubertus von Bramnitz
Frankfurt am Main (Weltexpresso) - Die Goethe-Universität stärkt ihre besonders energieeffiziente Großrechenpower im Rahmen des Konsortiums Süd-West des nationalen Hochleistungsrechnens (NHR). Laut den erschienenen offiziellen Ranglisten erreicht der „Goethe NHR“ Platz 2 unter den energieeffizientesten Großrechnern Deutschlands sowie Platz 6 der schnellsten. Auch im weltweiten Vergleich „Green 500“ mischt der Großrechner ganz vorne mit: Hier erreicht er dank seiner herausragenden Recheneffizienz Platz 9.
Bemerkenswert ist dieser Erfolg vor allem angesichts des im Vergleich zu anderen Großrechnern deutlich geringeren investiven Volumens; und: am Erfolg beteiligt sind auch Studierende und Doktorand*innen, die in der Arbeitsgruppe mitarbeiten.
Seit Oktober 2021 ist die Goethe-Universität auf Vorschlag der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz von Bund und Ländern Mitglied des Konsortiums NHR Süd-West, dem auch die Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU), die Rheinland-Pfälzischen Technischen Universität Kaiserslautern-Landau sowie die Universität des Saarlandes angehören. Das Land Hessen hat die von Prof. Dr. Lindenstruth entwickelte Technologie für energiesparende Hochleistungsrechner in der Vergangenheit unter anderem mit einer Million Euro aus dem Innovationsfonds sowie 850.000 Euro aus dem Forschungsförderungsprogramm LOEWE unterstützt.
„Unsere Universität gewinnt mit dem aktualisierten „Goethe NHR“ eine deutlich stärkere Position im Rahmen des NHR-Verbundes“, sagte Prof. Dr. Volker Lindenstruth, der an der Goethe-Universität die Arbeitsgruppe „Architektur von Hochleistungsrechnern“ leitet. Volker Lindenstruth ist einer der bundesweit angesehensten Experten für die Optimierung und Energieeffizienz von Großrechnern. Von ihm konzipierte Rechner belegen in den vergangenen 10 Jahren in den halbjährlich veröffentlichten nationalen und Weltranglisten der energieeffizientesten Superrechner oft vordere Plätze.
„Durch das Upgrade des früheren Goethe-HLR Rechners zum deutlich leistungsstärkeren Goethe-NHR eröffnen wir im Rahmen des NHR-SW Konsortiums unseren wissenschaftlichen Nutzern bundesweit neue Möglichkeiten für ihre Forschung. Dass es uns hierbei gelungen ist, einen der energieeffizientesten HPC-Rechner Deutschlands zu bauen, ist gerade im Hinblick auf die notwendige Transformation zu nachhaltigen Systemen und in Anbetracht der hohen Energiekosten ein besonderes Highlight“, sagte Prof. Dr. Thorsten Kollegger, Professor für Green IT an der Goethe-Universität und Leiter des Center for Scientific Computing, welches die HPC-Systeme der Goethe-Universität betreibt.
Universitätspräsident Prof. Dr. Enrico Schleiff, gratulierte Volker Lindenstruth und Thorsten Kollegger zu ihrem Erfolg bei der nachhaltigen Optimierung von Großrechnern: „Die Goethe-Universität ist dank der hervorragenden Arbeit dieser Arbeitsgruppe ein Vorreiter im Bereich Grüner Großrechner in Deutschland und darüber hinaus. Es ist bemerkenswert, wie es Volker Lindenstruth und seinem Team immer wieder gelingt, mit den von ihnen konstruierten Rechnern nationale und internationale Spitzenpositionen zu erreichen. Bei der Bereitstellung möglichst effizienter und nachhaltig produzierter Rechenleistung für die Forschung ist die Goethe-Universität im Rahmen des NHR-Konsortiums in Deutschland sehr gut aufgestellt. Von diesem einzigartigen Knowhow profitieren auch unsere Partner im NHR-Rechnerverbund. Schön, dass auch Studierende und Nachwuchsforschende am Erfolg beteiligt sind – Beleg für hervorragende wissenschaftliche Nachwuchsarbeit der Arbeitsgruppe.“
Der von ihm und seinem Team jetzt in wesentlichen Teilen erneuerte Großrechner „Goethe NHR“, der im Industriepark Frankfurt-Hoechst steht, basiert auf der bereits bewährten, jedoch entscheidend weiterentwickelten Technologie einer intelligenten Vernetzung und Einzeloptimierung von 880 AMD MI210 Grafikkarten. Damit können Großrechner besonders preisgünstig, leistungsstark und zugleich energieeffizient gebaut werden.
Daten und Fakten
Rechenleistung: 9,087 PFlop/s mit 105 Knoten bei 195,24 kWRecheneffizienz: 46,5 GigaFlops/W (Fließkommaoperationen pro Watt Rechenleistung in der Sekunde)
Deutschlandweiter Verbund des Nationalen Hochleistungsrechnens
Leistungsfähige Supercomputer gewinnen in Wissenschaft und Forschung immer mehr an Bedeutung. Angesichts zunehmend komplexer und umfangreicher Daten sind Forschende in verschiedensten Disziplinen stärker denn je auf Hochleistungsrechner angewiesen. Immer mehr Forschungsfragen, etwa in der Medizin, Physik oder Chemie, lassen sich heute nur noch mit großen Rechenkapazitäten und intelligenten Anwendungen beantworten. Bund und Länder haben deshalb 2018 die Gründung eines deutschlandweiten Verbunds des Nationalen Hochleistungsrechnens beschlossen, um bestehende Stärken von Hochleistungsrechenzentren in einem nationalen Verbund zu bündeln und weiter auszubauen. Mit der Gründung eines koordinierten Verbunds wurde auf die steigende Nachfrage nach Hochleistungsrechnern reagiert, indem Forschende an den Hochschulen unabhängig von ihren jeweiligen Standorten deutschlandweit und bedarfsgerecht auf die für ihre Forschung benötigten Rechenkapazitäten zugreifen können.
Mit dem Nationalen Hochleistungsrechnen werden zudem die fachlichen und methodischen Stärken von Hochleistungsrechenzentren weiterentwickelt und besser aufeinander abgestimmt. Gleichzeitig sollen durch Schulungen und Fortbildungen an den neun NHR-Zentren mehr Forschende an das Hochleistungsrechnen herangeführt werden, die Kompetenzen der Anwenderinnen und Anwender von Hochleistungsrechensystemen gestärkt und Nachwuchskräfte gefördert werden, um das Potenzial von Hochleistungsrechnern voll auszuschöpfen und Deutschland als Forschungs- und Innovationsstandort zu stärken. Für das Nationale Hochleistungsrechnen stehen über den Förderzeitraum von 10 Jahren insgesamt 625 Millionen Euro zur Verfügung.
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Quelle: Universität Frankfurt
