JUWELS – ein herausragender Supercomputer

Der Supercomputer JUQUEEN, die einstige herrschende Kraft in der europäischen Hochleistungsrechenbranche, tritt seinen Platz an den Supercomputer „Jülich Wizard for European Leadership Science“ ab. Der Supercomputer mit Kurznamen JUWELS ist die Krönung der gemeinsamen Maßnahmen, die seit 2011 durch mehr als 16 europäische Partner im Rahmen des EU-finanzierten DEEP-Projekts unternommen worden sind. Nach der Fertigstellung des Computers wird JUWELS aus drei vollständig integrierten Modulen bestehen, mit denen anspruchsvolle Simulationen und Wissenschaftsaufgaben durchgeführt werden können.

JUWELS, Teil eins

Das erste JUWELS-Modul wird im Frühling 2018 am Jülich Supercomputing Centre (JSC) installiert. Das General-Purpose-Cluster-Modul basiert auf einer Architektur des französischen IT-Dienstleistungsunternehmens Sequana, die Software wird von einem der deutschen Partner zur Verfügung gestellt. Das Modul besteht aus ca. 2 550 Rechenknoten, die jeweils über Mehrkernprozessoren von Intel Xeon mit 24 Kernen und über einen mindestens 96 GB großen Hauptspeicher verfügen. Ausgestattet mit einem solch massiven Leistungsvermögen kann das Modul eine Spitzenleistung von 12 Petaflops/s, oder 12 Billiarden Operationen pro Sekunde ausführen.

Das auf den Vorgängerprojekten DEEP und DEEP-ER aufbauende Projekt DEEP-EST zielt auf die Entwicklung zweier weiterer Module ab, die auf dem Konzept der modularen Supercomputer-Architektur basieren. Das innovative Konzept wurde ursprünglich vor Jahren von Prof. Thomas Lippert, dem Leiter des JSC-Forschungszentrums, ersonnen. „Das JSC geht mit seinem modularen Konzept neue Wege“, sagte Lippert in einer Pressemitteilung des Jülich-Forschungszentrums.

Der modulare Ansatz für das Hochleistungsrechnen

In der heutigen Welt des Hochleistungsrechnens haben rechenintensive Anwendungen, die Simulationen und Datenanalysen beinhalten, zunehmend an Bedeutung gewonnen. Dennoch können die aktuellen Supercomputer mit dieser Entwicklung einfach nicht Schritt halten. „Anwendungen [werden] deutlich komplexer und die Datenmengen von heutigen Experimenten, etwa am CERN, immer größer. Das bedeutet: Supercomputer brauchen künftig eine drastisch höhere Speicherkapazität – und zwar so nah wie möglich an den Prozessoren. Nur so lassen sich die Daten schnell und möglichst energieeffizient bearbeiten“, erklärte Dr. Estela Suárez, eine Wissenschaftlerin am JSC, in einer früheren Pressemitteilung.

Bei einer modularen Supercomputer-Architektur werden verschiedene Module mit unterschiedlichen Leistungsmerkmalen in einem einzigen System kombiniert. Die Module sind durch ein Hochgeschwindigkeitsnetzwerk miteinander verbunden und werden über die gleiche Software gesteuert. Gleichartige Anwendungen werden daher zusammen auf exakt passenden Rechen- und Datenressourcen ausgeführt. Dies verringert den für die Lösungsberechnung erforderlichen Zeit- und Energieaufwand immens. Durch die hohe Flexibilität des Systems ist es auch überaus anpassungsfähig. Das vor dem Hintergrund von „Big Data“-Anforderungen in der Wissenschaft entwickelte modulare Hochleistungsrechnen ist ein innovativer europäischer Ansatz für die Datenverarbeitungstechnologie. Es wird den Weg für kosteneffektive und energieeffiziente Exascale-Computer ebnen – Supercomputer, die tausendmal schneller sind, als die leistungsfähigsten Systeme von heute.

Zur Bewertung der im Zuge von DEEP-EST entwickelten Hardware- und Softwaretechnologien werden sechs Anwendungsbereiche aus der realen Welt genutzt. Hierbei handelt es sich um die Hochenergiephysik, die Geowissenschaften, das Weltraumwetter, die Molekulardynamik, die Neurowissenschaften und die Radioastronomie. In jedem Bereich werden verschiedene Modulkombinationen verwendet, um die Anpassungsfähigkeit der modularen Supercomputer-Architektur an die Anforderungen verschiedener Anwender nachzuweisen.

Als nächstes wird im Rahmen von DEEP-EST (DEEP – Extreme Scale Technologies) das „Extreme Scale Booster“-Modul angegangen, mit dem ein breites Spektrum an Hochleistungsrechenanwendungen unterstützt werden kann. Dem folgt abschließend die Entwicklung des „Data Analytics“-Moduls, dessen Design auf den Hochleistungsbetrieb für die Datenanalyse ausgelegt ist.

Weitere Informationen:
DEEP-Projektwebseite