Das Leibniz-Rechenzentrum erforscht die kommende IT-Grundlage für die Wissenschaft

Das Biest für kommende Supercomputer Das Leibniz-Rechenzentrum erforscht die kommende IT-Grundlage für die Wissenschaft

25.11.2020Redakteur: Ulrike Ostler

Was morgen die Grundlage der Wissenschaft sein kann, spielt sich n Hochleistungsrechenzentren ab. Am LRZ machen sich Experten daher bereits heute Gedanken über die kommende Generation von Supercomputern, um auch auf künftige Anforderungen und Bedürfnisse vorbereitet zu sein. Dazu wurde das Programm „Beast“ (zu Deutsch: Biest) - Bavarian Energy-, Architecture- and Software-Testbed - initiiert.

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„Beast“ steht für Bavarian Energy-, Architecture- and Software-Testbed; hier erforschen das Leibniz-Rechenzentrum, seine Partner und Studenten die Tauglichkeit von Technologien und Techniken, die als Basis für künfige Forschungen dienen könnten.
(Bild: LRZ)

An Rechenleistung herrscht am Leibniz-Rechenzentrum der Bayerischen Akademie der Wissenschaften (LRZ) kein Mangel. Alleine „SuperMUC-NG“, aktuell unter den 15 schnellsten Supercomputern der Welt, bringt es mit über 300.000 Rechenkernen auf mehr als 26 PetaFlops Peak Performance.

Die Organisation hinter der Top500-Liste stellt auch Statistiken zur Verfügung, die den Anteil der einzelnen Hardware-Lieferanten am Supercomputing-Geschen haben. Diese stammt vom November 2020.

Doch die Anforderungen von Forschern ändern sich, ihre Fragestellungen werden komplexer, die Datenmengen werden größer. Immer mehr Forschungsbereiche nutzen Supercomputing-Ressourcen. Die IT als Hilfsmittel muss dies widerspiegeln.

Die Bandbreite an Technologien im HPC-Umfeld ist so groß wie nie. CPUs, GPUs, und FPGAs – alle haben ihre Vor- und Nachteile. Auch ARM-Prozessoren, den meisten Anwendern vor allem aus Smartphones und Automotive-Systemen bekannt, haben im HPC Fuß gefasst. Immerhin ist der derzeit schnellste Supercomputer der Welt, Fugaku in Japan, mit ARM-Technologie ausgestattet. Aber welche Technologie mit welchem Ansatz den Ansprüchen der Forschung am besten gerecht wird, ist nicht immer eindeutig zu sagen.

Mount Fuji ist der Namensvetter von „Fujitsu Fugaku“.

Mit Beast baut das LRZ eine Testumgebung auf, die die Antworten darauf liefern soll. Laut LRZ immer dabei im Blick: Die Energie-Effizienz.

Die verschiedenen Technologien werden nicht als ein heterogenes System betrieben, sondern sollen vielmehr nebeneinander den Vergleich der Ansätze in derselben Umgebung und mit den gleichen Benchmarks ermöglichen. Diese Benchmarks hat das LRZ aus den Anwendungen entwickelt, die aktuell auf SuperMUC-NG laufen. Dazu wurden aus den über 100 Projekten, die derzeit Rechenzeit verwenden, typische Beispiele ausgewählt und zusammengestellt.

Bereits installiert sind drei unterschiedliche Teilsysteme: Zum einen wurden Knoten auf Basis aktueller „AMD-Rome“-Prozessoren mit „MI50“-GPUs des gleichen Herstellers installiert. Zudem sind Knoten mit den auf ARM basierenden Prozessoren „Marvell ThunderX2“ implementiert, die durch Nvidia-GPUs vom Typ „Tesla V-100“ unterstützt werden. Der jüngste Zugang: Der ebenfalls auf ARM-basierende Fujitsu-Prozessor „A64FX“. Diese CPU kommt auch bei Fugaku zum Einsatz.

Das Leibniz Supercomputing Centre widmet sich unter anderem dem Testen neuer Computertechnik. Nun legt sich das Institut Bayerischen Akademie der Wissenschaften ein Cray-System von HPE zu, das mit ARM-Prozessoren von Fujitsu ausgestattet ist.

Eine höhre Beschleunigung bei der Verarbeitung von KI-Lasten mithilfe von verdoppelter Speicherkapazität und größerer Bandbreite verspricht Nvidia mt der GPU „A100 80GB“.

Konkurrent für "A100" von Nvidia: AMD stellt mit der Graphics Processing Unit (GPU) „Instinct M100“ die erste aus dem eigenen Hause vor, die speziell als Beschleuniger von KI- und HPC-Lasten gedacht ist.

Die „Triton ThunderX3“-Chips von Marvel werden vermutlich zu Beginn des dritten Quartals 2020 auf den Markt kommen. „ThunderX4“ ist, wie diese Roadmap zeigt, für Ende der ersten Hälfte des Jahres 2022 in Vorbereitung und basiert voraussichtlich auf der 5-Nanometer-Technologie von TSMC.

Der weitere Ausbau von Beast ist aber schon geplant. So sollen kurzfristig Intel-CPUs der aktuellen „Xeon“-Reihen „Cooper Lake“ und „Ice Lake“ in Dienst gestellt werden. Hier sind laut Josef Weidendorfer, der am LRZ das Thema Future Computing leitet, einige neue Merkmale wie 16-Bit-Float (Bfloat16) für Gleitkommaoperationen implementiert, mit dem KI-Anwendungen signifikant beschleunigt werden können.

Auch Intel bastelt an einem Quanten-Chip. „Tangle Lake“ liefert 49 Qubits Leistung.

Mittelfristig ist auch die Evaluierung von exotischeren Architekturen, wie FPGAs oder neuromorphen Ansätzen, geplant.

Das aus 768 neuromorphen Loihi-Chips bestehende Computersystem Pohoiki Springs verfügt über das äquivalent von 100 Millionen Neuronen, was in etwa dem Gehirn eines Hamsters entspricht.

„Das ist aber sehr komplex. FPGAs beispielsweise werden auf den jeweiligen Einsatzzweck und Workload konfiguriert, womit es sich sehr von der klassischen Software-Entwicklung unterscheidet. Hier ist eine besondere Expertise gefragt“, so Weidendorfer. Welches Potenzial FPGAs im HPC-Umfeld haben, wird derzeit in einigen Forschungsprojekten und auch am LRZ untersucht.

Darüber hinaus wird der Zugang zum Beast-Programm auch ausgewählten LRZ-Partnern aus der Wissenschaft gewährt. „Gemeinsam mit unseren Partnern sind wir in der Lage, moderne Hardware und Software für Anwendungen und Workloads zu erforschen und zu evaluieren“, so Weidendorfer. „Dies gibt uns wertvolles Feedback und Verständnis dafür, was unsere Nutzer:innen von zukünftigen Systemen erwarten, während unsere Partner gleichzeitig einen besseren Einblick in zukünftige Technologien erhalten.“

Das Beast-Programm soll auch bei der Ausbildung und Schulung der heutigen Studierenden und zu-künftigen Experten helfen. Mit Praktika an den Münchner Universitäten können sich angehende Informatiker in diese Technologien einarbeiten und Kontakte zu Forschung und Industrie knüpfen.

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