Rechencluster auf Grafikkartenbasis startet in Heidelberg

"Kolob" zählt mit 17 Teraflops zu den schnellsten Rechnern der Welt

Am Institut für Technische Informatik der Universität Heidelberg (ZITI) hat das grafikkartenbasierende Rechencluster „Kolob“ seinen Betrieb aufgenommen. Mit einer theoretischen Gesamtleistung von rund 17 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde gehört Kolob zu den 150 schnellsten Rechnern der Welt. Neben Intel-Xeon-Quadcore-Prozessoren arbeiten in dem Verbund 40 Tesla C870 von Nvidia. Insgesamt kommt das Cluster auf 5440 Kerne.

Grafikkarten bieten im Vergleich zu herkömmlichen Prozessoren für parallelisierbare Rechenaufgaben eine enorme Leistungssteigerung: Eine GPU kann bis zu 128 Rechenoperationen gleichzeitig durchführen. Daher werden die ursprünglich zur Beschleunigung der Grafik bei Computerspielen entwickelten Chips immer häufiger auch im wissenschaftlichen Bereich eingesetzt, wo höchste Rechenleistungen erforderlich sind.

Der Durchbruch für den Einsatz von GPUs für numerische Simulationen kam durch die Entwicklung einer allgemein zugänglichen Programmierschnittstelle durch Nvidia im Frühjahr. Die Experten der Universität Heidelberg sind der Ansicht, dass die GPU-Technologie geeignet ist, die bisher benutzte teure, selbstentwickelte Hardware abzulösen.

Da die GPU-Technologie im Bereich von numerischen Simulationen noch in einer relativ frühen Entwicklungsphase sei, wollen die Wissenschaftler verstärkt in Entwicklungen investieren, die eine breite Nutzbarmachung dieser Variante von Supercomputern ermöglichen. Neben der hohen Rechenkapazität sehen sie auch den günstigen Anschaffungspreis als wichtigen Vorteil.

Der nach einem Canyon im US-Bundesstaat Utah „Kolob“ benannte Rechencluster ist ein Gemeinschaftsprojekt des Zentrums für Astronomie an der Universität Heidelberg (Institut für Theoretische Astrophysik und Astronomisches Rechen-Institut) und des ZITI. Die Astronomie-Institute werden auf dem GPU-Cluster ihre numerischen Simulationen für die Forschung an der Entstehung von Sternen und der dynamischen Entwicklung von Sternhaufen durchführen.

Themenseiten: Hardware, Supercomputing

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