Bielefelder Physiker erhalten Supercomputer auf Nvidia-Basis

400 GPUs sorgen für eine Rechenleistung von etwa 500 Teraflops. Der Anschaffungspreis beträgt 1,1 Millionen Euro. Die Finanzierung übernehmen Bund und Land gemeinsam.

Die Fakultät für Physik an der Universität Bielefeld hat einen neuen Supercomputer zum Preis von 1,1 Millionen Euro bestellt. Für 25. Januar kündigt sie nun eine Einweihungsfeier für den Rechner an, der aus Bundes- und Landesmitteln finanziert wird.

Als Partner nennt die Universität den Systemintegrator sysGen GmbH und den Prozessorhersteller Nvidia. Letzterer sorgt für die Grundlagen des Systems, das also als GPU-Cluster konzipiert ist: Insgesamt 400 Grafikprozessoren sorgen für eine Leistung um die 500 Teraflops. Der Universität zufolge würde ein System mit vergleichbarer Leistung auf Basis von PC-Komponenten rund 50-mal so viel Strom benötigen.

Forschungsgebiet: Quarks und Gluonen (Bild: Uni Bielefeld)
Forschungsgebiet: Quarks und Gluonen (Bild: Uni Bielefeld)

Die Physiker schildern auch ihr Einsatzgebiet: Mit dem Hochleistungscomputer berechne man die Eigenschaften von so genannten „Quarks“ und „Gluonen“. Quarks gelten als elementare Bausteine aller Materie. Die Kräfte zwischen ihnen werden durch den Austausch von Kraftteilchen, den Gluonen, vermittelt. Die Physiker wollen insbesondere herausfinden, was passiert, wenn Quarks sehr hoch erhitzt oder stark zusammengepresst werden.

Bisher ist bekannt, dass sich das Verhalten der Quarks bei einer Temperatur von 1,78 Billionen Grad, die unter Verwendung des Vorgängerrechners apeNEXT recht genau bestimmt werden konnte, drastisch ändert. Zwar ist diese Temperatur etwa 100.000-mal höher als die im Inneren der Sonne, aber nicht unnatürlich hoch: Das Universum war in seiner Frühphase, kurz nach dem Urknall, sogar heißer. In dieser Zeit wurden die Grundsteine für die weitere Entwicklung des Weltalls gelegt, und die Eigenschaften der „Quarksuppe“, des Quark-Gluon-Plasmas, spielen daher für den heutigen Zustand des Universums eine wichtige Rolle. Für diese Arbeiten ziehen die Forscher unter anderem die Daten der Teilchenbeschleuniger Large Hadron Collider in Genf und Relativistic Heavy Ion Collider in Brookhaven, New York, heran.

Themenseiten: Hardware, Nvidia, Supercomputing

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