Rechencluster für Hochleistungsanwendungen
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Der Hochleistungsrechencluster „Elwetritsch“ an der TU Kaiserslautern bildet gemeinsam mit dem Hochleistungsrechencluster „Mogon“ an der Johannes Gutenberg Universität in Mainz einen virtuellen Landescluster, der von allen wissenschaftlichen Einrichtungen des Landes Rheinland-Pfalz genutzt werden kann. Daraus resultiert eine vielfältige Nutzung des Clusters durch sehr unterschiedliche Fachdisziplinen. Die Möglichkeit der Nutzung des Geräts durch die Wissenschaftler der TU Kaiserslautern wird – bis auf eine Ausnahme (Raum- und Umweltplanung) – von allen Fachbereichen der TU wahrgenommen. Darüber hinaus wird der Cluster „Elwetritsch“ derzeit durch zwei weitere Universitäten (JGU in Mainz und Universität Koblenz-Landau), drei Fachhochschulen und sechs Forschungsinstitute genutzt. Die Nutzung der Cluster in Kaiserslautern und Mainz wird über sog. Nutzungseinheiten (NE) erfasst. 1 NE entspricht dabei der Belegungszeit eines CPU-Kerns für 1000 Stunden (diese Kennzahl ist bewusst einfach gehalten). Basierend auf dieser Vergleichsgröße wurden im Berichtszeitraum etwa 80% der Rechenleistung des Clusters durch acht Forschergruppen abgerufen. Diese acht Forschergruppen kommen aus den Bereichen Maschinenbau/Verfahrenstechnik, Physik, Chemie und Medizinische Physik. Sieben dieser Forschergruppen sind an der TU Kaiserslautern beheimatet, eine an der JGU Mainz. Insgesamt rechneten im Berichtszeitraum 765 Nutzer aus 106 Forschergruppen in 50 beantragten Projekten. Rechnen können die Nutzer mit drei verschiedenen maximalen Laufzeiten für Jobs: 2 Tage, 10 Tage und 30 Tage. Die maximale Anzahl an gleichzeitig nutzbaren Kernen für diese drei Laufzeitkategorien beträgt 768, 256 resp. 64. Daraus ergibt sich ein von den Nutzern gut angenommener und praxistauglicher Mix aus Parallelität und Rechendauer. Um eine Fragmentierung des Clusters zu vermeiden, ist ein großer Teil des Clusters für Rechnungen mit 16 Kernen oder einem Vielfachen davon vorbehalten, denn fast jeder Rechenknoten hat 16 Kerne (Hauptnutzer: Maschinenbau, Chemie, Physik, Informatik). Der Rest des Clusters ist für Jobs mit weniger als 16 Kernen gedacht (Hauptnutzer: Physik, Mathematik). Auch die Nutzung des Hauptspeichers entspricht den im Antrag formulierten Erwartungen. Etwa 50% des Clusters wurden mit 2GB RAM pro Kern ausgestattet, etwa ein Drittel mit 4 GB pro Kern und der Rest mit 8, 16 und 32 GB pro Kern (ein Knoten hat 1 TB Hauptspeicher bei 32 Kernen). Fast 85% der Jobs kommen mit 2 GB pro Kern aus, im Mittelfeld liegen Jobs, die 4-32 GB RAM pro Kern benötigen, es werden aber auch Jobs gerechnet, die 512 GB bis 1 TB Hauptspeicher bei einem Kern benötigen. Der bisherige Bedarf der Nutzer konnte durch die beschaffte Hardware abgebildet werden. Es zeichnet sich jedoch ab, dass die Anforderungen an die Anzahl der Kerne und die Größe des Hauptspeichers stetig steigen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- "Long-range correction for multi-site Lennard-Jones models and planar interfaces". Molecular Physics 112 (17): 2227-2234
S. Werth, G. Rutkai, J. Vrabec, M. Horsch und H. Hasse
- "Chiral edge states and fractional charge separation in interacting bosons on a Kagome lattice". Phys. Rev. Lett. 111, 147201 (2013)
Xue-Feng Zhang and Sebastian Eggert
- "Comparative Visual Analysis of Lagrangian Transport in CFD Ensembles". IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2013
M. Hummel, H. Obermaier, C. Garth, K. I. Joy
- "Computational Fluid Dynamics Simulations of Contrast Agent Bolus Dispersion in a Coronary Bifurcation: Impact on MRI-based Quantification of Myocardial Perfusion". Computational and Mathematical Methods in Medicine, Volume 2013 (2013)
R. Schmidt, D. Graafen, S. Weber, L.M. Schreiber
(Siehe online unter https://dx.doi.org/10.1155/2013/513187) - "Generating Validated 3D Models of Microporous Ceramics". Advanced Engineering Materials 15 (2013), Nr. 1- 2, S. 40-45
Schmidt, K.; Becker, J.
- "Magnetic anisotropy through cooperativity in multinuclear transition metal complexes: theoretical investigation of an anisotropic exchange mechanism". Mol. Phys. 111, 2392 (2013)
Christoph van Wüllen
- "A viscosity adaption method for Lattice Boltzmann simulations". Journal of Computational Physics, 276, pp. 681 - 690, 2014
D. Conrad, A. Schneider, M. Böhle
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.jcp.2014.08.008) - "Dynamics of L–Phenylalanine Sputtering by Argon Custer Bombardment". J. Phys. Chem. C 118, 7962–7970 (2014)
Mücksch, C., Anders, C., Gnaser, H., Urbassek, H. M.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1021/jp412348t) - "Evaluating interaction energies of weakly bonded systems using the Buckingham-Hirshfeld method". The Journal of Chemical Physics 140, 184105 (2014)
A. Krishtal, P. Geerlings and C. Van Alsenoy
(Siehe online unter https://doi.org/10.1063/1.4873133) - "Molecular-dynamics study of the alpha <-> gamma phase transition in Fe–C". Comp. Mat. Sci. 82, 399-404 (2014)
B. Wang, E. Sak-Saracino, N. Gunkelmann, H. M. Urbassek
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.actamat.2013.05.045)
