HPC System mit hohen Speicher- und IO Anforderungen

• Förderung: Förderung in 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 440395346

An der Christian-Albrechts-Universität zu Kiel (CAU) besteht zur Durchführung von Forschungs- und Lehraufgaben verschiedener Institute ein massiver Bedarf an Rechenleistung und Datenspeichern für wissenschaftliche Simulationen und Datenanalysen. Dabei kann nicht alles über klassische, parallele Hochleistungsrechner mit wenig Hauptspeicher pro CPU-Kern abgedeckt werden. Beispielsweise werden in letzter Zeit verstärkt aus den Lebenswissenschaften, z.B. Bioinformatik und Ozeanforschung, Systeme für Simulationen und Metagenomikanalysen angefragt, die eher moderat parallel ablaufen und sich durch extrem hohen Hauptspeicherbedarf und große Datenmengen auszeichnen.Aber auch in anderen Fachdisziplinen finden sich vermehrt Algorithmen mit großem Hauptspeicherbedarf. So kommen in der Theoretischen Chemie quantenmechanische Beschreibungen zum Einsatz, die sich durch die Notwendigkeit der Diagonalisierung sehr großer Matrizen sowie durch eine schlechte Parallelisierbarkeit bei gleichzeitig sehr großen, mehrfach gebrauchten Datenmengen auszeichnen (Arbeitsgruppe B. Hartke). In der Theoretischen Festkörperphysik ist die Ausgangslage ähnlich. Simulationen korrelierter Festkörper mit Nichtgleichgewichts-Greenfunktionen oder auch die Simulation von Quantenplasmen und Fermiflüssigkeiten mit Pfadintegral-Monte-Carlo-Methoden profitieren sehr von einem großen Hauptspeicher pro CPU-Kern (Arbeitsgruppe M. Bonitz). Die selbstkonsistente Simulation nano-optischer Elektron-Licht-Wechselwirkung ist zurzeit auf Rechnersystemen mit moderatem Hauptspeicher praktisch gar nicht möglich (Arbeitssgruppe N. Talebi).Neben 11 der insgesamt 13 mit diesem Antrag eingereichten Forschungsprogrammatiken decken zwei das Gebiet der Methodenwissenschaften in der Numerik ab. Die Arbeitsgruppe M. Braack entwickelt Finite-Elemente-Verfahren für die effiziente Lösung partieller Differentialgleichungen sowie optimale-Steuerungsprobleme, die Arbeitsgruppe A. Srivastav entwickelt effiziente Verfahren für Streaming-Algorithmen und Big-Data-Probleme in exponentiell großen Suchräumen anhand praktischer Probleme der Kieler Forschungsgruppen in den wissenschaftlichen Schwerpunkten "Kiel Life Science" und "Kiel Marine Science".Derzeit bilden die an der CAU vorhandenen HPC-Ressourcen eine zu einem großen Teil Instituts-lokale oder auch zentral vom Rechenzentrum betriebene, sehr heterogene und aus unterschiedlichsten Teilprojekten finanzierte Systemlandschaft - mit entsprechenden Konsequenzen hinsichtlich Betriebseffizienz und Auslastung. Ein wesentlicher Aspekt dieses Antrages besteht daher in der Ablösung der veralteten Rechnerinfrastruktur sowie in der Konsolidierung des Betriebes in Richtung auf ein gemeinsam von allen Arbeitsgruppen genutztes Forschungsgroßgerät. Es ist als lokales Tier-3-System und HPC-Enabler für die Kieler Forschungsgruppen notwendige Arbeitsvoraussetzung und dient zudem der Aus- und Weiterbildung in Zusammenarbeit zwischen den Fachgruppen und dem Rechenzentrum der CAU.

• DFG-Verfahren: Forschungsgroßgeräte
• Großgeräte: HPC System mit hohen Speicher- und IO Anforderungen
• Gerätegruppe: 7040 Vektorrechner
• Antragstellende Institution: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel
• Leiter: Professor Dr. Anand Srivastav