High Performance Computing

Multi- and Many-Core Supercomputing

Hochleistungsrechnen (englisch: high-performance computing – HPC) umfasst einen bestimmten Bereich des computergestützten Rechnens, der für die Bearbeitung von Rechenaufgaben große Anforderungen an die Rechenleistung und Speicherkapazität stellt. Hierbei spielt vor allem die parallele Verarbeitung von Rechenaufgaben eine wichtige Rolle. Programmierschnittstellen wie beispielsweise MPI erlauben es, Anwendungen für die auf parallele Verarbeitung ausgerichtete Architektur von Hochleistungsrechnern zu entwickeln.

Als Nationales Hochleistungsrechenzentrum in der NHR-Allianz betreibt das SCC derzeit unter anderem den Hochleistungsrechner Karlsruhe (HoreKa), die Future Technologies Partition und den bwUniCluster 2.0.

Mehr Informationen rund um das Hochleistungsrechnen am SCC

Um Wissenschaftler bei der Nutzung von HPC- Ressourcen zu unterstützen, hat das SCC neue fachspezifische Forschung und Servicestrukturen etabliert, die Simulation and Data Life Cycle Labs.

Projekte

bwHPC-S5: Scientific Simulation and Storage Support Services

Um der weiter ansteigenden Bedeutung von Computational Science and Engineering in Forschung und Wissenschaft Rechnung zu tragen, wurde in Baden-Württemberg für das Hoch- und Höchstleistungsrechnen ein geschlossenes Landeskonzept entwickelt, das seit 2013 für den Aufbau und die Weitereentwicklung eines durchlässigen HPC-Ökosystem mit unterschiedlichen Leistungsklassen und Kompetenzzentren sorgt. Dieses bw-HPC-Konzept umfasst die Förderung des High Performance Computing auf allen Ebenen.

Das vom Steinbuch Centre for Computing (SCC) des KIT koordinierte Begleitprojekt heißt aktuell „bwHPC-S5“ (Scientific Simulation and Storage Support Services) und fungiert als Bindeglied zwischen den Wissenschaftlern und HPC-Systemen der Einstiegsebene in Baden-Württemberg. Es beinhaltet eine föderierte, fachspezifische Benutzerbetreuung für die Ebene 3 und unterstützt den Übergang auf höhere HPC-Leistungsebenen.

 

Hoch-Durchsatz Proteinstrukturvorhersage auf
hybriden und verteilten Höchstleistungsarchitekturen (HPC-5)

Die große Herausforderung der kommenden Jahre, zu deren Lösung dieses von der Baden-Württemberg Stiftung geförderte Projekt einen wesentlichen Beitrag leistet, liegt in der Entwicklung von Hochdurchsatz-Verfahren zur quantitativen Vorhersage der dreidimensionalen Struktur von Proteinen mit nur geringer Sequenzähnlichkeit zu strukturaufgelösten Proteinen. In einer Kooperation zwischen dem SCC und dem Institut für Nanotechnologie (INT) werden neuartige Modelle und Algorithmen mit etablierten Techniken der Bioinformatik kombiniert, um die Struktur großer Proteine von direkter biologischer und pharmazeutischer Relevanz modellieren zu können. Der Einsatz effizienter Algorithmen auf HPC-Architekturen und die Nutzung neuer Prozessorarchitekturen (etwa GPU) kann hier unter Einsatz von Capability Computing bei der Bewältigung bislang ungelöster Probleme im Bereich der Lebenswissenschaften helfen.


Mehrskalige Materialmodellrechnungen auf Hochleistungsrechnerarchitekturen (MMM∂HPC)

In diesem FP7-Projekt bündeln Expertengruppen aus dem Materialforschungsbereich (Code-Entwickler), HPC-Ressourcenanbieter und Anwender aus der Industrie ihre Kompetenzen, um eine integrierte e-Infrastruktur für mehrskalige Modellrechnungen von Materialien (MMM@HPC) zu entwickeln und zur Verfügung zu stellen. Die offene MMM@HPC-Infrastruktur wird die Integration existierender Softwaremodule in adaptierbare Hochleistungsprotokolle und Workflows und gleichzeitig den Einsatz auf verteilten Rechenressourcen ermöglichen. MMM@HPC bringt akademische und industrielle Wissenschaftler aus dem Bereich „Computational Science“ in einer Community zusammen und trägt damit den Bedürfnissen dieser Community Rechnung, indem das Projekt auch mit anderen Europäischen Projekten, wie PRACE, und Organisationen zusammenarbeitet. Koordiniert wird das Projekt vom SCC und vom Institut für Nanotechnologie (INT).