Schwedische Forscher haben jetzt den landesweit größten Hochleistungsrechner mit Shared-Memory-Architektur installiert. Es ist ein Linux®-basiertes Supercomputer-System SGI® Altix® 3700 Bx2, ausgerüstet mit 64 Intel®-Itanium®2-Prozessoren und 512 GB Hauptspeicher. Die an der Universität von Linköping (LiU) im Nationalen Supercomputing-Center (NSC) eingerichtete Rechner-Plattform von SGI (Silicon Graphics Inc, OTC: SGID) wird Physikern und vielen anderen Wissenschaftlern aus ganz Schweden erlauben, bisherige Grenzen der computergestützten Forschung zu überwinden und in Bereichen wie der Materialwissenschaft neuen hoch-komplexen Fragestellungen nachzugehen.
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Bereits das erste Projekt, das auf dem neuen NSC-Hochleistungsrechner realisiert wird, könnte auf dem Gebiet der Materialforschung einen revoluzionären Beitrag leisten. Mit Hilfe der SGI-Plattform streben schwedische Forscher nach innovativen Verfahren zur Darstellung “Organischer Elektronik”, in der man das Potenzial einer kostengünstigen, einfach herzustellenden Alternative zu bisherigen Silizium-basierten Technologien sieht. Das Augenmerk gilt dem genaueren Verständnis kristalliner Strukturen und dem gezielten Ausloten, welche Möglichkeiten des zuverlässigen elektrischen Ladungstransports in solchen organischen Materialen stecken.
Im Zuge des Projekts werden von den LiU-Forschern Fehlordnungszustände simuliert und damit mögliche negative Einflüsse auf die Leitfähigkeit des Materials analysiert. Über die rechnergestützte Simulation solcher Prozesse versprechen sie sich neue Einsichten, die bald zum Einsatz von Lowcost-Prozessoren in einer Vielzahl zukünftiger Anwendungen führen könnte - von innovativen gedruckten Elektronik-Schaltungen bis zu Next-Generation-Displays.
Shared-Memory-Processing - für kontrollierte Unordnung
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Die physikalische Simulation verlangt einen zusammenhängend adressierbaren Hauptspeicher von mindestens 150 GB. Nur so können die Forscher die Vielzahl korrelierter zufallsgenerierter Zustände, mit denen sie die kontrollierte Unordnung in den organischen Materialen zu beschreiben versuchen, genügend schnell berechnen. 150 GB Shared-Memory, einen von allen Prozessoren einheitlich nutzbaren Hauptspeicher dieser Größe, konnte keines der bisherigen Supercomputer- und Cluster-Systeme am NSC bieten.
Zwar steht den schwedischen Wissenschaftlern landesweit hochgerechnet eine NSC-Cluster-Ressource von insgesamt 1,500 Prozessoren zur Verfügung. Und es verfügt das größte NSC-Cluster auch durchaus über einen Hauptspeicher von total 400 GB. Doch die Distributed-Memory-Architektur dieser üblichen Linux®-Cluster, die den Hauptspeicher nur verteilt zugänglich organisiert, macht es für diese Art Anwendungen unmöglich, das gesamte komplexe Simulationsproblem unzerstückelt im Memory zu halten und als Ganzes effizient zu bearbeiten.
Shared-Memory-Architektur - Studie zeigt wachsenden Bedarf
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Schon in den letzten Jahren konnten sich Schwedische Forscher eines früher installierten SGI®-Serversystems mit 128 GB Shared-Memory bedienen. Der steigende Nutzerbedarf und die schnell wachsenden Umfänge der Simulationsmodelle zwangen die NSC-Administratoren jedoch, nach einem neuen, mächtigeren Rechner Ausschau zu halten, der Shared-Memory-Computing in einer 64-Bit-Linux-Umgebung unterstützt..
NSC-Director Sven Stafström, Professor für Rechnergestützte Physik an der Linköping-Universität: “Unser primärer Bedarf war eine große Shared-Memory-Plattform". Stafström hatte in 2005 in einer Studie rund 50 Benutzergruppen nach deren Bedürfnissen und Erwartungen beim High-Performance-Computing (HPC) befragt und speziell den Bedarf an Shared-Memory-Ressourcen untersucht.. “Die Studie zeigte, dass quer durch das NSC-Netz wachsende Nachfrage nach einem solchen Supercomputer-Typ besteht, weil unsere Cluster-Systeme ausreichende Shared-Memory-Möglichkeiten vermissen lassen. Rund 20% der befragten Forscher wünschten sich Zugriff auf eine Ressource mit einem 200 GB großen zusammenhängend nutzbaren Hauptspeicher. Jetzt können wir ihnen das bieten.”
Kostenoptimale Spitzenleistung für VASP, Gaussian und mehr
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Vier Rechnersysteme, die in die engere Auswahl kamen, wurden von den NSC-Administratoren über drei Wochen lang in intensive Benchmark-Tests geschickt. Wissenschaftler untersuchten die Leistung der Systeme unter ihren wesentlichen Anwendungen VASP und Gaussian und bewerteten, wie gut skalierbar jede der Plattformen hinsichtlich der erreichbaren realen Anwendungsleistung ist. Das NSC entschied sich für SGI Altix als Superrechner mit dem ausgewogensten Preis-Leistung-Verhältnis. Mit dem SGI-System, das am NSC unter der Betriebsumgebung ´SuSE® Linux Enterprise Server 9´ mit der Erweiterung ´SGI® ProPack(tm)4´ arbeiten wird, können die Forscher quantenchemische Probleme unter der Applikation Gaussian bis zu 4x schneller lösen als bisher.
“Nicht nur der Faktor Preis/Leistung war bei der Altix bestens," erklärt Stafström. "SGIs technisches Personal hat uns auch sehr aufmerksam Hilfestellung geleistet und uns kompetent geholfen, das Anwendungspotenzial der Software Gaussian besser zu verstehen und ausschöpfen zu lernen. Diese Erfahrung und die langjährige Geschäftsbeziehung mit SGI haben uns überzeugt, dass SGI uns auch bei der Einrichtung und beim Betrieb des neuen Systems als ein starker Partner begleiten wird.”
Neben VASP und Gaussian werden die NSC-Forscher auch die Quantenchemie-Software DALTON auf dem neuen Altix-System installieren. Außerdem werden schwedische Wissenschaftler ihre eigenen, oft selbst entwickelten oder weiter-entwickelten Anwendungen auf die SGI-Maschine laden können, so wie sie es bisher mit den NSC-Clustern und Servern gewohnt sind.
Perspektiven für bestehende und neue Nutzer
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“Shared-Memory-Systeme lassen sich nicht nur einfacher administrieren sondern oft auch einfacher nutzen als Cluster-Systeme," erklärt Stafström. "Wir erwarten, dass einige neue Nutzer hinzukommen werden, wenn sie sehen, wie leicht es ist, ihre Software auf das Altix-System zu bringen und sie dort schneller arbeiten zu lassen. Wir hoffen, schwedischen Wissenschaftlern mit dem neuen Superrechner neue Perspektiven für innovative Problemlösungen zu erschließen. Für neue Aufgabenstellungen, die sie bisher wegen fehlender Ressourcen schlichtweg nicht in Angriff nehmen konnten.”
Die Anschaffung des Altix-Rechners wurde durch Fördergelder des Schwedischen Forschungsrates unterstützt.
Flexibilität - für heute und morgen
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SGI Altix zeichnet sich für komplexe gleitkomma-intensive wissenschaftliche Anwendungen wie Gaussian aus, weil die Plattform für solche Aufgaben führenden Anwendungsdurchsatz und führende Skalierbarkeit bietet. Hierfür maßgeblich ist SGIs mehrfach ausgezeichnete Shared-Memory-Architektur NUMAflex(tm) (eine cache-cohärente NUMA-Systemarchitektur in bereits 3. Generation) in Kombination mit der führenden Floating-point-Leistung der Intel-Itanium-2-Prozessoren. Die Shared-Memory-Architektur SGI NUMAflex erlaubt Wissenschaftlern, selbst größte Simulationsmodelle komplett im Hauptspeicher zu halten und zu bearbeiten; damit können sie Datenanalysen schneller und mit höherer Interaktivität durchführen und letztlich zu tiefer reichenden Erkenntnissen gelangen und tragfähigere Schlussfolgerungen ziehen. Insbesondere bieten Altix-Systeme die einzigartige Möglichkeit, alle wichtigen Systemressourcen-Typen wie Memory, General-Purpose-Prozessoren, Algorithmus-beschleunigende Spezial-Prozessoren, I/O-Bandbreite u.s.w. unabhängig voneinander zu skalieren - so dass sich das System passgenau den aktuellen Anforderungen entsprechend konfigurieren und für jede wachsende Herausforderung hochrüsten lässt.
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Bereits das erste Projekt, das auf dem neuen NSC-Hochleistungsrechner realisiert wird, könnte auf dem Gebiet der Materialforschung einen revoluzionären Beitrag leisten. Mit Hilfe der SGI-Plattform streben schwedische Forscher nach innovativen Verfahren zur Darstellung “Organischer Elektronik”, in der man das Potenzial einer kostengünstigen, einfach herzustellenden Alternative zu bisherigen Silizium-basierten Technologien sieht. Das Augenmerk gilt dem genaueren Verständnis kristalliner Strukturen und dem gezielten Ausloten, welche Möglichkeiten des zuverlässigen elektrischen Ladungstransports in solchen organischen Materialen stecken.
Im Zuge des Projekts werden von den LiU-Forschern Fehlordnungszustände simuliert und damit mögliche negative Einflüsse auf die Leitfähigkeit des Materials analysiert. Über die rechnergestützte Simulation solcher Prozesse versprechen sie sich neue Einsichten, die bald zum Einsatz von Lowcost-Prozessoren in einer Vielzahl zukünftiger Anwendungen führen könnte - von innovativen gedruckten Elektronik-Schaltungen bis zu Next-Generation-Displays.
Shared-Memory-Processing - für kontrollierte Unordnung
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Die physikalische Simulation verlangt einen zusammenhängend adressierbaren Hauptspeicher von mindestens 150 GB. Nur so können die Forscher die Vielzahl korrelierter zufallsgenerierter Zustände, mit denen sie die kontrollierte Unordnung in den organischen Materialen zu beschreiben versuchen, genügend schnell berechnen. 150 GB Shared-Memory, einen von allen Prozessoren einheitlich nutzbaren Hauptspeicher dieser Größe, konnte keines der bisherigen Supercomputer- und Cluster-Systeme am NSC bieten.
Zwar steht den schwedischen Wissenschaftlern landesweit hochgerechnet eine NSC-Cluster-Ressource von insgesamt 1,500 Prozessoren zur Verfügung. Und es verfügt das größte NSC-Cluster auch durchaus über einen Hauptspeicher von total 400 GB. Doch die Distributed-Memory-Architektur dieser üblichen Linux®-Cluster, die den Hauptspeicher nur verteilt zugänglich organisiert, macht es für diese Art Anwendungen unmöglich, das gesamte komplexe Simulationsproblem unzerstückelt im Memory zu halten und als Ganzes effizient zu bearbeiten.
Shared-Memory-Architektur - Studie zeigt wachsenden Bedarf
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Schon in den letzten Jahren konnten sich Schwedische Forscher eines früher installierten SGI®-Serversystems mit 128 GB Shared-Memory bedienen. Der steigende Nutzerbedarf und die schnell wachsenden Umfänge der Simulationsmodelle zwangen die NSC-Administratoren jedoch, nach einem neuen, mächtigeren Rechner Ausschau zu halten, der Shared-Memory-Computing in einer 64-Bit-Linux-Umgebung unterstützt..
NSC-Director Sven Stafström, Professor für Rechnergestützte Physik an der Linköping-Universität: “Unser primärer Bedarf war eine große Shared-Memory-Plattform". Stafström hatte in 2005 in einer Studie rund 50 Benutzergruppen nach deren Bedürfnissen und Erwartungen beim High-Performance-Computing (HPC) befragt und speziell den Bedarf an Shared-Memory-Ressourcen untersucht.. “Die Studie zeigte, dass quer durch das NSC-Netz wachsende Nachfrage nach einem solchen Supercomputer-Typ besteht, weil unsere Cluster-Systeme ausreichende Shared-Memory-Möglichkeiten vermissen lassen. Rund 20% der befragten Forscher wünschten sich Zugriff auf eine Ressource mit einem 200 GB großen zusammenhängend nutzbaren Hauptspeicher. Jetzt können wir ihnen das bieten.”
Kostenoptimale Spitzenleistung für VASP, Gaussian und mehr
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Vier Rechnersysteme, die in die engere Auswahl kamen, wurden von den NSC-Administratoren über drei Wochen lang in intensive Benchmark-Tests geschickt. Wissenschaftler untersuchten die Leistung der Systeme unter ihren wesentlichen Anwendungen VASP und Gaussian und bewerteten, wie gut skalierbar jede der Plattformen hinsichtlich der erreichbaren realen Anwendungsleistung ist. Das NSC entschied sich für SGI Altix als Superrechner mit dem ausgewogensten Preis-Leistung-Verhältnis. Mit dem SGI-System, das am NSC unter der Betriebsumgebung ´SuSE® Linux Enterprise Server 9´ mit der Erweiterung ´SGI® ProPack(tm)4´ arbeiten wird, können die Forscher quantenchemische Probleme unter der Applikation Gaussian bis zu 4x schneller lösen als bisher.
“Nicht nur der Faktor Preis/Leistung war bei der Altix bestens," erklärt Stafström. "SGIs technisches Personal hat uns auch sehr aufmerksam Hilfestellung geleistet und uns kompetent geholfen, das Anwendungspotenzial der Software Gaussian besser zu verstehen und ausschöpfen zu lernen. Diese Erfahrung und die langjährige Geschäftsbeziehung mit SGI haben uns überzeugt, dass SGI uns auch bei der Einrichtung und beim Betrieb des neuen Systems als ein starker Partner begleiten wird.”
Neben VASP und Gaussian werden die NSC-Forscher auch die Quantenchemie-Software DALTON auf dem neuen Altix-System installieren. Außerdem werden schwedische Wissenschaftler ihre eigenen, oft selbst entwickelten oder weiter-entwickelten Anwendungen auf die SGI-Maschine laden können, so wie sie es bisher mit den NSC-Clustern und Servern gewohnt sind.
Perspektiven für bestehende und neue Nutzer
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“Shared-Memory-Systeme lassen sich nicht nur einfacher administrieren sondern oft auch einfacher nutzen als Cluster-Systeme," erklärt Stafström. "Wir erwarten, dass einige neue Nutzer hinzukommen werden, wenn sie sehen, wie leicht es ist, ihre Software auf das Altix-System zu bringen und sie dort schneller arbeiten zu lassen. Wir hoffen, schwedischen Wissenschaftlern mit dem neuen Superrechner neue Perspektiven für innovative Problemlösungen zu erschließen. Für neue Aufgabenstellungen, die sie bisher wegen fehlender Ressourcen schlichtweg nicht in Angriff nehmen konnten.”
Die Anschaffung des Altix-Rechners wurde durch Fördergelder des Schwedischen Forschungsrates unterstützt.
Flexibilität - für heute und morgen
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SGI Altix zeichnet sich für komplexe gleitkomma-intensive wissenschaftliche Anwendungen wie Gaussian aus, weil die Plattform für solche Aufgaben führenden Anwendungsdurchsatz und führende Skalierbarkeit bietet. Hierfür maßgeblich ist SGIs mehrfach ausgezeichnete Shared-Memory-Architektur NUMAflex(tm) (eine cache-cohärente NUMA-Systemarchitektur in bereits 3. Generation) in Kombination mit der führenden Floating-point-Leistung der Intel-Itanium-2-Prozessoren. Die Shared-Memory-Architektur SGI NUMAflex erlaubt Wissenschaftlern, selbst größte Simulationsmodelle komplett im Hauptspeicher zu halten und zu bearbeiten; damit können sie Datenanalysen schneller und mit höherer Interaktivität durchführen und letztlich zu tiefer reichenden Erkenntnissen gelangen und tragfähigere Schlussfolgerungen ziehen. Insbesondere bieten Altix-Systeme die einzigartige Möglichkeit, alle wichtigen Systemressourcen-Typen wie Memory, General-Purpose-Prozessoren, Algorithmus-beschleunigende Spezial-Prozessoren, I/O-Bandbreite u.s.w. unabhängig voneinander zu skalieren - so dass sich das System passgenau den aktuellen Anforderungen entsprechend konfigurieren und für jede wachsende Herausforderung hochrüsten lässt.
