Mehr Rechenleistung für Datenanalysen

MPI für Gravitationsphysik erweitert Computercluster

| Redakteur: Tina Billo

Gravitationswellen entstehen beim Verschmelzen zweier schwarzer Löcher, wie diese Simulation zeigt. Um sie messen zu können, sammeln Gravitationswellen-Observatorien enorme Datenmengen, deren Auswertung viel Rechenleistung beansprucht.
Gravitationswellen entstehen beim Verschmelzen zweier schwarzer Löcher, wie diese Simulation zeigt. Um sie messen zu können, sammeln Gravitationswellen-Observatorien enorme Datenmengen, deren Auswertung viel Rechenleistung beansprucht. (Bild: S. Ossokine, A. Buonanno (Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik), Simulating eXtreme Spacetimes Projekt, D. Steinhauser (Airborne Hydro Mapping GmbH))

Aufgrund der wachsenden Nachfrage nach mehr Rechenleistung entschied sich das Albert-Einstein-Institut, die Kapazität des Atlas-Computerclusters auszubauen. Dieser stellt unter anderem die Basis für die Gravitationswellen-Datenanalyse. Den Zuschlag erhielt Huawei.

Das 1995 gegründete Max-Planck-Institut für Gravitationsphysik, auch bekannt als Albert-Einstein-Institut (AEI), erforscht die grundlegenden Gesetze der Gravitation. Zum Institut gehört unter anderem die Abteilung "Beobachtungsbasierte Relativität und Kosmologie" (Observational Relativity and Cosmology, kurz ORC) mit Sitz in Hannover. Diese beschäftigt sich mit den direkt beobachtbaren Folgen der Allgemeinen Relativitätstheorie von Einstein und deren Beziehung zur Astrophysik und Kosmologie.

Diese Arbeit ist äußerst rechenintensiv und ihr Erfolg hängt in hohem Maß davon ab, wie viel Leistung für die Verarbeitung der Beobachtungsdaten zur Verfügung steht. Für die Suche nach Gravitationswellen und zur Datenanalyse betreibt das AEI den Computercluster Atlas, der rund die Hälfte der gesamten in der Gravitationswellenforschung verfügbaren Rechenleistung bereitstellt. Damit gilt er als die weltweit größte und leistungsfähigste Ressource auf diesem Gebiet.

Der Computercluster Atlas am Albert-Einstein-Institut in Hannover ist der weltweit leistungsfähigste zur Gravitationswellen-Datenanalyse genutzte Großrechner.
Der Computercluster Atlas am Albert-Einstein-Institut in Hannover ist der weltweit leistungsfähigste zur Gravitationswellen-Datenanalyse genutzte Großrechner. (Bild: © AEI / Massimo Fiorito)

Steigenden Anforderungen begegnen

Infolgedessen ist von entscheidender Bedeutung, den steigenden an die Leistung des Supercomputers gestellten Anforderungen jederzeit gerecht werden zu können.

Dies beinhaltet unter anderem auch, Erweiterungen nachfrage- und zeitgerecht durchzuführen. Diese Aufgabe fällt dem mit der Verwaltung und Wartung von Atlas betrauten OCR-Team des Instituts zu.

Ergänzendes zum Thema
 
Die Abteilung Beobachtungsbasierte Relativität und Kosmologie

"Die Arbeit unserer Wissenschaftler ist sehr detailliert und basiert auf hochkomplexen Spezialalgorithmen, für deren Ausführung eine extrem hohe Rechenleistung erforderlich ist. Kurz vor dem Start der zweiten Phase eines wichtigen Projekts wurden wir gebeten, die Kapazität von Atlas zu erhöhen, damit es erfolgreich abgeschlossen werden konnte. Insofern benötigten wir eine hierfür geeignete Lösung", erläutert Dr. Henning Fehrmann, Cluster-Administrator bei AEI ORC.

Kosteneffizienz ist entscheidend

Wie jede öffentlich finanzierte Einrichtung muss auch das ORC-Team mit einem sehr knappen Budget arbeiten. Daher ist bei geplanten Neuanschaffungen stets ein Nachweis erforderlich, dass die angedachten Lösungen ein angemessenes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. Um für den Ausbau der Kapazität von Atlas eine passende Lösung zu finden, die dieses Kriterium erfüllt, erfolgte im ersten Schritt eine öffentliche Ausschreibung.

Huawei-Lösung setzt sich durch

Darauffolgend wurden die von mehreren Anbietern eingegangenen Lösungsvorschläge anhand einer Liste vordefinierter Anforderungen ausgewertet. Am ehesten entsprach letztlich die von dem IT-Distributor GO Virtual angebotene Huawei-Lösung den gestellten Erwartungen.

Der Huawei FusionServer RH1288 V3 ist ein universeller Rack-Server, der zur Unterstützung datenintensiver Anwendungen entwickelt wurde. Die Lösung eignet sich für High Performance Computing- (HPC) Aufgaben und zeichnet sich durch große Speicherkapazität, geringen Stromverbrauch, hohe Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit aus. Zudem lässt sie sich relativ problemlos einrichten und verwalten.

In Folge der Erweiterung des Atlas-Clusters mit FusionServern von Huawei konnte die Gesamtrechenleistung des Großrechners verdoppelt werden.
In Folge der Erweiterung des Atlas-Clusters mit FusionServern von Huawei konnte die Gesamtrechenleistung des Großrechners verdoppelt werden. (Bild: Huawei Enterprise Business Group)

Aufgrund des kompakten Formfaktors des Servers ist es möglich, in einem herkömmlichen Rack die doppelte Rechenleistung unterzubringen. Dadurch lassen sich im optimalen Fall bis zu 50 Prozent an Standortkosten einsparen.

"Wir wussten, dass die laufenden Betriebskosten der neuen Server auch für das AEI von großer Bedeutung waren. Aufgrund der Kombination äußerst energieeffizienter Stromversorgungseinheiten und einfacher Verwaltung und Wartung konnte der FusionServer diese Anforderungen erfüllen", so Dr. Hans-Joachim Hinz von GO Virtual.

Phasenweise Implementierung

Die Installation der Lösung verlief in drei Phasen. Der gesamte Vorgang lief planmäßig, im Zuge dessen auftretende kleinere Probleme konnten zeitnah behoben werden. Das Huawei Support-Team unterstützte dabei jeden einzelnen Schritt, angefangen vom ersten Architekturentwurf bis hin zur endgültigen Inbetriebnahme.

Das Ergebnis: Aufgrund der Clustererweiterung mit den neuen Maschinen konnte die Gesamtrechenleistung von Atlas verdoppelt werden, Folgeanalysen von Gravitationswellensignalen ließen sich im Anschluss besser durchführen.

"Wir sind mit dem Verlauf und der erhaltenen Unterstützung sehr zufrieden. Die kostenlose Software für das CMOS- und BMC-Management erwies sich für uns als zusätzliches Plus", fasst Dr. Henning Fehrmann zusammen.

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