200.000 Billionen Berechnungen pro Sekunde

ORNL startet Supercomputer Summit

Das Oak Ridge National Laboratory des US-Energieministeriums (ORNL) hat am 08.06.2016 den leistungsfähigsten und intelligentesten wissenschaftlichen Supercomputer (ExaScale) der Welt – genannt “Summit” – vorgestellt, schrieb Morgan McCorkle vom ORNL in einer Medienmitteilung. Mit einer Spitzenleistung von 200.000 Billionen Berechnungen pro Sekunde oder 200 sogenannter Petaflops wird Summit acht Mal leistungsfähiger sein als das bisherige Top-System des ORNL namens Titan.

Super-Computer Summit – Foto © courtesy ORNL.gov

Exascale-Klasse – Wissenschaftler des Forschungszentrums Jülich, des japanischen RIKEN-Instituts in Kobe und Wako und des schwedischen KTH Royal Institute of Technology in Stockholm haben gemeinsam nun die Voraussetzungen geschaffen, das Potenzial kommender Rechnergenerationen für entsprechende Simulationen voll auszuschöpfen. Die verbesserte Software beschleunigt auch Simulationen auf heutigen Superrechnern deutlich. Die nächste Generation von Supercomputern, die sogenannte Exascale-Klasse, wie der in Kobe geplante Nachfolger des K-Computers und JUWELS in Jülich, werden die Leistungsfähigkeit heutiger Supercomputer um das zehn- bis hundertfache übertreffen (nach fz-juelich.de/algorithmus)

Für bestimmte wissenschaftliche Anwendungen soll Summit auch in der Lage sein, mehr als drei Milliarden gemischte Präzisionsberechnungen pro Sekunde oder 3,3 sogenannte Exaops durchzuführen. Summit wird beispiellose Rechenleistung für die Forschung in den Bereichen Energie, fortschrittliche Materialien und künstliche Intelligenz (KI), unter anderem, zur Verfügung stellen, um wissenschaftliche Entdeckungen zu ermöglichen, die bisher unpraktisch oder unmöglich waren.

Exascale-Computing bezieht sich auf Computersysteme, die mindestens einen exaFLOPS (Floating Point Operations per Second – Gleitkommaoperationen pro Sekunde) oder eine Milliarde Berechnungen pro Sekunde ausführen können. Diese Kapazität bedeutet eine Vertausendfachung gegenüber dem ersten Petascale-Computer, der 2008 in Betrieb genommen wurde. (Ein Exaflops ist gleich tausend Petaflops oder eine Quintillion, 1018, Gleitkommaoperationen pro Sekunde.) Auf einer Supercomputing-Konferenz im Jahr 2009 prognostizierte Computerworld eine exascale Implementierung bis 2018. (nach en.wikipedia.org/Exascale_computing)

Super-Computer Summit im ORNL, Ausschnitt – Foto © courtesy ORNL.gov

“Der heutige Start des Summit Supercomputers zeigt die Stärke der amerikanischen Spitzenposition in der wissenschaftlichen Innovation und Technologieentwicklung. Er wird einen tiefgreifenden Einfluss auf die Energieforschung, die wissenschaftliche Entdeckungen, die wirtschaftliche Wettbewerbsfähigkeit und die nationale Sicherheit haben”, agte Energieminister Rick Perry. “Ich bin wirklich begeistert vom Potenzial des Summit, da er die Nation dem Ziel, bis 2021 ein extrem leistungsfähiges Supercomputing-System zu realisieren, einen Schritt näher bringt. Das Gipfeltreffen wird die Wissenschaftler in die Lage versetzen, sich vielen neuen Herausforderungen zu stellen, die Forschungsaktivitäten zu beschleunigen, Innovationen voranzutreiben und vor allem dem amerikanischen Volk zu dienen”.

Mehr als 10 Petabyte Speicher

Das IBM AC922-System besteht aus 4.608 Computer-Servern mit jeweils zwei 22-Core-IBM Power9-Prozessoren und sechs NVIDI- Tesla-V100-Grafikprozessor-Beschleunigern, die mit Mellanox EDR 100Gb/s InfiniBand verbunden sind. Summit verfügt außerdem über mehr als 10 Petabyte Speicher gepaart mit schnellen, bandbreitenstarken Pfaden für eine effiziente Datenbewegung. Die Kombination aus modernster Hardware und robusten Daten-Subsystemen stellt eine Weiterentwicklung der hybriden CPU-GPU-Architektur dar, die der 27-Petaflops-Titan 2012 erfolgreich eingeführt hat.

ORNL-Forscher haben herausgefunden, wie sie die Leistungsfähigkeit und Intelligenz der hochmodernen Architektur von Summit nutzen können, um die weltweit erste wissenschaftliche Exascale-Berechnung erfolgreich durchzuführen. Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung von Dan Jacobson undvon ORNL hat die Intelligenz der Maschine schon einmal genutzt, um eine mit 1,88 Exaops vergleichbare Genomikberechnung durchzuführen – wichtig für die Forschung im Bereich Bioenergie und menschliche Gesundheit. Die gemischte Präzisionsberechnung von Exaops ergab die gleichen Ergebnisse wie die zeitaufwändigeren 64-Bit-Berechnungen, die bisher auf Titan ausgeführt wurden.

“Seit seiner Entstehung vor 75 Jahren hat das ORNL eine Geschichte und Kultur der Lösung großer und schwieriger Probleme mit nationaler Reichweite und Wirkung”, sagte ORNL-Direktor Thomas Zacharia. “ORNL-Wissenschaftler gehörten zu den wissenschaftlichen Teams, die 1988 die ersten GigaFLOPS-Berechnungen, 1998 die ersten TeraFLOPS-Berechnungen, 2008 die ersten PetaFLOPS-Berechnungen und 2018 die ersten exaops-Berechnungen durchführten. Die bahnbrechende Forschung der ORNL-Wissenschaftler und Ingenieure hat eine zentrale Rolle in der Geschichte unseres Landes gespielt und prägt auch weiterhin unsere Zukunft. Wir freuen uns darauf, die wissenschaftliche Anwendergemeinde am Summit begrüßen zu dürfen, da wir weitere 75 Jahre Weltspitze in der Wissenschaft anstreben.”

Neben der wissenschaftlichen Modellierung und Simulation bietet Summit beispiellose Möglichkeiten für die Integration von Künstlicher Intelligenz und wissenschaftlicher Entdeckung, die es Forschern ermöglichen, Techniken wie maschinelles Lernen und Tiefenlernen auf Probleme der menschlichen Gesundheit, Hochenergiephysik, Materialforschung und andere Bereiche anzuwenden. Gipfel erlaubt DOE und ORNL, auf die Initiative des Weißen Hauses Künstliche Intelligenz für Amerika zu reagieren.

“Summit bringt Accelerated Computing auf die nächste Stufe, mit mehr Rechenleistung, mehr Speicher, einem enorm leistungsfähigen Dateisystem und schnellen Datenpfaden, um alles miteinander zu verbinden. Das bedeutet, dass Forscher schneller zu genaueren Ergebnissen kommen”, sagt Jeff Nichols, ORNL Associate Laboratory Director for Computing and Computational Sciences. “Die KI-optimierte Hardware von Summit bietet Forschern eine unglaubliche Plattform, um riesige Datenmengen zu analysieren und intelligente Software zu entwickeln, die das Entdeckungstempo beschleunigt.

Summit bringt die Nation dem Ziel einen Schritt näher, bis 2021 ein vollwertiges, exaskaliertes Computing-Ökosystem für eine breite wissenschaftliche Nutzung zu entwickeln und bereitzustellen. Summit wird in diesem Jahr für ausgewählte Projekte geöffnet sein, während ORNL und IBM den Abnahmeprozess für die Maschine durchlaufen. Im Jahr 2019 wird der Großteil des Zugriffs auf das IBM-System an Forschungsteams gehen, die im Rahmen des Programms Innovative and Novel Computational Impact on Theory and Experiment, kurz INCITE, ausgewählt wurden.

Einige wissenschaftliche Projekte, die beim Gipfel laufen sollen:

Astrophysik

Explodierende Sterne, bekannt als Supernovas, liefern den Forschern Hinweise darauf, wie oft schwere Elemente – darunter das Gold im Schmuck und das Eisen im Blut – im Universum vorkommen. Der hochskalierbare FLASH-Code modelliert diesen Prozess auf mehreren Skalen – von der nuklearen Ebene bis zur großräumigen Hydrodynamik der letzten Momente eines Sterns. Auf Summit wird FLASH viel weiter gehen als bisher möglich, indem es Supernova-Szenarien mehrere tausend Mal länger simuliert und etwa 12mal mehr Elemente als bisherige Projekte verfolgt. “Es ist mindestens hundertmal mehr Berechnung als auf früheren Maschinen”, sagt der ORNL-Computational-Astrophysiker Bronson Messer. “Die schiere Größe von Summit erlaubt es uns, sehr hochauflösende Modelle herzustellen.”

Werkstoffe

Die Entwicklung der nächsten Generation von Materialien, einschließlich Verbindungen zur Energiespeicherung, -umwandlung und -produktion, hängt vom subatomaren Verständnis des Materialverhaltens ab. QMCPACK, eine Quanten-Monte-Carlo-Anwendung, simuliert diese Wechselwirkungen mit Hilfe von First-Principles-Berechnungen. Bisher konnten Forscher aufgrund der hohen Rechenkosten von QMCPACK nur Dutzende von Atomen simulieren. Summit kann jedoch Materialien unterstützen, die aus Hunderten von Atomen bestehen, ein Sprung, der die Suche nach einem praktischeren Supraleiter erleichtert – einem Material, das Strom ohne Energieverlust übertragen kann. “Der große On-Node-Speicher des Summit ist sehr wichtig, um die Komplexität von Materialien und physikalischen Phänomenen zu erhöhen”, sagt der ORNL-Mitarbeiter Paul Kent. “Außerdem werden uns die viel leistungsfähigeren Knoten helfen, den Umfang unserer Simulationen zu erweitern.”

Krebs-Überwachung

Einer der Schlüssel zur Bekämpfung von Krebs ist die Entwicklung von Werkzeugen, mit denen bestehende Gesundheitsdaten automatisch extrahiert, analysiert und sortiert werden können, um bisher verborgene Zusammenhänge zwischen Krankheitsfaktoren wie Genen, biologischen Markern und der Umwelt aufzudecken. Gepaart mit unstrukturierten Daten wie textbasierten Berichten und medizinischen Bildern werden die auf Summit skalierten maschinellen Lernalgorithmen dazu beitragen, den medizinischen Forschern einen umfassenden Überblick über die US-Krebspopulation auf einem Detaillierungsgrad zu geben, der typischerweise nur für Patienten in klinischen Studien erreicht wird.

Dieses Krebsüberwachungsprojekt ist Teil der CANcer Distributed Learning Environment oder CANDLE, einer gemeinsamen Initiative von DOE und dem National Cancer Institute. “Im Wesentlichen trainieren wir Computer, um Dokumente und abstrakte Informationen mit großen Datenmengen zu lesen”, sagt ORNL-Forscherin Gina Tourassi. “Summit ermöglicht es uns, viel komplexere Modelle zeiteffizient zu erforschen, damit wir die effektivsten identifizieren können.”

Systembiologie

Die Anwendung von maschinellem Lernen und KI auf genetische und biomedizinische Datensätze bietet das Potenzial, das Verständnis der menschlichen Gesundheit und der Krankheitsergebnisse zu beschleunigen. Mit einer Mischung aus KI-Techniken auf dem Summit werden Forscher in der Lage sein, Muster in der Funktion, Kooperation und Evolution von menschlichen Proteinen und zellulären Systemen zu identifizieren. Diese Muster können gemeinsam zu klinischen Phänotypen, beobachtbaren Merkmalen von Krankheiten wie Alzheimer, Herzerkrankungen oder Sucht führen und den Prozess der Medikamentenentwicklung beeinflussen. Durch ein strategisches Partnerschaftsprojekt zwischen ORNL und dem U.S. Department of Veterans Affairs kombinieren Forscher klinische und genomische Daten mit maschinellem Lernen und der fortschrittlichen Architektur von Summit, um die genetischen Faktoren zu verstehen, die zu Bedingungen wie Opioidabhängigkeit beitragen. “Die Komplexität des Menschen als biologisches System ist unglaublich”, sagt der ORNL-Rechenbiologe Dan Jacobson. “Das Gipfeltreffen ermöglicht eine ganz neue Art von Wissenschaft, die vor ihrer Ankunft nicht möglich war.”

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