HPC Cluster Sofja: Hochleistungsrechnen und Datenwissenschaft
Im Bereich der computergestützten Modellbildung und der datengetriebenen quantitativen Analyse ist die Anwendung von Methoden maschinellen Lernens und insbesondere des sogenannten „deep learnings“ zentral. Diese Methoden erlauben es, hochkomplexe Aufgaben der Mustererkennung und prädiktiven Informationsverarbeitung durch die datengetriebene Optimierung tiefgestaffelter neuronaler Netzwerke und verwandter nichtlinearer Systeme zu lösen. Daher gehört zur computergestützten Forschung auf dem Gebiet der Dynamik biologischer Netzwerke die Verfügbarkeit einer leistungsfähigen HPC-Plattform.
Alle Angehörigen des CIDBN können diejenigen HPC-Ressourcen der GWDG, die allgemein zugänglich sind, für ihre rechenintensiven Simulationen und Datenanalysen nutzen. Um dem absehbaren Bedarf an Rechenressourcen für die Forschung im CIDBN gerecht werden zu können, hat das CIDBN ein dediziertes HPC-Cluster, das von der GWDG gehostet wird, beschafft.
- Die Server dieses HPC-Clusters sind alle mit AMD-CPUs ausgestattet sein.
- 30 Rechenknoten mit jeweils zwei AMD 7763 2,45 GHz Prozessoren stellen in Summe 3840 Cores bereit.
- Das zu diesem Cluster gehörende Scratch-Dateisystem ist ca. 500 TB groß, wovon mehr als 100 TB in Gestalt von NVMe-Technologie ausgeführt sind.
- Über zwei interaktiv nutzbare Serverknoten erfolgt der Zugang zu diesem Cluster.
- Alle Knoten dieses Clusters sind durch ein schnelles Mellanox HDR 100 Infiniband-Netzwerk untereinander verbundenn.
Im Rahmen der Beschaffung des Systems wurden Kriterien, die die Nachhaltigkeit bei Herstellung und Betrieb betreffen, besonders berücksichtigt. Des System ist seit 1.März 2023 in Betrieb. Mehr zu lesen über Sofja gibt es in in Ausgabe 4 der GWDG Nachrichten, S. 13-15.
