HLRS Hermit: Deutschlands schnellster Hochleistungsrechner

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113.664 Prozessorkerne, 126 Terabyte Arbeitsspeicher, 2,7 Petabyte Festplattenspeicher und ein Stromverbrauch wie eine Kleinstadt: Supercomputer "Hermit" hat seinen offiziellen Betrieb an der Universität Stuttgart aufgenommen. Mit seiner Leistung von über 1 Petaflops ist er sowohl Deutschlands schnellster Computer, als auch der schnellste zivil genutzte Computer Europas.

Noch während seines Aufbaus war das System im November 2011 für die letzte Liste der 500 schnellsten Computer der Welt vermessen worden und kam dabei mit 831 Billionen Rechenoperationen pro Sekunde (Teraflops) auf Platz 12 des weltweiten Benchmarks. Damit lag Hermit nur ganz knapp vor Deutschlands bislang schnellstem System, dem JuGene, der rund 825 Teraflops erzielte. Inzwischen wurde der Hochleistungsrechner jedoch weiter optimiert und würde sich mit seiner aktuellen Leistung von 1,045 Petaflops in die Top 10 der weltweit schnellsten Supercomputer einreihen. In einem weiteren, für 2013 angedachten Ausbauschritt soll die Rechenleistung jedoch noch um weitere vier bis fünf Petaflops anwachsen.

Die enorme Leistung des Rechners beruht auf der Cray XE6 Supercomputer-Technologie und auf dem AMD Interlagos-Prozessor (Opteron 6276, 16 Kerne, 2,3 GHz). In insgesamt 3552 Rechenknoten stecken jeweils zwei dieser AMD-CPUs, so dass das gesamte System auf 113.664 Kerne kommt. Außerdem stehen 126 Terabyte an Hauptspeicher und 2,7 Petabyte an Festplattenplatz zur Verfügung.

Neben der Klimaforschung soll Hermit zahlreiche Simulationen für medizinische Wissenschaften durchführen. Zusätzlich sollen jedoch auch Unternehmen die Rechenleistung des Systems auf Pay-Per-Use-Basis einkaufen können.

Die Kosten in der Höhe von 22,5 Millionen Euro für die Hardware und die jährlichen Betriebskosten von etwa 2 Millionen Euro übernimmt das Bundesministerium für Bildung und Forschung gemeinsam mit dem Bundesland Baden-Württemberg.

[Bundesministerium für Bildung und Forschung]

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  1. @butan: Ja. GPUs könen vielmehr Rechenleistung aufbringen. Jedoch kann die GPU nur eine begrenzte Palette von Berechnungsarten durchführen. CPUs hingegen können mit jeden Berechnungsarten umgehen. Außerdem ist der aufwand nicht so hoch CPU-basierte Programme zu schreiben, wie bei den GPU-basierten Programmen. Und der Instandhaltungsaufwand ist auch nicht so hoch.

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