OMNI, der neue Hochleistungsrechner der Universität Siegen, ging in Betrieb
(socialON) Das Cluster steht allen MitarbeiterInnen und Studierenden der Uni zur Verfügung und wird bereits von verschiedenen Fachbereichen vom Maschinenbau über die Chemie und Physik bis hin zu Big Data Anwendungen genutzt.
Im Dezember nahm mit dem OMNI-Cluster ein neuer Hochleistungsrechner den Betrieb an der Universität Siegen auf. Der Name OMNI (englisch für: Onsite Multipurpose Number Crunching Infrastructure) spielt auf den lateinischen Begriff „omni“ (dt. „alle“) an, denn die Bandbreite der Verwendungsmöglichkeiten ist sehr groß. Vereinfacht gesagt handelt es sich bei Clustern wie OMNI um große Computer, die aus vielen kleineren Computern zusammengeschaltet wurden. So sind enorme Leistungen möglich. Umgerechnet hat das Cluster eine Rechenleistung von etwa 7.300 aktuell handelsüblichen Laptops.
Inbetriebnahme des Clusters verzögert
OMNI löst das bisherige System HoRUS ab. Während der Umstellung laufen beide Systeme im Parallelbetrieb, danach ersetzt das neue Cluster das alte komplett. Der Start war eigentlich schon deutlich früher geplant, doch machte unter anderem die Corona-Pandemie den Mitarbeitern des Zentrums für Informations- und Medientechnik (ZIMT) einen Strich durch die Rechnung. So verschob sich durch Lieferschwierigkeiten die Installation des Clusters von Ende Februar bis in den Oktober.
Hochleistungsrechner OMNI in acht Schränken untergebracht
Fast eine Woche arbeiteten das ZIMT und die Firma Megware, um das Cluster in acht Schränken im Datenzentrum NDC am Hölderlin-Campus aufzustellen. Dann kamen die Integration in das Uninetzwerk und Softwareinstallationen. Bevor das Cluster genutzt werden kann, muss es auf Herz und Nieren geprüft werden. Dabei stehen auch Lasttests auf dem Programm, denn OMNI bringt das NDC fast an die Grenze seiner Strom- und Kühlungskapazitäten.
Das OMNI-Cluster teilt sich in sogenannte Knoten auf, die jeweils einen eigenen Arbeitsspeicher und eine bestimmte Anzahl Prozessoren haben. Das Cluster verfügt über 434 solcher Knoten, die mit je zwei AMD-CPUs vom Typ EPYC 7452 sowie 256 GB RAM ausgestattet sind. Dazu kommen noch zehn Knoten mit insgesamt 24 GPUs vom Typ Tesla V100 sowie weitere Knoten für spezielle Zwecke. Ebenso gigantisch sind die Speicherkapazitäten: 1 Petabyte primärer Festplattenplatz, zusätzlich eine schnelle, 32 Terabyte große Zwischenspeicherschicht (Burst Buffer) sowie 48 Terabyte Datenspeicher (Object Storage). Das flexible Konzept erlaubt es, in Zukunft bei Bedarf die Größen dieser Speicher-Komplexe untereinander zu verschieben.
Rechner steht Studierenden der Uni kostenlos zur Verfügung
„Das Cluster steht allen MitarbeiterInnen und Studierenden der Uni kostenlos zur Verfügung und wird momentan schon von verschiedenen Fachbereichen genutzt. Vom Maschinenbau über die Chemie und Physik bis hin zu Big Data Anwendungen in der Marktforschung“, erklärt ZIMT-Mitarbeiter Jan Steiner. Im Maschinenbau etwa verwenden Wissenschaftler das Cluster unter anderem zur Entwicklung und Anwendung von Verfahren in den Schwerpunkten numerische Strömungsmechanik, numerische Mechanik und Werkstoffkunde. Im Bereich Chemie werden Fragestellungen aus der organischen und der Quantenchemie untersucht.
„Weitere Themen sind die Auswertung von Satellitenmessungen des Gravitationspotenzials der Erde, um Aufschluss über die innere Beschaffenheit der Erde zu erlangen, sowie die Analyse von energiedispersiven Röntgenstrahlen“, so Steiner. Im Bereich Big Data werden mittels Analyse von sozialen Netzwerken Softwaretools für die Marktforschung entwickelt. Disziplinenübergreifend wird außerdem an der Verbesserung der Effizienz und Parallelisierbarkeit von numerischen Verfahren sowie der Simulation auf Grafikprozessoren (GPUs) geforscht. Die Liste der möglichen Verwendung des Clusters ließe sich beliebig fortsetzen.
Das ZIMT hat in den vergangenen Jahren auch die Beratungs- und Schulungsangebote rund um das Cluster ausgebaut. So können Neulinge eine Sprechstunde besuchen sowie an regelmäßigen Schulungen zur Cluster- und Linux-Nutzung teilnehmen – sowohl auf Englisch als auch auf Deutsch. „Je früher wir ins Gespräch kommen, desto besser können wir helfen und desto weniger Fehler und vertane Rechen- und Arbeitszeit“, so Steiner.
Quelle und Bildquelle: Universität Siegen, 17.02.2021
