04.06.2010 | Redakteur: Holger Heller
Das Forschungszentrum Jülich und Intel vereinbarten den Aufbau eines ExaCluster-Labors in Jülich. Die öffentlich-private Partnerschaft soll Computersysteme mit der 1000-fachen Leistung heutiger schnellster Supercomputer erforschen.
Das ExaCluster-Labor ist das 20. Forschungslabor von Intel Labs Europe. Zu Beginn werden dort ein Dutzend Forscher arbeiten, deren Anzahl im Laufe der Zeit auf das etwa Dreifache wachsen soll. Als weiteres Labor neben dem Exascale Computing Research Center in Paris fokussiert sich das ExaCluster Labor ausschließlich auf High Performance Computing.
Es ergänzt und erweitert Intels Engagement für High-Performance-Computing-Forschungsprogramme, Investitionen und Initiativen, wie z.B. das Intel Academic Community Program und das „Drug-Discovery-Transformed“-Projekt von carus IT.
„Das Forschungszentrum Jülich nimmt bei der Forschung im Bereich von Supercomputing in Europa eine führende Rolle ein“, erklärte Kirk Skaugen, Vice President und General Manager der Intel Data Center Group. Skaugen weiter: „Dies gab uns Gewissheit, mit dem Forschungszentrum Jülich zusammenzuarbeiten.“
Im ExaCluster-Labor wird nach Lösungen geforscht, damit künftig auch die Systemverwaltungssoftware großer heterogener Supercomputer ExaFLOPS-Leistung erreichen kann. Das schließt die Forschung an freier Exascale-Runtime-Systemsoftware, Softwaretools und Simulationssoftware mit ein. „ExaFLOPS“ beschreibt die Abarbeitung von einer Trillion (1018) Instruktionen pro Sekunde. Systeme, die mit einer derartigen Geschwindigkeit arbeiten, werden „Exascale-Systeme“ genannt.
Eine der wichtigsten Herausforderungen für Exascale-Systeme ist es, die Komplexität von Gesundheits- und biochemischen Prozessen besser zu verstehen, um Organe detailgetreu abbilden und das Verhalten von Tumoren exakter vorhersagen zu können. Je mehr Abhängigkeiten ein Supercomputer berücksichtigen kann, umso aussagekräftiger werden die Simulationsergebnisse für Ärzte und Forscher. Für die Berechnung solch komplexer Simulationen ist eine enorme Menge an Datensätzen notwendig.
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