Exascale-Superrechner kommt nach Jülich
Forschungszentrum als Partner im deutschen Gauss Centre for Supercomputing ausgewählt
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Deutschlands schnellster Superrechner JUWELS am Forschungszentrum Jülich (Foto: Sascha Kreklau, FZJ) |
Jülich (pte026/15.06.2022/12:30)
Das Forschungszentrum Jülich http://fz-juelich.de wird Partner im deutschen Gauss Centre for Supercomputing und betreibt künftig den ersten europäischen Supercomputer der nächsten Generation. Der Exascale-Rechner namans "JUPITER" soll die Grenze von einer Trill. Rechenoperationen pro Sekunde brechen. Beschafft werden soll das System von der europäischen Supercomputing-Initiative EuroHPC JU.
500 Mio. Euro teuer
Die Gesamtkosten für das System belaufen sich auf 500 Mio. Euro. 250 Mio. Euro werden von der EuroHPC JU und 250 Mio. Euro zu gleichen Teilen vom Bundesministerium für Bildung und Forschung sowie dem Ministerium für Kultur und Wissenschaft des Landes Nordrhein-Westfalen getragen. Ab 2023 wird der Rechner in einem eigens dafür errichteten Gebäude auf dem Campus des Forschungszentrums Jülich installiert, heißt es.
Der Superrechner wird von der Rechenleistung her stärker sein als fünf Mio. moderne Notebooks oder PCs. JUPITER wird wie der aktuelle Jülicher Spitzenrechner JUWELS auf einer dynamischen modularen Supercomputer-Architektur basieren, die das Forschungszentrum Jülich gemeinsam mit europäischen und internationalen Partnern in den europäischen "DEEP"-Forschungsprojekten entwickelt hat.
Klima und Quanten
Bei einem modularen Superrechner werden unterschiedliche Rechenmodule miteinander gekoppelt. Dies ermöglicht es, Programmteile komplexer Simulationen auf mehrere Module zu verteilen, sodass die jeweils unterschiedlichen Hardware-Eigenschaften optimal zum Tragen kommen. Aufgrund der Bauweise ist das System zudem gut darauf vorbereitet, Zukunftstechnologien wie Quantencomputer-Module oder neuromorphe Module, die die Funktionsweise des Gehirns nachbilden, zu integrieren.
JUPITER wird in seiner Ausgangskonfiguration über ein Booster-Modul mit hocheffizienten Grafikprozessor-basierten Rechenbeschleunigern verfügen. Massiv parallele Anwendungen lassen sich dadurch ähnlich wie durch einen Turbolader beschleunigen - beispielsweise, um hochaufgelöste Klimamodelle zu berechnen, neue Materialien zu entwickeln, komplexe Zellprozesse und Energiesysteme zu simulieren, Grundlagenforschung voranzutreiben oder rechenintensive Machine-Learning-Algorithmen der neuesten Generation zu trainieren.
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