Supercomputer Ada bringt computergestützte Forschung auf Höchstgeschwindigkeit

Ein neuer Supercomputer für das MPSD und das Max-Planck-Institut für Physik komplexer Systeme (MPIPKS), der extrem datenintensive Berechnungen ermöglicht, hat den Betrieb aufgenommen. Seine enorme Rechenleistung ermöglicht es Wissenschaftler*innen, simulationsbasierte Forschung voranzutreiben und große Mengen an experimentellen Daten schnell zu analysieren.

Die Lenovo-Maschine wurde zu Ehren von Ada Lovelace, der englischen Mathematikerin, die weithin als erste Computerprogrammiererin gilt, „Ada“ genannt. Zu Beginn des 19. Jahrhunderts erkannte sie als erste, dass Computer – die zu ihren Lebzeiten lediglich mechanische Rechenmaschinen waren – über die reine Berechnung hinausgehende Anwendungen haben.

Ein Großteil der heutigen Forschung basiert auf immer größeren Datenmengen, die selbst leistungsstarke herkömmliche Computer an ihre Grenzen bringen. Deshalb investieren Forschungseinrichtungen in spezielle Hochleistungsrechner und nutzen sie gemeinsam für ihre wissenschaftliche Arbeit, wie im Fall des MPSD und des MPIPKS.

Ada besteht aus 72 leistungsstarken Rechnerservern, die über ein schnelles Netzwerk verbunden sind. Jeder dieser wassergekühlten Rechnerserver verfügt über zwei Central Processing Units (CPUs) mit je 36 Kernen und 1024 GB RAM. Außerdem beherbergt jeder Computer 4 NVIDIA-Graphics Processing Units (GPUs) (A100-80 GB). Zusammen erreichen die zwei CPUs und vier GPUs eines Servers eine Rechenleistung von 40 TeraFlop/s - das sind 40 Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde. Der gesamte Supercomputer ist etwa 30.000 Mal schneller als ein Standard-Desktop-PC mit z.B. einer Intel-i7-CPU mit acht Kernen.

Berechnungen, die früher zwei bis drei Wochen gedauert hätten, können nun innerhalb eines einzigen Tages durchgeführt werden. Für die Forscher*innen bedeutet dies, dass sie eine Reihe von virtuellen Experimenten durchführen und diese in viel kürzerer Zeit Schritt für Schritt verbessern können. Darüber hinaus eröffnet die Rechenleistung von Ada neue Forschungsmöglichkeiten, da nun Berechnungen ermöglicht werden, die in der Vergangenheit einfach zu viel Zeit in Anspruch genommen hätten. Hierzu gehören beispielsweise die Lösung langjähriger Debatten über die Existenz exotischer Phasen der Materie und die Bereitstellung wichtiger numerischer Benchmarks, um experimentelle Fortschritte bei der Quantensimulation zu erzielen. 

Durch die Verlagerung der wissenschaftlichen Berechnungen von CPUs auf GPUs wird auch der Energieverbrauch reduziert. Damit die Simulationswerkzeuge die GPUs effizient ausnutzen können, haben Teams am MPSD und der Max Planck Computing and Data Facility (MPCDF), wo nun die Hardware betreut wird, seit Jahren kollaboriert und erhebliche softwaretechnische Arbeit geleistet. Für die Simulationssoftware Octopus zum Beispiel, welche Materie auf der Grundlage der Schrödinger-Gleichung simulieren kann, wird der Energieverbrauch um den Faktor 3 reduziert.

Der Ada-Supercomputer repräsentiert eine Investition von 4 Millionen Euro und verspricht bedeutende Forschungsfortschritte – z.B. durch Simulationen grundlegender physikalischer und chemischer Prozesse wie Licht-Materie-Wechselwirkungen, das vertiefte Verständnis exotischer quantenmechanischer Zustände der Materie, die Simulation von Quantendynamik außerhalb des Gleichgewichts und die Verarbeitung von Kristallographie-Daten für die Bildgebung im Nanobereich. Ada wird auch die Anwendung von Techniken des maschinellen Lernens in diesen und verwandten Bereichen der Physik erleichtern, wie die Entwicklung von Reinforcement-Learning-Algorithmen im Bereich der Quantenmaterie und die Verwendung von tiefen neuronalen Netzen in der Materialwissenschaft, der Physik der kondensierten Materie und der Quantenchemie. Der Supercomputer ist mit 5.000 Terabyte Speicherplatz für wissenschaftliche Daten ausgestattet.

Basierend auf der Liste der 500 leistungsstärksten Hochleistungsrechner ist Ada mit dem 144. schnellsten Computer der Welt vergleichbar. Die durch Ada ermöglichte Forschung wird zu Fortschritten in vielen Bereichen beitragen – von der Grundlagenforschung bis hin zu den Materialwissenschaften und der Gesundheit.

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