Piz Daint: Schweizer Supercomputer erhält 4.500 Tesla P100

Europas schnellstes System wird noch schneller: Das Swiss National Supercomputing Centre rüstet den Piz Daint mit mehreren Tausend Beschleunigerkarten vom Typ Tesla P100 aus. Die Nvidia-Pascal-Modelle liefern zusammen 24 Petaflops bei doppelter Genauigkeit.

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Piz Daint
Piz Daint (Bild: CSCS)

Das Swiss National Supercomputing Centre hat angekündigt, den in Lugano stehenden Supercomputer Piz Daint mit neuen Prozessoren und Rechenbeschleunigern aufzurüsten. Das System erhält 4.500 der kürzlich vorgestellten Tesla P100 und eine nicht näher genannte Zahl von Haswell-EP-Chips. Der Piz Daint ist seit Ende 2013 gemäß der Top-500-Liste der siebtschnellste Supercomputer der Welt und der flotteste in Europa.

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Bisher basiert das System auf 5.272 Nodes, in jeder davon rechnen ein Xeon E5-2670 der Sandy-Bridge-Generation und eine Tesla K20X, ein Rechenbeschleuniger mit Kepler-Architektur. Der Mitteilung von Nvidia zufolge wird das Swiss National Supercomputing Centre bei 4.500 Nodes die bisherigen Karten gegen die neuen Tesla P100 austauschen. Die Geschwindigkeit bei doppelter Genauigkeit (Double Precision, FP64) steigt somit von 6,9 auf 23,85 Petaflops. Hinzu kommt die Rechenleistung der Haswell-EP-Chips.

Datenanalyse am LHC

Auf die Peak-Performance bezogen reicht das für Platz 3 der weltweiten Supercomputer und abhängig von der Linpack-Effizienz wohl für Platz 4 im Top-500-Ranking. Auf dem dritten Rang steht derzeit der Titan des Oak Ridge National Laboratory, der im Auftrag des Energieministeriums der Vereinigten Staaten (United States Department of Energy) entstand, an der Spitze. Er liefert eine Leistung von 27,1 Petaflops und 17,6 Petaflops im Linpack.

Der aufgerüstete Piz Daint des Swiss National Supercomputing Centre in Lugano wird unter anderem für Wettervorhersagen und künftig auch für Analysen der Daten des Large Hadron Collider (LHC) des Cern verwendet. Um die Leistung des Piz Daint noch weiter zu erhöhen, wird er zudem mit dem Piz Dora zusammengelegt. Nutzer können sich zwischen reinen CPU- oder reinen GPU-Berechnungen oder einem hybriden Ansatz entscheiden.

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