Zentrum für nationales Hochleistungsrechnen Erlangen (NHR@FAU)

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Über Zentrum für nationales Hochleistungsrechnen Erlangen (NHR@FAU)

Zum 1. Januar 2021 wurde das Zentrum für nationales Hochleistungsrechnen Erlangen (NHR@FAU) aus dem Regionalen Rechenzentrum Erlangen (RRZE) heraus eingerichtet. Es bildet zusammen mit acht weiteren Zentren den Verbund für Nationales Hochleistungsrechnen (NHR). Mit dem NHR@FAU wurde ein Hotspot des wissenschaftlichen Rechnens in Nordbayern etabliert und damit auch die Rahmenbedingungen zur Stärkung des gesamten Freistaats als Spitzenstandort für Hochleistungsrechnen ausgebaut. Neben der Investition in neue Hardware, deren Nutzung Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern an der FAU und in ganz Deutschland interessante neue Möglichkeiten eröffnet, wird gleichzeitig ein interdisziplinäres Team aufgebaut, das den Betrieb und die Nutzung des Rechners effizient unterstützen wird. Die FAU ist Mitglied im NHR-Verein. Die Geschäftsstelle Nord des „Kompetenznetzwerk für Wissenschaftliches Höchstleistungsrechnen in Bayern“ (KONWIHR) ist inzwischen ebenfalls am NHR@FAU angesiedelt. Die FAU bringt in den nationalen Verbund insbesondere ihre etablierten und international anerkannten Kompetenzen bei komplexen Simulationen von Atomen und Molekülen, der hardwareeffizienten, parallelen Programmierung sowie ihre Expertise in der Aus- und Weiterbildung ein. Die fakultätsübergreifenden Aktivitäten in diesen Feldern sind an der FAU bereits im Rahmen des „Atomistic Structure Simulation Lab “ sowie des „HPC Performance Lab “ gebündelt.

Regionales Rechenzentrum Erlangen (RRZE)

Als zentrale Einrichtung der FAU sorgt das RRZE für eine funktionierende IT-Infrastruktur und Verwaltungs-EDV. Es unterstützt im Rahmen des Regionalkonzepts Hochschulen und Universitäten in Nordbayern. Als Schnittstelle zwischen Forschung und Technik begreift sich das RRZE und NHR@FAU als Zentrum computertechnologischer Kompetenz in der Hochschullandschaft und als Partner der Wissenschaft.

HPC-Expertise

Modell-basiertes Performance Engineering
Blockkurse hierzu werden regelmäßig deutschlandweit und auch auf internationaler Ebene angeboten, u.a. im Rahmen der PATC (Prace Advanced Training Center), bei denen Mitarbeiter des RRZE als externe Trainer auftreten.

Sparse-Matrix-Vector-Algorithmen und GHOST-Library
Die Forschungsaktivitäten am RRZE reichen bis ins Jahr 2000 zurück und werden aktuell u.a. im Rahmen des DFG-Schwerpunktprogrammes „SPPEXA“ im Projekt „ESSEX“ durchgeführt.

Entwicklung der LIKWID Multicore-Toolsuite
LIKWID ist eine einfach zu installierende Sammlung von Werkzeugen, die den Umgang mit x86-basierten Multicore-Architekturen unter Linux vereinfacht. LIKWID kann auch als Monitoring-Backend genutzt werden und ist in vielen Rechenzentren der GA bereits im Einsatz. Die Entwicklung startete 2009 und wird aktuell durch das BMBF-Projekt „FEPA“ finanziert.

HPC-Systeme

Fritz - Megware Linux-Cluster

seit März 2022 - weitere Informationen
Ebene 2 HPC-System Ebene 3 HPC-System MPP-System
944 Knoten
Mellanox HDR100-Infiniband
242 TB
Hauptspeicher
67.968 CPU-Kerne
Intel

Alex - Megware GPGPU Cluster, GPU-Cluster

seit März 2022 - Letzte Erweiterung: März 2022 - weitere Informationen
Ebene 2 HPC-System Ebene 3 HPC-System GPU-Knoten GPU-System
70 Knoten
Mellanox HDR200-Infiniband, HDR200-Infiniband
65 TB
Hauptspeicher
8.960 CPU-Kerne
AMD
560 GPGPUs
Nvidia

TinyARM - Hewlett Packard Enterprise (HPE) Apollo 70

seit Februar 2019 - weitere Informationen
ARM-Knoten Ebene 3 HPC-System Intern
128 GB
Hauptspeicher
64 CPU-Kerne
ARM
NEC Tsubasa Accelerator

TinyVec - NEC A300-2

seit Juni 2018 - weitere Informationen
Ebene 3 HPC-System Intern VE-Knoten
96 GB
Hauptspeicher
12 CPU-Kerne
Intel
2 GPGPUs
NEC

Meggie - Megware Linux-Cluster

seit Dezember 2016 - weitere Informationen - Top500.org
Ebene 3 HPC-System MPP-System
511 TFlop/s
Gesamtleistung
728 Knoten
Intel Omnipath
47 TB
Hauptspeicher
14.560 CPU-Kerne
Intel
21 Anwendungen
61 Versionen

TinyGPU - Sysgen GPU-Nodes II, GPU-Nodes III, GPU-Nodes V, Supermicro 2124GQ-NART Nvidia GPU-Nodes IV TRADEX SYSTEMS Sp. z o.o. Gigabyte G481-H80

seit Oktober 2016 - Letzte Erweiterung: März 2021 - weitere Informationen
Ebene 3 HPC-System GPU-Knoten GPU-System
45 Knoten
5 TB
Hauptspeicher
1.392 CPU-Kerne
Intel, AMD
208 GPGPUs
Nvidia
3 Anwendungen
8 Versionen

TinyFAT - Megware Supermicro X10DRH RaidMedia Gigabyte H262-Z66

seit August 2016 - Letzte Erweiterung: November 2020 - weitere Informationen
47 Knoten
22 TB
Hauptspeicher
2.484 CPU-Kerne
Intel, AMD
HPC Cluster Emmy @RRZE

Emmy - NEC LX-2400

seit Oktober 2013 - weitere Informationen - Top500.org
Ebene 3 HPC-System GPU-Knoten MPP-System Xeon-Phi-Knoten
231 TFlop/s
Gesamtleistung
556 Knoten
Mellanox QDR-Infiniband
36 TB
Hauptspeicher
11.088 CPU-Kerne
Intel
20 GPGPUs
Nvidia
44 Anwendungen
131 Versionen

Dateisysteme

WORK-Dateisystem

Emmy (Lustre)

seit Oktober 2013
HDD Symbol
430 TB
Festplattenspeicherplatz

Meggie (Lustre)

seit Dezember 2016
HDD Symbol
850 TB
Festplattenspeicherplatz

Saturn (HPE Apollo 4510 Gen10)

seit Oktober 2018
HDD Symbol
450 TB
Festplattenspeicherplatz

Titan (HPE Apollo 4510 Gen10)

seit April 2019
HDD Symbol
450 TB
Festplattenspeicherplatz

Fundus-Disk (GPFS)

seit Juni 2020
HDD Symbol
6000 TB
Festplattenspeicherplatz

Atuin (PowerEdge XE7100/XE7440)

seit Januar 2022
HDD Symbol
1000 TB
Festplattenspeicherplatz

Fritz (Lustre)

seit Januar 2022
HDD Symbol
3700 TB
Festplattenspeicherplatz

HOME-Dateisystem

Global (GPFS/NFS)

seit September 2020
HDD Symbol
50 TB
Festplattenspeicherplatz

Archive

Fundus-Tape - seit Juli 2020

  • 1x IBM TS4500
  • 8 Bandlaufwerke
  • 3.370 Bandstellplätze
  • 15.000 TB Archivspeicherplatz

Kontakt

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Martensstr. 1
91058 Erlangen

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Rechtsträger

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Mit rund 38.000 Studierenden, 242 Studiengängen, 4.000 Beschäftigten im wissenschaftlichen Bereich, darunter über 650 Professorinnen und Professoren, 160 Millionen Euro Drittmittel im Jahr und 500 Partnerschaften mit Universitäten in aller Welt gehört die 1743 gegründete Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) zu den großen, forschungsstarken und international ausgerichteten Universitäten in Deutschland. Im Mittelpunkt der forschungsorientierten Lehre steht die wissens- und methodenbasierte Ausbildung der Studierenden zu kritischen, eigenverantwortlichen Persönlichkeiten. Die Forschung selbst ist gleichermaßen grundlagen- wie anwendungsorientiert.

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