Die Universität zu Köln nimmt am Regionalen Rechenzentrum Köln den neuen High-Perfomance Computing Cluster RAMSES (Research Accelerator for Modeling and Simulation with Enhanced Security) in Betrieb. Das hochmoderne System stellt mit einer auf Sicherheit und KI ausgerichteten Architektur eine langfristige Forschungsinfrastruktur bereit, insbesondere in den Bereichen Astronomie, Quantenphysik, Medizin und Lebenswissenschaften. RAMSES wird zukünftig unter anderem dazu genutzt, um rechenintensive Genomanalysen durchzuführen, um das Quantencomputing weiterzuentwickeln oder hochkomplexe astronomische Modelle unseres Universums zu erstellen. Zur feierlichen Inbetriebnahme möchten wir Sie herzlich einladen.
Termin:
Freitag, 06. September 2024, von 14:00 bis 16:00 Uhr
„Inbetriebnahme des Hochleistungsrechners RAMSES“
Hörsaal XXX, Alte Botanik, Gyrhofstraße 15, 50931 Köln
RAMSES ist so konzipiert worden, dass aktuelle und zukünftige Anforderungen der rechenintensivsten Forschungsbereiche optimal abgedeckt werden. Das in Zusammenarbeit mit Partnern aus der genombasierten Forschung und dem Cologne Center for Genomics (CCG) entwickelte Systemkonzept von RAMSES eröffnet zusätzlich zur Nutzung in den Naturwissenschaften auch für die Lebenswissenschaften und die Genomdatenanalyse neue und vielfältige Möglichkeiten. Professor Dr. Martin Peifer, Inhaber der Mildred-Scheel-Stiftungsprofessur für Bioinformatische Krebsgenomik, führt aus: "Weil Krebsgenomforschung sehr rechenintensiv ist und sensible Daten verarbeitet werden, wird RAMSES unsere Forschung sowohl erheblich beschleunigen als auch sicherer machen. Darüber hinaus können wir durch unsere langjährige Zusammenarbeit mit der HPC-Abteilung des RRZK unsere Algorithmen passgenau auf die jeweilige Recheninfrastruktur anpassen und optimieren."
Im Bereich der Quantenphysik wird RAMSES beispielsweise dazu genutzt werden, Quantencomputing weiterzuentwickeln. Die Arbeitsgruppe "Computational Condensed Matter Physics" unter der Leitung von Professor Dr. Simon Trebst simuliert mit Hilfe von RAMSES etwa das Verhalten von Quantenrechnern: "Die numerische Simulation von Quantenprozessoren auf RAMSES ist ein integraler Bestandteil unseres Exzellenzclusters ML4Q. Damit können wir in Zukunft Rechen- und Netzwerkleistungen entwickeln, die die Möglichkeiten klassischer Computer weit übersteigen," so der Quantenphysiker.
Auch im Bereich Astrophysik werden komplexe Operationen signifikant erleichtert.
„Simulationen sind die Experimente der Astrophysiker, mit denen langwierige Prozesse wie die Entstehung von neuen Sternen oder die Entwicklung von Galaxien im engen Austausch mit astronomischen Beobachtungen studiert werden können. Unsere Simulationen sind sehr rechenzeitintensiv, da viele physikalische Prozesse sowie die unterschiedlichsten Größen- und Zeitskalen miteinander verknüpft werden müssen," kommentiert die Vorsitzende der Deutschen Astronomischen Gesellschaft und Professorin für Theoretische Astronomie, Professorin Dr.‘ Stefanie Walch-Gassner. "Dies bedarf der Entwicklung neuartiger numerischer Methoden auf parallelen HPC-Systemen. Die Simulationen können nur mit Höchstleistungsrechnern durchgeführt werden. RAMSES ist für unsere Forschung daher unverzichtbar und wird mit Spannung und Vorfreude erwartet."
RAMSES verfügt über 164 Rechenknoten (324 CPUs = 31.576 Kerne), bei einer Gesamtperformance von 4,8 PFLOP/s. Dies entspricht einer 48-fach erhöhten Performanceleistung im Vergleich zum Vorgängersystem CHEOPS. Über einen HDR100 InfiniBand-Standard sind die einzelnen Prozessorbereiche des Clusters in einem Hochleistungsnetzwerk für eine optimale Koordination der einzelnen Rechenbereiche miteinander vernetzt. Der 167 TB große Hauptspeicher ermöglicht die Verarbeitung größter Datenmengen. Mit dem mehr als vierfach größeren Hauptspeicher stellt RAMSES auch in diesem Bereich sein Vorgängersystem in den Schatten.
Forschende aus NRW sowie der gesamten Bundesrepublik haben mit RAMSES die Möglichkeit, auf ein hochmodernes HPC-System zurückzugreifen, das durch seine forschungsnahe Entwicklung passgenau den Ansprüchen moderner Genomforschung genügt und auch in bundesweiten Projekten wie dem Deutschen Humangenom-Phänomarchiv (GHGA) genutzt wird.
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