Nachhaltigkeit und Energieeffizienz spielen auch im Supercomputing-Bereich eine immer größere Rolle. Am Beispiel des Projekts LUMI zeigt sich, wie sich der CO2-Fußabdruck eines Supercomputers minimieren lässt, ohne Kompromisse bei der Leistung machen zu müssen.
Universitäten, staatliche Organisationen und Unternehmen benötigen höchste Rechenleistung, um physikalische Systeme wie das Wetter oder die Ozeane zu simulieren, die Auswirkungen des Klimawandels vorherzusagen, neue Medikamente und Behandlungsmethoden zu entwickeln oder komplexe Fertigungsprozesse zu optimieren. Die Nachfrage nach High-Performance Computing (HPC) ist daher ungebrochen. Das auf HPC-Themen spezialisierte Beratungsunternehmen Hyperion Research schätzt den Gesamtmarkt für Supercomputing auf über 37 Milliarden US-Dollar.
Eine aktuelle Studie aus demselben Haus zeigt aber auch, dass sich die Prioritäten beim Einsatz von HPC verschoben haben. Standen früher vor allem Leistung und Wirtschaftlichkeit im Vordergrund, so spielen heute Aspekte der Nachhaltigkeit und Energieeffizienz bei Investitionsentscheidungen eine ebenso große Rolle. 57 Prozent der Befragten geht es vor allem darum, mehr Leistung für Machine Learning und High-Performance-Data-Analysen (HPDA) bei geringerem Stromverbrauch zu erzielen, 48 Prozent nennen ESG-Ziele (Environmental, Social, Governance) als einen Motivationsgrund, der über den reinen Effizienzgedanken hinausgeht, für 33 Prozent sind die explodierenden Energiekosten die Hauptmotivation, nach effizienteren Lösungen zu suchen.
Europas grüner Supercomputer
Dass Höchstleistung und Nachhaltigkeit keine Gegensätze sein müssen, zeigt der Supercomputer LUMI (Large Unified Modern Infrastructure). Er wird von einem europäischen Konsortium im finnischen Kajaani betrieben und ist derzeit Europas leistungsstärkste HPC-Umgebung. Gleichzeitig ist er auf Platz 7 der weltweit energieeffizientesten Supercomputer (Stand Juni 2023). Das LUMI-Rechenzentrum wurde bereits mehrfach für seine Nachhaltigkeit ausgezeichnet, unter anderem mit dem „Best Sustainability Innovation Award“ 2021, dem „Reader’s and Editor’s Choice Award“ der Zeitschrift HPCwire 2022 und dem „Green Data Centre of the Year Award“ 2023.
LUMI bietet eine konsistente Leistung von 375 PetaFLOP/s, was in etwa der Leistung von 1,5 Millionen modernen Laptops entspricht. Das System kann bis zu 118 Petabyte (118 Billiarden Byte) speichern und erreicht einen Datendurchsatz von zwei Terabyte/s. Der Strom stammt zu 100 Prozent aus erneuerbaren Energien, die erzeugte Abwärme deckt 20 Prozent des Fernwärmebedarfs in der Region. Dadurch werden pro Jahr 12.400 Tonnen CO2e eingespart - eine Menge, die dem Ausstoß von fast 4.000 Autos entspricht.
Möglich macht dies eine moderne, modulare Systemarchitektur auf Basis eines HPE Cray EX Supercomputers. Die größte Partition, LUMI-G, wird durch die Grafikprozessoren AMD Instinct MI250x beschleunigt, die auf höchste Rechenleistung optimiert sind und eine Peak Performance von bis zu 47,9 TFLOP/s (Billionen Floating Operations pro Sekunde) bei doppelter Genauigkeit (FP64) erreichen können. Im Vergleich zur Vorgängergeneration bietet die CDNA-2-Architektur eine 1,8-fach höhere Rechendichte. Damit kann die gleiche Leistung mit fast 50 Prozent weniger Servern erreicht werden – bei entsprechend geringerem Energie- und Platzbedarf.
Eine zweite Partition LUMI-C, ist mit 200.000 AMD EPYC CPUs der vierten Generation ausgestattet. Diese bieten bis zu zweimal mehr Leistung pro Watt als vergleichbare Prozessoren. Darüber hinaus gibt es Partitionen für Datenanalysen (LUMI-D), Container-Services (LUMI-K), Flash-Speicher (LUMI-F), Object Storage (LUMI-P), Dateispeicher (LUMI-P) und Quantencomputing (LUMI-Q).
Extremes Wetter: Wie LUMI hilft, Katastrophen zu verhindern
Überschwemmungen, Dürren, Stürme, Waldbrände – die Klimaerwärmung hat bereits jetzt zu einer signifikanten Zunahme von Extremwetterereignissen geführt. Mit steigenden globalen Temperaturen wird sich dieser Trend fortsetzen. Das Europäische Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage ECMWF (European Center Medium-Range Weather Forecast), die Europäische Weltraumorganisation ESA (European Space Agency) und die Europäische Organisation für die Nutzung meteorologischer Satelliten EUMETSAT (European Organisation for the Exploitation of Meteorological Satellites) haben sich daher zusammengeschlossen, um bessere Simulations- und Prognosemethoden für solche Ereignisse zu entwickeln. Ziel ist es, Maßnahmen zum Bevölkerungsschutz gezielter planen und durchführen zu können. Im Projekt „Destination Earth“ sollen mehrere digitale Zwillinge der Erde erstellt werden, die verschiedene Aspekte des Klimawandels modellieren. Dafür es nötig, Billionen von Datensätzen in Echtzeit zu erfassen und zu analysieren, die von Satelliten und terrestrischen Systemen geliefert werden – eine Aufgabe, die nur mit High-Performance Computing zu bewältigen ist.
Ein Forscherteam unter der Leitung des finnischen CSC - IT Center for Science arbeitet derzeit am Supercomputer LUMI, um einen digitalen Zwilling für die Anpassung an den Klimawandel (Climate Change Adaptation Digital Twin, Climate DT) zu entwickeln. Das System soll Simulationen über mehrere Jahrzehnte hinweg mit extrem hoher räumlicher Auflösung ermöglichen. Dazu werden zwei bestehende Erdsystemmodelle zusammengeführt: Das Modell ICON-ESM, ein Gemeinschaftsprojekt des Max-Planck-Instituts für Meteorologie (MPI-M) und des Deutschen Wetterdienstes (DWD), und das Integrierte Vorhersagesystem (Integrated Forecasting System, IFS) des ECMWF, das mit den Ozeanmodellen NEMO (Nucleus for European Modelling of the Ocean) oder FESOM (Finite-Element/volumE Sea ice-Ocean Model) gekoppelt werden kann.
Bessere Krebsdiagnosen durch neuronale Netze
Krebs ist nach Herz-Kreislauf-Erkrankungen die zweithäufigste Todesursache in Deutschland. Viele Todesfälle könnten durch eine verbesserte Früherkennung vermieden werden, denn je früher der Krebs erkannt wird, desto erfolgsversprechender ist eine Behandlung. Forschende der Universitäten Tampere und Turku untersuchen deshalb im Projekt ComPat AI (Computational Pathology with Artificial Intelligence), wie sich maschinelles Lernen für die Analyse von Gewebeproben einsetzen lässt. Ziel ist es, Pathologen bei der Suche nach Krebszellen zu unterstützen, Diagnosen zu beschleunigen und die Erkennungsraten zu verbessern.
Dazu hat das Forscherteam auf dem Supercomputer ein neuronales Netz aufgebaut, das mit Millionen histologischer Bilder trainiert wird. Für ihr Training nutzen die Wissenschaftler die leistungsfähigste Partition des Supercomputers, LUMI-G, wobei jeder Durchlauf 50 bis 100 der 2.560 Rechenknoten beansprucht. Die Forschenden wollen so nicht nur die visuelle Erkennung von Krebszellen durch künstliche Intelligenz beschleunigen, sondern anhand der Bilder sogar die Stärke der Genexpression in den Tumorzellen erfassen – eine Analyse, die heute noch aufwändig im Labor durchgeführt werden muss.
Fazit: Die Zukunft des Supercomputers ist grün
Das Projekt LUMI zeigt eindrucksvoll, wie energieeffizient und nachhaltig High-Performance Computing schon heute sein kann. Dank des modernen, hoch aggregierten und energieeffizienten Designs der Grafik- und Hauptprozessoren von AMD bringt der Supercomputer Höchstleistung auf kleinstem Raum und bei optimalem Ressourcenverbrauch. Davon profitieren Forschende aus ganz Europa und in den unterschiedlichsten Disziplinen. Ihre Ergebnisse kommen letztlich auch der Bevölkerung zugute.