Die TU Dresden gehört jetzt zu den Standorten für das „Nationale Hochleistungsrechnen“ (NHR). Das vom Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) der TU Dresden im April eingereichte Konzept hat in der Bewertung die beste Kategorie erreicht und kann nun ab Januar 2021 in die Tat umgesetzt werden. Diese Entscheidung wurde heute in einer Mitteilung der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz (GWK) bekannt gegeben.

Das Konzept des NHR-Verbundes für das Hochleistungsrechnen (High Performance Computing, HPC) wurde seit 2015 vorbereitet und bildet die neue Basis für den Zugang der akademischen Forschung zu leistungsfähigen Supercomputern auf der nationalen Ebene (Tier-2), unterhalb der auch auf der europäischen Ebene tätigen Tier-1 Zentren. Das NHR-Konzept bietet eine langfristige, auf 10 Jahre angelegte Finanzierung für die erfolgreichen Zentren. Sowohl der Freistaat Sachsen als auch der Bund stützen diese Investition in die Zukunft nachhaltig. Der Gesamtumfang der Finanzierung über 10 Jahre wird einschließlich der Eigenbeteiligung der TU Dresden voraussichtlich bei weit mehr als 80 Millionen Euro liegen.

„Dies ist ein großer Tag für das Hochleistungsrechnen in Deutschland. Die TU Dresden wird im Rahmen der Datenintensiven Forschungsschwerpunkte am Standort ihre Infrastruktur nachhaltig für die deutsche Forschungslandschaft entwickeln und effizient betreiben, und ich bedanke mich herzlich für das Vertrauen und die Unterstützung beim Freistaat Sachsen und dem BMBF“, erklärt Wolfgang Nagel, Direktor des ZIH der TU Dresden sowie Sprecher der Deutschen Gauß-Allianz, dem ebenenübergreifenden Zusammenschluss der wissenschaftlichen HPC-Zentren in Deutschland.

Professorin Ursula M. Staudinger, Rektorin der TU Dresden, führt aus: „Ich freue mich außerordentlich über diesen Erfolg, stützt er doch unsere mehr als 20-jährigen Investitionen in das Hochleistungsrechnen. Mit unserer strategischen Ausrichtung auf das Themenfeld Data Analytics – unter Einbeziehung der KI-Entwicklungen im Center for Scalable Data Analytics and Artificial Intelligence (ScaDS.AI Dresden/Leipzig) – befördert diese Entscheidung nachhaltig die Entwicklung unserer Universität, aber auch der gesamten deutschen Community in diesem Arbeitsgebiet. Dies ist ein wichtiger Meilenstein in unserem Bemühen, uns herausragend in dem Themenfeld Forschung zur Digitalisierung aufzustellen.“

Sachsens Wissenschaftsminister Sebastian Gemkow ergänzt: „Der Beschluss der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz ist auch ein Ergebnis der langfristig angelegten Investitionen des Freistaates Sachsen und der TU Dresden. Ich gratuliere der Universität zu diesem wichtigen Erfolg. Das Votum, das Konzept des Dresdner Zentrums für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen (ZIH) für die beste Kategorie vorzusehen, spricht für die exzellente Arbeit, die hier im Bereich Supercomputing geleistet wird. Die Forschung, die hier mit modernster und extrem starker Rechentechnik betrieben wird, ebnet neuen Entwicklungen und Zukunftstechnologien den Weg und sichert dem Standort Deutschland auch einen Vorsprung an Innovation.“

Den Großteil des Budgets wird das ZIH für den Aufbau einer HPC-Infrastruktur nutzen, um sein seit 2005 etabliertes Konzept des daten-intensiven HPC fortzusetzen und weiter zu entwickeln. Neben der reinen Rechenleistung liegt der Fokus vor allem auf der Geschwindigkeit von Datenzugriffen bei großen Datenmengen. Die Hardware wird CPU- und Beschleuniger-Architekturen umfassen, die insbesondere auch für innovative KI-Anwendungen ausgelegt werden. Die erste Neubeschaffung soll bereits Ende 2021 in Betrieb genommen werden. Das Budget wird aber auch für die Abdeckung der Betriebskosten inklusive Strom und Kühlung benötigt. Die moderne Infrastruktur des 2015 an der TU Dresden eingeweihten Lehmann-Zentrum Rechenzentrums (LZR) mit ihrer in hohem Maße energie-effizienten Warmwasser-Kühlung und der Abwärmenutzung zur Heizung anderer Gebäude auf dem Campus der TU Dresden bietet dafür hervorragende Bedingungen.

Im Unterschied zur bisherigen Finanzierung der HPC-Rechenzentren an deutschen Universitäten erlaubt das NHR-Konzept auch die Schaffung von Personalstellen für die Unterstützung der Nutzer:innen und den Betrieb der Systeme, die bisher vollständig von den Betreiberorganisationen selbst getragen werden mussten. Dadurch werden insbesondere die Schwerpunktthemen in den neuen NHR-Zentren unterstützt. An der TU Dresden sind das einerseits die methodenwissenschaftlichen Themen Big Data und Datenanalyse, Maschinelles Lernen, HPC-Storage-Architekturen, I/O-Optimierung sowie Leistungs- und Energie­effizienzanalyse und -optimierung sowie andererseits die Anwendungsfelder der Lebenswissenschaften und der Erdsystemwissenschaften.

Mit der Finanzierung als nationale Infrastruktur sind Forscher:innen aus ganz Deutschland zur Nutzung der Systeme für diese Themen eingeladen sowie dazu, die Expertise und Beratung des ZIH in Anspruch zu nehmen. An allen acht künftigen NHR-Zentren wird damit die bisherige geographische Zuordnung zu den HPC-Standorten durch eine thematische Spezialisierung abgelöst. Dies erlaubt den Zentren eine bessere Anpassung der Hardware an die Anforderungen der Anwendungsfelder und eine Spezialisierung ihrer Trainings- und Unterstützungsaktivitäten.

Das neue NHR-Zentrum an der TU Dresden wird getragen vom ZIH – unter der Leitung von Prof. Wolfgang E. Nagel, unterstützt von fünf ausgewiesenen Wissenschaftlern, die ihre Expertise aus den Spezialisierungsgebieten und der Informatik einbringen: Prof. Ezio Bonifacio (Center for Regenerative Therapies, TU Dresden), Dr. Michael Bussmann (Center for Advanced Systems Understanding, Helmholtz-Zentrum Dresden – Rossendorf), Prof. Wolfgang Lehner (Database Technology Research Group, TU Dresden), Prof. Erhard Rahm (Database Group, Universität Leipzig) und Prof. Ivo F. Sbalzarini (Center for Systems Biology, MPI-CBG und TU Dresden).

Pressemitteilung der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz GWK vom 13. November 2020:
https://www.gwk-bonn.de/fileadmin/Redaktion/Dokumente/Pressemitteilungen/pm2020-11.pdf

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