NHR-Zentrum

Nationales Hochleistungsrechnen - NHR

Seit 2021 wird das Hochleistungsrechnen an den Hochschulen durch den NHR-Verbund neu strukturiert. Der Verbund besteht aus neun NHR-Zentren, die sowohl die Hochleistungsrechner betreiben als auch ein koordiniertes Beratungsangebot zur Methodenkompetenz des wissenschaftlichen Hochleistungsrechnens anbieten. Ziel ist es, Wissenschaftler:innen der deutschen Hochschulen bedarfsgerecht die für ihre Forschung benötigte Rechenkapazität zur Verfügung zu stellen und ihre Kompetenzen zur effizienten Nutzung dieser Ressource zu stärken.

Das  Förderkonzept sieht  vor, dass Bund und Länder sowohl Investitionskosten, als auch Betriebs- und Personalkosten gemeinsam finanzieren. Dafür stellen Bund und Länder über einen Zeitraum von grundsätzlich jeweils zehn Jahren gemeinsam insgesamt bis zu 62,5 Mio. Euro jährlich bereit. (Pressemeldung der Gemeinsamen Wissenschaftskonferenz, GWK)

NHR@TUD: NHR-Schwerpunkte des ZIH

Im Anwendungsbereich liegen die NHR-Schwerpunkte des ZIH auf:

  • Lebenswissenschaften und
  • Erdsystemwissenschaft

Unterstützung erfolgt hier sowohl bei klassischen HPC-Aufgaben (parallele Simulationen und gekoppelte Codes), als auch bei besonders datenintensiven HPC-Aufgaben sowie bei der Datenanalyse mit Big-Data- und KI-Methoden.

Unsere methodischen NHR-Schwerpunkte liegen auf:

  • Methoden für Big Data und Datenanalyse sowie -Management,
  • Maschinelles Lernen
  • Tiered Storage-Architekturen und I/O- Optimierung 
  • Leistungs- und Energieeffizienzanalyse und -optimierung.

Dazu bieten wir eine Reihe von Weiterbildungen an: NHR-Training

Themen und Dienste des NHR-Zentrums am ZIH © ZIH

ZIH-Konzept "HPC Data Analytics"

Aktuelle Herausforderungen an skalierbare Rechnersysteme stammen häufig aus Data-Analytics- und Big-Data-Anwendungsfeldern. Innovative Rechnerarchitekturen sollten deshalb aus unserer Sicht das klassische HPC mit einem datenorientierten Ansatz ergänzen. Der ZIH-Ansatz als NHR-Zentrum mit Fokus auf datengetriebenem Hochleistungsrechnen sowie Hochleistungsdatenanalyse, basiert deshalb auf dem Konzept "HPC Data Analytics II".

Unsere Architektur mit einem weiterentwickelten, eng vernetzten Insel-Konzept ist besonders für die Anwendungsanforderungen an CPU, GPU, I/O und große Hauptspeicher ausgelegt. Aus der Verantwortung des ZIH im KI- und Big-Data-Kompetenzzentrum ScaDS.AI Dresden/Leipzig ergibt sich zudem die Aufgabe, für die Methodenentwicklung in diesen Bereichen maßgeschneiderte Speicher- und Rechenkonzepte auf HPC-Architekturen anzupassen.

HPC-DA, Detailfoto der Infrastruktur © Robert Gommlich

Partner

Fünf Co-PIs ergänzen diese Expertise mit ihren spezifischen methodischen Ansätzen und  anwendungsspezifischer Exzellenz:

  • 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)
  • Prof. Ivo F. Sbalzarini (Center for Systems Biology, MPI-CBG und TU Dresden).

Weitere Informationen

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Letzte Änderung: 02.08.2024