EPFL weiht HPC-Cluster auf Huawei-Hardware ein

16. Juni 2017, 10:01
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An der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ist heute der High Performance Computing Cluster (HPC) der Abteilung Scientific IT and Application Support (SCITAS) eingeweiht worden.

An der École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) ist heute der High Performance Computing Cluster (HPC) der Abteilung Scientific IT and Application Support (SCITAS) eingeweiht worden. Laut SCITAS handelt es sich um ein System, das auf das akademische HPC abgestimmt ist. Für das im letzten Jahr ausgeschriebene 15 Millionen Franken teure Projekt Atos mit Bull, Transtec mit Huawei und Hewlett-Packard Schweiz qualifiziert. Zum Zug kam nach einem Tender-Verfahren schliesslich Transtec respektive Huawei.
Mit der Erneuerung beabsichtigt die EPFL ihre Infrastruktur mit der neusten Generation eines Computing-Clusters zukunftsfähig zu machen. Die nun eingeweihte HPC-Lösung wird in einer Mitteilung von Huawei als stabil und robust beschrieben, die mit einer Performance von 401 Teraflops zu den 500 weltweit besten Clustern gehört.
Bekanntlich verkauft Huawei nur über Partner, so dass an der Lausanner ETH gemeinsam mit Transtec die Hochleistungsgehäuse X6800 mit 408 Knoten aufgebaut wurden. Diese seien mit einem blockierungsfreien Infiniband-Netzwerk verbunden und würden eine sehr flexible Topologie bieten, wie es weiter heisst. Zudem verfüge die installierte Hardware über umfangreiche Speicherkapazität mit dem OceanStor 5800V3 mit RAID 2.0 Technologie.
Der EPFL stehe 350 TByte Platz zur Verfügung, der für einen hohen Datendurchsatz optimiert sei und parallele I/O-Zugriffe erlaube. Genutzt werden IBM Spectrum Scale Technologie sowie das Back-End-Speichersystem von Huawei, Fast-Spinning-Disks für die Datenspeicherung und SSDs für latenzarme Metadatenzugriffe beinhalte.
Weiter wird beschrieben, dass die Rechnerknoten lokale SSDs für das Cachen und Beschleunigen von einigen globalen Dateisystemzugriff-Mustern umfassen. Zusätzlich stehe ein vollständiges in-situ-Datenframework für die Hochleistungs-Datenanalyse zur Verfügung, das auf Dienste wie Apache Spark, OpenStack, Docker Container und Datenanalyse-Tools zurückgreife, so Huwaei. (vri)

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