„Die Universität Innsbruck ist in 4.0 angekommen“, freute sich Rektor Märk im Rahmen der offiziellen Eröffnung des mittlerweile vierten Hochleistungsrechners an der Universität Innsbruck und betonte die Bedeutung der Arbeit des Forschungsschwerpunktes Scientific Computing, der alle Forschungsaktivitäten der Universität in den Bereichen Informationstechnologie und computerunterstützter Forschung integriert. Die LEO-Rechner-Familie an der Universität Innsbruck schafft eine wichtige Basis für den Aufbau von Kompetenzen im Bereich Hochleistungsrechnen. Die Anwendungen dafür kommen aus den verschiedensten Fachbereichen. „Nur wer seine Fragestellungen auf diesem lokalen Rechner richtig aufsetzen kann, erhält auch die Chance auf den großen nationalen und europäischen Supercomputern rechnen zu können“, so Rektor Märk. Alexander Ostermann, Leiter des Forschungsschwerpunktes Scientific Computing, Sabine Kreidl, Leiterin der Abteilung Zentrale Systeme des Zentralen Informatikdienstes (zid) und der zid-Projektverantwortliche Martin Thaler gaben im Anschluss einen Überblick über die Forschungsarbeit Hochleistungsrechner an der Uni Innsbruck und erläuterten die technischen Details von LEO 4. „Die interdisziplinäre Zusammenarbeit von Wissenschaftlern und wissenschaftlichem Nachwuchs ist eine der wesentlichen Stärken des Forschungsschwerpunktes Scientific Computing. Von dem Ausbau der Infrastruktur profitieren über 40 Arbeitsgruppen unserer Universität“, betonte Alexander Ostermann.
Größter Hochleistungsrechner Westösterreichs
LEO 4 wurde finanziert durch den Forschungsbereich Scientific Computing und den ordentlichen Haushalt der Universität Innsbruck. Das System besteht aus 48 Knoten mit je 28 Intel Xeon Recheneinheiten. Bis auf vier Knoten (512 GB) sind alle Knoten mit 64 Gigabyte RAM ausgestattet, was ca. 4,9 Terabyte RAM entspricht. Das System verfügt über eine leistungsstarke Infiniband-Verbindung mit niedriger Latenzzeit für die MPI-Kommunikation zwischen Knoten und GPFS-Dateisystemverkehr. Das GPFS-Dateisystem hat eine nutzbare Kapazität von 147 Terabyte. Zum Einsatz kommt das neue System bei der Simulation und Optimierung komplexer Prozesse sowie der Analyse und Präsentation von Big Data, um immer komplexer werdende rechen- und datenintensive Probleme in den verschiedensten Bereichen wie den Naturwissenschaften, Technischen Wissenschaften und Life-Sciences lösen zu können.