HPC Infrastruktur Europa
High-Performance Computing (HPC) Infrastruktur in Europa
Österreich ist Mitglied bei "European High-Performance Computing Joint Undertaking" (EuroHPC JU) und bei "Partnership for Advanced Computing in Europe" (PRACE). Beide Initiativen stellen kostenlos Rechenzeit für WissenschaftlerInnen und Unternehmen (für Projekte im Bereich Forschung & Entwicklung) aus Europa auf einer erstklassigen High-Performance Computing Infrastruktur zur Verfügung. Zukünftig soll es auch die Möglichkeit eines kommerziellen Zugangs ("pay-per-use") zu den EuroHPC Systemen geben.
Die primäre Mission von EuroHPC ist die Beschaffung und Bereitstellung von petascale (ab 10^15 Flop/s), pre-exascale (ab 10^17 Flop/s) und exascale (ab 10^18 Flop/s) Supercomputern in der EU. Ein pre-exascale System (LUMI) und vier petascale Systeme (KAROLINA, VEGA, DISCOVERER, MELUXINA) stehen bereits für NutzerInnen zur Verfügung. Anfang 2023 soll mit LEONARDO ein zweites pre-exascale System in vollen Betrieb genommen werden. Weitere Systeme befinden sich noch im Aufbau oder in Beschaffung.
Zugang zu europäischen HPC-Systemen
Rechenzeit auf der europäischen HPC-Infrastruktur wird nach technischer und wissenschaftlicher Evaluierung im Rahmen sogenannter "Calls" vergeben, die Modalitäten hängen vom gewünschten System und vom Umfang der benötigten HPC-Ressourcen ab. Eine Antragstellung ist jederzeit möglich, die Evaluierung der Rechenzeitanträge wird nach dem jeweils im Call angegebenen Cutoff-Datum durchgeführt.
Der Zugang zur europäischen HPC-Infrastruktur ist auch für Unternehmen (F&E) möglich – es gibt bei allen EuroHPC Calls einen speziellen "Industry Access Track". Europäische Klein- und Mittelbetriebe (KMU) können Unterstützung über eine der "European HPC Support For SMEs" Initiativen bekommen.
Das Team von EuroCC Austria bietet allen österreichischen HPC-NutzerInnen Beratung und Unterstützung bei der Antragstellung um Rechenzeit auf der europäischen HPC-Infrastruktur an. Bei Interesse kontaktieren Sie uns unter info@eurocc-austria.at.

Einreichungen sind durchgehend möglich.
Dieser Call ist eine Vorstufe zur Bewerbung für EuroHPC Extreme Scale und/oder Regular Access. ForscherInnen und HPC-AnwendungsentwicklerInnen können ihre Anwendungen auf den EuroHPC-Systemen entwickeln, testen und optimieren, sowie die für eine eventuelle Bewerbung für EuroHPC Extreme Scale und/oder Regular Access benötigten Benchmarks durchführen.

Einreichungen sind durchgehend möglich.
Die Ausschreibung richtet sich an akademische, öffentliche und F&E Projekte, die Bedarf an sehr hoher Rechenleistung und Speicherkapazität haben.

Einreichungen sind durchgehend möglich.
Dieser Call richtet sich an HPC-Anwendungen mit hoher Wirkung und hohem Gewinn für die innovative Forschung und steht allen Bereichen der Wissenschaft, der Wirtschaft und des öffentlichen Sektors offen. Zur Verfügung stehen pre-exascale Systeme LUMI und LEONARDO.
HPC-Systeme in Europa
Hier finden Sie eine Übersicht über die EuroHPC Systeme, die sich teilweise noch im Aufbau befinden.
EuroHPC pre-exascale Systeme
Die Beschaffung zweier der drei geplanten pre-exascale Supercomputern mit LUMI in Finnland und LEONARDO in Italien ist bereits abgeschlossen. Die Beschaffung des dritten Großrechners, MareNostrum 5 in Spanien, ist derzeit im Gange.
Das LUMI System ist ein Cray EX Supercomputer von Hewlett Packard Enterprise (HPE), betrieben vom Rechenzentrum CSC in Finnland. Mit einer Leistung von 151,90 PFlop/s wurde LUMI im Juli 2022 zum drittschnellsten Supercomputer weltweit. Über insgesamt vier verschiedene Partitionen (CPU, GPU, data analytics und container cloud) wird ein extrem breites Applikationsspektrum sichergestellt und neben klassischen HPC-Anwendungen auch ein Fokus auf die immer wichtiger werdenden KI-Anwendungen und hoch performante Datenanalyse gesetzt. Sowohl bei CPUs als auch bei GPUs wird hier auf AMD gesetzt.
Der 250 PFlop/s starke LEONARDO ist ein Atos System, betrieben von CINECA in Italien. Im November 2022 belegte LEONARDO den vierten Platz unter den 500 schnellsten Supercomputern weltweit. Der Großteil der Rechenleistung wird hierbei von einer hybriden CPU-GPU Partition bereitgestellt, welche auf Intel Skylake und NVIDIA Ampere GPUs basiert, während die kleinere zweite Partition auf schnelle Datenanalyse fokussiert ist. Hierbei wird auf Intel Sapphire Rapid CPUs, DDR5 Arbeitsspeicher und schnellen lokalen NVM Speicher gesetzt. LEONARDO ist somit ideal für skalierbare Applikationen geeignet, welche sowohl von GPUs als auch von CPU Parallelisierung profitieren.
Die Beschaffung des dritten Großrechners, MareNostrum 5 in Spanien, ist derzeit im Gange.
EuroHPC petascale Systeme
MELUXINA, bereitgestellt von Atos und betrieben in Luxemburg, ist ein 12 PFlop/s starkes System, welches auf AMD Epyc und NIVIDIA A100 GPUs setzt. Neben klassischen HPC Anwendungen stehen somit KI und Big Data Anwendungen im Vordergrund. Zusätzlich wird ein Modul für Cloudanwendungen bereit gestellt.
Das KAROLINA System der Firma Atos in der Tschechischen Republik setzt auf AMD Epyc CPUs und NVIDIA A100 GPUs als Beschleuniger und kommt somit auf eine Rechenleistung von 9 PFlop/s. Das System ist neben klassischen HPC Anwendungen vor allem auf KI-, Datenanalye- und Cloudanwendungen ausgelegt.
DISCOVERER, ein Atos System, befindet sich in Sofia Tech Park in Bulgarien und ist auf klassisches HPC fokussiert. Es kommen AMD Epyc Prozessoren zum Einsatz, jedoch werden keine GPUs verbaut. Das System kommt somit auf eine Rechenleistung von 4,2 PFlop/s.
Der VEGA Supercomputer in Slowenien, bereitgestellt durch die Firma Atos, stellt 7 PFlop/s Rechenleistung zur Verfügung. Durch die AMD Epyc CPUs und NVIDIA A100 GPUs werden neben klassischen HPC Anwendungen auch KI und HPDA Anwendungen ermöglicht.
Das DEUCALION System, welches in Portugal aufgestellt wird, kombiniert drei verschiedene Technologien in drei Partitionen. Neben einer klassischen x86 Partition mit AMD Epyc CPUs (Atos) wird es eine A64FX ARM Partition von Fujitsu und eine GPU Partition mit NIVIDIA Ampere Grafikkarten geben. Zusammen werden 7,2 PFlop/s Leistung erreicht. Der Fokus soll neben klassischem HPC auf KI und Big Data Anwendungen liegen.