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Supercomputer für die Wissenschaft

02.09.2002

MÜNCHEN (COMPUTERWOCHE) - Im Rahmen eines Pilotprogramms wird das US-amerikanische Forschungszentrum Oak Ridge National Laboratory (ORNL) den Supercomputer-Prozessor "Cray X1" auf seine Fähigkeit testen, komplexe Probleme in der Biologie, Astrophysik und anderen wissenschaftlichen Disziplinen zu lösen. Die noch in der Entwicklung befindliche 32-Bit-CPU verfügt über spezielle Hardwarebeschleuniger, die dafür sorgen, dass das System riesige Datenmengen in den Cache laden und mit extrem hohen Geschwindigkeiten bewegen kann. ORNL-Direktor Thomas Zacharia verspricht sich von Cray X1 entscheidende Durchbrüche in der Wissenschaft.

Angaben der Website Top 500 Supercomputer Sites zufolge besitzt das ORNL den achtschnellsten Rechner der Welt, einen "P-Series 690 Turbo" von IBM, der eine Geschwindigkeit von 2,3 Teraflops erreichen soll. Die schnellste Cray-Maschine in der Liste ist der T3E1200, der mit seinen 1,1 Teraflops auf Platz 22 liegt. Nach Ansicht von IDC-Analyst Mike Swenson ist die Geschwindigkeit des Prozessors jedoch nicht das einzige Kriterium für die Leistung von Supercomputern. "Wenn die Anwendungen laufen, spielen andere Teile des Systems ebenfalls eine wichtige Rolle", gibt der Experte zu bedenken. So verfügt auch die Cray-X1-Architektur laut Zacharia nicht nur über Vektor-Processing-, sondern auch über hervorragende Parallel-Processing-Fähigkeiten, weshalb sie sich für bestimmte wissenschaftliche Applikationen besonders gut eigne.

Das ORNL wird den Superprozessor in jedem Projektstadium testen, um die Skalierbarkeit des Systems zu prüfen und die Funkionen optimal abzustimmen. Zacharia hofft, schon bald noch leistungsfähigere CPUs als die derzeitigen 32-Bit-Chips einsetzen zu können. "Irgendwann sollen die Supercomputer mit 3200 Bit - das wären 40 Teraflops - arbeiten", so der Leiter des Laboratoriums. Allerdings ist das "Ultrascale-Computing" nicht billig. Der Preis für den aktuellen X1 beginnt bei vier Millionen Dollar - für die geplanten leistungsfähigeren Versionen ist man schnell bei 100 Millionen Dollar angelangt. Damit wird der Einsatz auch in Zukunft auf hoch wissenschaftliche Anwendungen beschränkt bleiben. "So viel Geld gibt man nur aus, wenn sich die Probleme auf andere Weise nicht lösen lassen", so Swenson. (sp)