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Rechencluster

Rechencluster

Frontansicht der Rechencluster-Knoten im Rackeinbau im Maschinensaal des RZ

Im September 2019 haben die Institute für Technische Chemie, für Physikalische Chemie, das Rechenzentrum der TU Clausthal und das Simulationswissenschaftliche Zentrum Clausthal-Göttingen gemeinsam einen Rechencluster, der allen Wissenschaftlern der TU Clausthal sowie Mitgliedern des SWZ für Forschungsfragestellungen zur Verfügung steht, in Betrieb genommen.

Technische Daten

Der Rechencluster besteht aus vier Knoten. Bei den vier Rechenknoten handelt es sich um 2-Sockel-Systems, die jeweils mit zwei AMD Epyc Prozessoren bestückt sind. Damit verfügt jeder Knoten über 32 oder 64 physische Prozessorkerne. Drei der Systeme sind mit jeweils 1 TB Arbeitsspeicher ausgestattet, ein System verfügt über 512 GB.

Einer der Knoten ist ohne weitere Freischaltungen für alle Mitarbeiter und Studierenden der TU Clausthal frei zugänglich. Für die drei anderen Knoten ist eine explizite Freischaltung notwendig (siehe Kontaktdaten unten). Eine gesonderte Beantragung von Rechenzeit ist für die Nutzung des Rechenclusters nicht erforderlich.

Installierte Software

Prinzipiell kann jede wissenschaftliche Software, die entweder in Form einer Campus-Lizenz an der TU Clausthal verfügbar ist oder generell Opensource ist, auf dem Rechencluster installiert werden. Folgende Programme stehen bereits auf dem System zur Verfügung (wobei diese Liste keinen Anspruch auf Vollständigkeit hat):

  • Ansys v195
  • Java
  • MatLab

Zugang

  • Der Zugriff auf die Systeme erfolgt unter Linux über den SSH-Clienten des jeweiligen Systems. Unter Windows kann z.B. PuTTY für die Steuerung oder auch X2Go für die grafische Nutzung verwendet werden.
     
  • Die Netzwerkfreigabe \\nas.tu-clausthal.de\unix-home$ wird auf den Rechenknoten als Home-Verzechnis eingeblendet. (Weitere Informationen zur Nutzung der RZ-Dateiablage siehe DokuWiki.)
     
  • Der Zugriff per PuTTY und auf Dateiebene über die Netzwerkfreigabe ist nur aus dem Netz der TU Clausthal oder alternativ über eine VPN-Verbindung möglich.
     
  • Der Rechenknoten as.rz.tu-clausthal.de steht allen Studierenden und Mitarbeitern der TU Clausthal ohne weitere Registrierung zur Verfügung. Für die anderen beiden Knoten ist eine explizite Freischaltung erforderlich. Eine Anfrage hierzu kann formlos per E-Mail an support@rz.tu-clausthal.de erfolgen und bedarf keiner weiteren Begründung.
     
  • Aufgrund der begrenzten Größe des Systems und um den Zugang nicht unnötig kompliziert zu gestalten, verfügen die Rechenknoten über kein Batch-System zur Zuweisung von Rechenleistung. Wenn größere Rechenzeitkontingente oder die verlässlichere Verfügbarkeit bestimmter Rechenleistungen verlangt wird, so kann z.B. auf den HLRN zurückgegriffen werden.
     
  • Im TUChat steht außerdem ein privater Kanal zur Verfügung, in dem sich die Nutzer des Clusters Austauschen können und in Bezug auf die Nutzung der Ressourcen absprechen können.

Pressemitteilung der TU Clausthal vom 12.9.2019

Funktionierende TU-interne Kooperation (von links): Frank Ebeling, Juniorprofessorin Nina Gunkelmann, Dr. Marco Drache, Christian Marg und Dr. Alexander Herzog im Maschinensaal des Rechenzentrums. Foto: RZ/TUC

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Pressemitteilung der TU Clausthal vom 10.9.2020

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Vollständige Meldung siehe: TU-Homepage

Pressemitteilung der TU Clausthal vom 27.9.2022

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Gemeinsame IT-Infrastruktur für die Forschung

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An der TU Clausthal hat sich ein durch mehrere Forschungsgruppen gemeinsam genutzter, vom Simulationswissenschaftlichen Zentrum Clausthal-Göttingen (SWZ) koordinierter Compute-Cluster etabliert. Der 2019 initial eingerichtete und seitdem aufgrund steigender Nutzerzahlen kontinuierlich ausgebaute Cluster bietet als gemeinsame Infrastruktur gegenüber kleineren Insellösungen erhebliche Synergieeffekte und fördert durch das Zusammenführen von Know how die interdisziplinäre Zusammenarbeit. Die im August 2022 aus Mitteln des SWZ angeschaffte und in das System integrierte NVIDIA A100 GPU erweitert die Möglichkeiten des Clusters nun insbesondere im Bereich des Deep Learnings sowie in Bezug auf Simulationsmodelle, die wiederkehrende Rechenoperationen auf große Datenmengen anwenden, erheblich. [...]

Vollständige Meldung siehe: TU-Homepage

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