Das US-amerikanische Los Alamos National Laboratory (LANL) mit Sitz in Los Alamos im Bundesstaat New Mexico hat schon des öfteren mit Supercomputern der Spitzenklasse aufhorchen lassen. Mit dem IBM Roadrunner besass die auf Kernforschung fokussierte Einrichtung 2008 sogar den damals schnellsten Supercomputer der Welt. Die aktuellen Hochleistungsrechner heissen etwa Grizzly, Fire und Ice. Das neueste Ding ist allerdings eine Anordnung aus 750 Raspberry-Pi-Platinen, die zu einem Cluster zusammengeschlossen wurden, der einmal auf 10.000 Knoten erweitert werden könnte.
Vergangene Woche präsentierte das LANL, das mit "Trinity" noch immer einen der zehn schnellsten Supercomputer der Welt betreibt, dieses Projekt im Rahmen der SC17, der Konferenz für Hochleistungsrechner, erstmals öffentlich.
Der Cluster kann herkömmliche Supercomputer nicht ersetzen, soll aber als Testumgebung für Entwickler und Forscher dienen. Laut Gary Grider vom LANL soll er bestimmte Aufgabenstellungen lösen, wie etwa wie man Software für Supercomputer schreibt, ohne viele Millionen Dollar und 25 Megawatt an Elektrizität zu verschwenden. Rechenzeit für Forschung und Entwicklung auf entsprechenden Supercomputern zu mieten ist kostspielig und die Wartezeiten für einen Slot sind lang. Der Pi-Cluster dagegen verbrauche nur zwei oder drei Watt pro Knoten und erwecke die Hoffnung, dass man ihn auf tausende Knoten hochskalieren könne, so Grider. Ein Cluster aus 10.000 RPIs käme auf einen Verbrauch von lediglich 50 kW.
Die Grundlagen für den Raspberry-Pi-Cluster lieferte die australische Firma Bitscope, die eine Box namens "The Blade" anbietet. Diese Box besteht aus je 150 RPIs, wovon die Forscher am LANL bisher fünf zu besagtem Cluster zusammenschlossen. Ein wesentlicher Aspekt des Clusters ist es auch, dass die Anschaffungskosten deutlich niedriger sind als von klassischen Superrechnern. So kostet ein Rack nur rund 18.000 bis 20.000 US-Dollar. Aufgrund der grossen Nachfrage will BitScope diese ab 2018 auch öffentlich zum Kauf anbieten. Die Lösung eigne sich vor allem sehr gut für Universitäten, die sich professionelle Parallelrechner nicht leisten können.
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