Mehr als ein Supercomputer

(Source: CSCS)

(Source: CSCS)

Sie stehen am Flughafen und blicken auf die Landebahn. Ein Flugzeug nach dem anderen nähert sich und setzt zur Landung an. Ähnlich funktionierte lange Zeit das wissenschaftliche Rechnen auf Supercomputern. Wer ein Wettermodell berechnen oder die Wirkung neuer Medikamente untersuchen wollte, erhielt ein Zeitfenster. War ausreichend Rechenleistung verfügbar, wurde gerechnet.

Heute ist das anders. Ein moderner Supercomputer wie der 2024 am Swiss National Supercomputing Centre CSCS eingeweihte Alps erinnert längst nicht mehr an eine einzelne Landebahn. Vielmehr gleicht er einem Flughafen mit mehreren Landebahnen und vielen Terminals. Das ist auch nötig, denn heute setzen Forschende zunehmend grosse Datenanalysen, Simulationen und KI-Modelle ein. Dabei unterscheiden sich die Daten, Softwarewerkzeuge und Abläufe je nach Disziplin. Eine Supercomputing-Infrastruktur muss darum viele Anforderungen erfüllen. Allein schnelle Hardware und hohe Rechenleistung bereitzustellen, reicht nicht mehr.

Vom Rechner zur Infrastruktur

Mit Alps schliesst das CSCS den Wandel von einem schwer anpassbaren Grossrechner zu einer flexiblen, cloudbasierten Forschungsinfrastruktur ab. Damit stellt es den Forschenden der ETH Zürich und der ganzen Schweiz heute zusätzliche Plattformen und Dienste zur Verfügung, die auf die Bedürfnisse ihrer Disziplinen zugeschnitten sind. So können Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler dieselbe Infrastruktur nach ihrem Bedarf nutzen. Im Bild des Flughafens: Sie müssen weder dieselbe Landebahn noch denselben Terminal nutzen.

Das CSCS bezeichnet dieses Konzept als "versatile Architektur". "Früher passten sich die Forschenden dem Supercomputer an, heute passen wir den Supercomputer den Forschenden und ihren Bedürfnissen an", sagt Maria Grazia Giuffreda, verantwortlich für das Nutzerprogramm und die Zusammenarbeit mit den Forschenden am CSCS. "Wir wollen, dass Alps so flexibel wie möglich zu nutzen ist", sagt Joost VandeVondele, stellvertretender wissenschaftlicher Direktor des CSCS und verantwortlich für die technische Weiterentwicklung der Forschungsinfrastruktur. "Die Technologie sollte unkompliziert und effizient funktionieren, sodass sich Forschende auf ihre Arbeit konzentrieren können."

Mit Alps hat das CSCS ein integriertes System entwickelt, in dem Hardware, Software und spezielle Dienste auf mehreren, aufeinander aufbauenden Ebenen ineinandergreifen. Das Rechensystem bildet dabei die Grundlage, auf der zusätzliche Softwareschichten und Cloud-Dienste aufbauen. Zusammen sorgen sie dafür, dass Forschende einfacher auf Rechenleistung, Daten und wissenschaftliche Anwendungen zugreifen können.

Exemplarisch dafür stehen die "vClusters": Diese zusätzliche Softwareschicht unterteilt die Hardware von Alps in flexibel nutzbare Bereiche. Damit können ETH-Forschende und andere Nutzerinnen und Nutzer wie Meteoswiss auf ihre je eigene Art mit dem Supercomputer arbeiten. Auf dieser Softwareschicht bauen die Cloud-Dienste, Web-Portale, Datenplattformen oder KI-Anwendungen des CSCS auf. So können Forschende beispielsweise seit Juli 2026 über einen neuen Dienst das Sprachmodell Apertus 1.5 nutzen. Alps stellt dafür automatisch die benötigte Rechenleistung bereit.

KI als Treiber

Ursprünglich wurden die Supercomputer des CSCS vor allem für grosse wissenschaftliche Simulationen entwickelt. Heute ist KI zum Treiber der Supercomputing-Entwicklung geworden. Alps wurde von Anfang an so entworfen, dass sich Simulationen, Datenanalysen und KI-Anwendungen auf derselben Infrastruktur ausführen lassen. 

"Dank seiner versatilen Architektur vereint Alps beide Welten: die präzisen Berechnungen klassischer Simulationen und die datenintensiven Verfahren moderner KI", sagt Torsten Hoefler, ETH-Informatikprofessor für Hochleistungsrechnen und Chief Architect for AI & Machine Learning am CSCS. "Unser Trumpf ist, dass wir nicht nur die Hardware nutzen, sondern Algorithmen, Software und Infrastruktur aufeinander abgestimmt entwickeln."

Die Hardware von Alps wird nicht am CSCS gebaut. Aufgrund der engen Zusammenarbeit mit den Herstellern war das CSCS der weltweit erste Kunde der Grace Hopper Superchips, die das Herzstück des Supercomputers sind. Diese Chips sind heute für KI-Anwendungen besonders begehrt, weil sie Daten sehr schnell verarbeiten.

"Eine Schlüsselkomponente dieser Chips sind die GPU-Verarbeitungseinheiten. Das CSCS setzte schon früh auf GPU, um Rechenvorgänge zu beschleunigen", sagt Giuffreda. "Dadurch konnten wir unsere Erfahrung einbringen und gehörten zu den ersten Anwendern dieser Chips." Hoefler ergänzt: "Dank dieser frühen Investition waren das CSCS und der ETH-Bereich bereit, als die grosse KI-Welle einsetzte."

Entsprechend ist Alps eine Schlüsselinfrastruktur für die KI-Forschung in der Schweiz: So nutzt die 2023 von ETH Zürich und EPFL lancierte "Swiss AI Initiative" Alps zur Entwicklung von Basismodellen. Diese KI-Modelle werden mit sehr grossen Datenmengen trainiert und in Forschungsfeldern wie Klima, Wetter und Gesundheit eingesetzt. Ihr Training erfolgt auf Alps, danach können Forschende sie auf anderen Rechnern nutzen und anpassen. In Zukunft will das CSCS seine KI-Dienste über das Training hinaus ausbauen. Schon heute bietet das CSCS einen Dienst an, der Forschenden einen einfachen Zugang zu frei verfügbaren KI-Modellen ermöglicht. Sie können diese direkt für ihre Projekte und Anwendungen nutzen, ohne die Modelle selbst auf ihren Computern installieren oder betreiben zu müssen.

Die Intelligenz dahinter

Eine Forscherin, deren Expertise in diesen Dienst einfliesst, ist Ana Klimovic. Die ETH-Professorin für Informatik erforscht die Systemsoftware, die in einer Schicht zwischen Anwendungen und Hardware arbeitet. Gemeinsam mit dem CSCS befasst sie sich derzeit damit, den Dienst so zu erweitern, dass Forschende künftig nicht nur auf die Rechenressourcen von Alps, sondern auch auf jene anderer Supercomputing-Zentren im Ausland zugreifen können. 

Klimovics Gruppe erforscht zudem, wie sich Rechenressourcen in Supercomputern effizienter nutzen lassen. Ihre Gruppe hat Sailor entwickelt, eine automatisierte Plattform fürs KI-Training. Sie hilft Forschenden dabei, für ihre KI-Aufgaben die verfügbare Hardware möglichst effizient zu nutzen. "Je besser wir mit unserer Software die Rechenleistung von Alps nutzen, desto mehr Aufgaben können wir ausführen", sagt Klimovic. Auf diese Weise lassen sich Leistung und Energieeffizienz steigern. Damit gleicht Klimovics Software den Fluglotsen, die Flugzeugen freie Landebahnen zuweisen. 

"Der Wert von Alps liegt nicht allein in der Infrastruktur. Der Supercomputer ermöglicht dem CSCS und den Forschenden, neues Wissen und neue Technologien zu schaffen", sagt Giuffreda, "das ist wichtig für die digitale Souveränität des Landes."

Dieser Beitrag ist zuerst auf der Website der ETH erschienen.