CLAIX-2025: Nächster Meilenstein für HPC an der RWTH Aachen

Mit CLAIX-2025 wurde der nächste Meilenstein in der Weiterentwicklung der modernen, energieeffizienten und skalierbaren Hochleistungsrechnerinfrastruktur an der RWTH Aachen erreicht. Das neue System bietet eine signifikant gesteigerte CPU-Rechenleistung und stärkt damit insbesondere den Bereich der traditionellen HPC-Simulationen. Gleichzeitig setzt CLAIX-2025 mit einer gezielten Erweiterung im Bereich des maschinellen Lernens (ML) einen wichtigen Zukunftsimpuls. Aufbauend auf der mit CLAIX-2023 geschaffenen Infrastruktur ergänzt das neue System den bestehenden Rechner nahtlos und führt das bewährte 1-Cluster-Konzepts auf Tier 2-Ebene fort. Das neue System wurde am 13. Juli 2026 in Betrieb genommen. 

Stand der Technik CLAIX-2023

Mit dem Cluster Aix-la-Chapelle 2023 (CLAIX-2023) betreibt die RWTH Aachen seit Ende 2023 ein modernes Hochleistungsrechnersystem, das speziell auf die Bedürfnisse der universitären Forschung zugeschnitten ist. Es handelt sich um ein System für das Nationale Hochleistungsrechen (Tier-2), die lokale Versorgung (Tier-3) sowie die landesweite KI-Versorgung (WestAI). Es ist besonders für rechenintensive wissenschaftliche Anwendungen ausgelegt; von der Materialsimulation über Fluiddynamik bis hin zur Klimamodellierung.CLAIX-2023 besteht aus über 660 Rechenknoten mit 2x Intel Sapphire Rapids Prozessoren mit jeweils 48 Kernen und 256 bis 1024 GB DDR5-Arbeitsspeicher. Zusätzlich gibt es 51 Rechenknoten identischer Basisarchitektur, die mit jeweils vier NVIDIA Hopper H100 GPUs (inklusive NVLink) als Beschleunigern ausgestattet sind und für besondere Anwendungszwecke wie bspw. das maschinelle Lernen zur Verfügung stehen. Zum interaktiven Arbeiten mit dem System besitzt CLAIX-2023 zusätzlich sechs Dialogsysteme kompatibler Architektur. Alle Knoten sind mit einem NVIDIA/Mellanox NDR InfiniBand 200-Gigabit/s-Netzwerk verbunden. Mit seinem modularen Aufbau bildet es das Rückgrat zahlreicher Forschungsprojekte und wurde so konzipiert, dass es nahtlos erweitert werden kann, wie nun mit CLAIX-2025.

CLAIX-2023 & CLAIX-2025 im Verbund

Statt eines vollständigen Systemwechsels setzt das IT Center auf Kontinuität und Skalierung: CLAIX-2023 und CLAIX-2025 werden als einheitliches Cluster betrieben. Forschende profitieren dadurch von einer konsistenten Umgebung bei der Softwarebasis sowie beim Dateisystem. Gleichzeitig erweitert CLAIX-2025 das System um spezialisierte Ressourcen für Hochleistungsrechnen und Machine Learning. Der Supercomputer wird vorrangig aus den Projekten NHR4CES und WestAI finanziert, die insbesondere Ingenieur- und Naturwissenschaften sowie maschinelles Lernen fördern.

Technische Highlights von CLAIX-2025

Das neue System ist als Tier-2-System im Nationalen Hochleistungsrechnen (NHR) positioniert und ergänzt die bestehende Infrastruktur wie folgt:

Rechenleistung

  • Theoretische Peak Performance (CPUs): 6.2 PFlops
  • Theoretische Peak Performance (GPUs): 1.6 PFlops
  • Verfügbare Ressourcen pro Jahr:
    • 708 Millionen Core-Stunden (CPU)
    • 210.000 GPU-Stunden
    • Hinzu kommen 491000 GPU-Stunde mit einer theoretischen Peak-Performance (GPU) von 3.7 PFlops für WestAI

HPC-Segment

  • 421 Nodes mit AMD EPYC „Genoa“ 9654 (2×96 Kerne, 2.4 GHz)
    • 313 Nodes mit 384 GB RAM
    • 108 Nodes mit 768 GB RAM

ML-Segment

  • 6 ML-Nodes mit AMD EPYC „Turin“ 9535 (2×64 Kerne, 768 GB RAM)
  • Pro Node: 4× NVIDIA H100 SMX5 GPUs (80 GB HBM3e)
  • Zusätzlich: 14 weitere ML-Nodes im Rahmen des WestAI-Projekts

Speicher & Netzwerk

  • 26 PiB Lustre-Speicher
  • SSD-basiertes BEEOND-System mit 1.6 – 3.2 TB pro Node
  • Hochleistungsnetzwerk: Cornelis CN5000 HFA 200 mit 2:1 Blocking

Weitere Infrastruktur

  • Zusätzliche Login-Nodes (4× HPC, 1× ML)
  • Direct Liquid Cooling (DLC) für CPUs und GPUs bei 35 °C Vorlauftemperatur

Forschung neu gedacht

Mit der gezielten Erweiterung im ML-Bereich, dem Einsatz modernster Hardwarekomponenten und der energieeffizienten Architektur stellt sich das IT Center zukunftssicher auf. CLAIX-2025 wurde nicht nur als Antwort auf steigenden Bedarf konzipiert, sondern als strategische Investition in das datengetriebene wissenschaftliche Arbeiten von morgen.

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