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Beschleunigte Forschung mit High-Performance-Computing in der Cloud.

Die Lenovo Cloud-Infrastruktur – powered by Intel® Xeon® Platinum-Prozessoren – ermöglicht die Zusammenarbeit und neue Arten von Forschungsprojekten zur Unterstützung von KI- und HPC-Workloads an der University of Victoria.

Lenovo Infrastrukturlösungen

für „The Data-Centered“

Beschleunigte Forschung mit High-Performance-Computing in der Cloud.

Die Lenovo Cloud-Infrastruktur – powered by Intel® Xeon® Platinum-Prozessoren – ermöglicht die Zusammenarbeit und neue Arten von Forschungsprojekten zur Unterstützung von KI- und HPC-Workloads an der University of Victoria.

Lenovo Infrastrukturlösungen

für „The Data-Centered“

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Hintergrund

Die University of Victoria (UVic) ist eine der führenden Forschungsuniversitäten Kanadas. Ihr Campus auf Vancouver Island betreut mehr als 22.000 Studenten und Hunderte von Forschern, sowie einige der führenden Forschungsinstitute des Landes.

Ein Compute Canada Advanced Research Computing (ARC) Rechenzentrum auf dem Campus bietet eine High Performance Computing (HPC) Infrastruktur und Dienstleistungen nicht nur für Forschungsteams an der Universität selbst, sondern auch für andere Institutionen in ganz Kanada und der Welt. Die Forschungsprojekte, die das Zentrum unterstützt, umfassen maschinelles Online-Lernen, Big-Data-Analysen und kollaboratives Rechnen.

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Die Herausforderung

Die IT-Abteilung der UVic hatte die Arbutus OpenStack-Infrastruktur ursprünglich entwickelt, um die von den Forschern benötigten Dienste bereitzustellen – hochverfügbare Plattformen für die Zusammenarbeit, angepasste Websites, Root-Zugriff, Micro-Services-Umgebungen und andere Cloud-Computing-Dienste. Ihre anfängliche Bereitstellung war in der Lage, Tausende von virtuellen Maschinen zu unterstützen, von denen jede für die genauen Anforderungen einzelner Forschungsprojekte konfiguriert werden konnte. Das Projekt war so erfolgreich, dass es immer beliebter wurde. Im Laufe von vier Jahren begannen viele weitere Teams und Projekte, den Speicher, den Arbeitsspeicher und die erweiterten Rechenressourcen von Arbutus zu nutzen. Daraufhin beschloss die UVic, die Infrastruktur zu erweitern, damit mehr Forscher davon profitieren konnten.

„Unsere bestehenden IT-Services verfügten nicht über die Infrastruktur, um einige der fortschrittlichen Computing-Anforderungen unserer Forscher zu erfüllen. Wir hatten HPC-Cluster, aber die Forscher brauchten dringend hochverfügbare kollaborative Plattformen, angepasste Websites, Root-Zugang, Micro-Services-Umgebungen und andere Cloud-Computing-Dienste.“

Belaid Moa Ph.D., Advanced Research Computing Specialist, Research Computing Services, University of Victoria

Mehr Rechenleistung zur Unterstützung von mehr Forschern und Projekten

Als Führender unter den Anbietern für den Systemanteil an den TOP500 Supercomputern weltweit war Lenovo die erste Wahl für die neue Serverinfrastruktur der UVic. Die neue Arbutus-Cloud-Plattform bietet leistungsfähigere Rechenkapazität mit einer stark erhöhten Speicherleistung pro Knoten. Infolgedessen kann die UVic viel mehr virtuelle Maschinen pro Server betreiben, was bedeutet, dass sie mehr Forscher und mehr Projekte als je zuvor unterstützen kann.

Ein unverzichtbarer Service für viele Forscher

Die neueste Anwendung der University of Victoria, Arbutus Phase 2, erweitert den Cluster um 208 Lenovo ThinkSystem SR630-, SR670- und SD530-Knoten und fast 8.000 weitere Prozessorkerne mit Intel® Xeon® Platinum-Processoren. Jeder Knoten verfügt über durchschnittlich 119 GB Lenovo ThinkSystem TruDDR4-Speicher plus 1 TB Intel® Optane™ Persistent Memory.

Die neue Infrastruktur ermöglicht es der Arbutus-Cloud-Plattform der zweiten Generation, leistungsfähigere Datenverarbeitungsfähigkeiten mit einer stark erhöhten Speicherkapazität pro Knoten zu bieten. Dadurch ist die UVic in der Lage, viel mehr virtuelle Maschinen pro Server zu betreiben, was bedeutet, dass sie mehr Forscher und mehr Projekte als je zuvor unterstützen kann.

Die Plattform ist nun für die Unterstützung von KI/ML-Workloads gut gerüstet und ermöglicht Forschern die einfache Erstellung ihres KI/ML-Codes.

„Die Arbutus-Plattform, die auf modernsten Lenovo- und Intel-Technologien basiert, ist mittlerweile genauso wichtig wie HPC-Cluster und für viele Forscher ein unverzichtbarer ARC-Service.“

Belaid Moa Ph.D., Advanced Research Computing Specialist, Research Computing Services, University of Victoria

Die meisten meiner Projekte in den letzten 15 Jahren drehten sich darum, zu untersuchen, wie Moleküle mit Oberflächen interagieren. Mein Team untersucht zum Beispiel, wie Proteine im menschlichen Körper mit Kunststoffen wie Kathetern, Stents, Nähten und künstlichen Organen interagieren, und versucht, die molekulare Basis der Biokompatibilität zu ergründen.

Dennis K. Hore Ph. D., Professor of Chemistry and Computer Science, University of Victoria
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Die Ergebnisse

Arbutus Phase 2 unterstützt nicht nur eine viel größere Anzahl von Projekten, sondern bietet auch ein umfassenderes und flexibleres Angebot an Cloud-Diensten. Außerdem können Forschungsteams schneller die Arbeit aufnehmen, da sie viel schneller in der Lage sind, ihre eigenen virtuellen Labore zu erstellen. Viele KI/ML-Jobs können nun über längere Zeiträume parallel auf kleineren Clustern von Knoten ausgeführt werden, was die Wartezeit für ein Fenster auf einem größeren Cluster reduziert.

Am wichtigsten ist jedoch, dass mehr Forschungsteams die neue Rechenleistung der UVic nutzen können, um einen positiven Beitrag für die Gesellschaft zu leisten – und sogar um Leben zu retten. So hat Dennis K. Hore, Ph. D., Professor für Chemie und Informatik an der UVic, ein Projekt ins Leben gerufen, das Big Data und maschinelles Lernen einsetzt, um das Leben von Menschen zu verbessern, die nicht verschreibungspflichtige Medikamente einnehmen, indem es versucht, Überdosierungen zu reduzieren.

Dazu sagt Professor Hore: „Wir arbeiten anonym mit Menschen zusammen, um sie über die Zusammensetzung von Medikamenten zu informieren, die sie freiwillig zur Analyse einschicken. An den Proben führen wir eine Vielzahl chemischer Analysen mit modernsten Analysegeräten durch und nutzen diese Daten zusammen mit chemischen Bibliotheken und Datenbanken, um Algorithmen und Anwendungen für maschinelles Lernen zu entwickeln. Eines der Ziele des Programms ist es, Informationen zu vermitteln, die es den Menschen ermöglichen, informierte Entscheidungen über den Gebrauch der Substanzen zu treffen, je nach deren Zusammensetzung und Stärke.“

Bessere Unterstützung von KI/ML-Workloads

Mehr virtuelle Maschinen pro Server

Schnellere Systemneustarts für kürzere Ausfallzeiten

Wenn ein Forscher eine bestimmte Umgebung anfordert, die wir als sein eigenes virtuelles Labor betrachten, richten wir das entsprechende Netzwerk und die Hardware zur Unterstützung seiner Arbeit ein. Der Forscher kann dann innerhalb von Minuten sein eigenes virtuelles Labor erstellen, mit oder ohne Unterstützung durch unsere Dienste. In einigen virtuellen Laboren laufen sogar kleine HPC-Workloads, wie z. B. GROMACS, die Molekulardynamik-Software, die für die Untersuchung von Dingen wie dem SARS-CoV-2-Virus verwendet wird.

Belaid Moa Ph.D., Advanced Research Computing Specialist, Research Computing Services, University of Victoria

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