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Für 132 Millionen Franken entsteht seit 2019 der Nachfolger des in die Jahre gekommen Superrechners "Piz Daint" am Centro Svizzero di Calcolo Scientifico (CSCS) der ETH in Lugano. Die Installation des Nachfolgerechners "Alps" begann im Jahr 2020 und sollte 2023 abgeschlossen sein, wie CSCS-Direktor Thomas Schulthess in einem Interview
vor einem Jahr erklärte.
Nun müsse für den von HPE stammenden Cray-Grossrechner die installierte Shasta-Basis aufgrund des stark gestiegenen Speicherbedarfs erweitert werden, erklärt die ETH. Für diese Speichererweiterung hat die Hochschule in einem freihändigen Verfahren einen 30 Millionen Franken schweren Auftrag an HPE vergeben. Laut der Publikation auf Simap
war dieses Vorgehen nötig, weil die bisher getätigten Investitionen auf Basis der Slingshot-Netztechnologie weitergeführt und ausgebaut werden sollen. Ein Wechsel wäre mit grossen technischen Risiken und höheren Investitions- und Betriebskosten verbunden.
Auf Anfrage teilt die ETH mit, dass der Auftrag den von 2019 erweitere. Der nun erfolgte Zuschlag, "deckt die neu hinzugekommenen Bedürfnisse in den Speichermedien in der 'Alps'-Infrastruktur über 2024 hinaus ab", schreibt die Hochschule. Denn in der Zwischenzeit bedingten neue, "hinzugekommene Möglichkeiten in Form von Projekten und technisch-wissenschaftlichen Kooperationen" die Ergänzung vor allem bei den Speichermedien. "Diese Komponenten sind mit dem Hochleistungsnetzwerk (mit Codename 'Slingshot') in der Cray-EX-Architektur (mit Codename 'Shasta') von HPE integriert", heisst es zur Erläuterung weiter.
Auf die Frage, warum sich entsprechende Entwicklungen insbesondere beim Bau eines Supercomputers nicht abschätzen lassen, teil Markus Gross, Pressesprecher der Hochschule, mit: "Wir sind weiterhin im ursprünglichen Budgetrahmen und (trotz Corona) im Zeitplan." Wie sich heute zeige, "haben wir diese Entwicklungen 2019 bereits gut abgeschätzt". Allerdings sei 2019 vermutlich der Wert der "Alps"-Infrastruktur für Projekte unterschätzt worden, die das maschinelle Lernen einsetzen. Hier wird unter anderem die an der ETH laufende Entwicklung von Methoden für schnelleres Machine Learning
angesprochen.
Jedenfalls ist das CSCS laut Gross immer offen für neue Kollaborationen mit verschiedenen wissenschaftlichen Bereichen und unterschiedlichen Institutionen. Deshalb wolle man flexibel auf neue Bedürfnisse reagieren können. Schliesslich verweist er auch noch auf die veränderten Rahmenbedingungen auf europäischer Ebene für die Forschung, die Einfluss auch auf die Entwicklung am CSCS habe.