Quelloffene Lösungsansätze für Monitoring und Systemeinstellungen für energieoptimierte Rechenzentren

Open-source solutions for monitoring and system settings for energy-optimized data centers

Acronym: EE-HPC

Koordination: Dr. -Ing. Jan Eitzinger, NHR@FAU 

Beteiligte Zentren: NHR4CES@RWTH, NHR@FAU

Weitere beteiligte Institutionen: HLRS, DKRZ, HPE Deutschland

Motivation: High-Performance Computing (HPC) gehört heute in vielen wissenschaftlichen Disziplinen zu den grundlegenden Forschungsmethoden, zum Beispiel in der Klimamodellierung, in der Astrophysik und in der Biologie. Alle Rechenzentren in Deutschland verbrauchen ca. 3 % des nationalen Stroms. Selbst geringe Energieeinsparungen in Rechenzentren führen zu einer relevanten Einsparung an CO2. Ziel der Förderrichtlinie „GreenHPC“ ist es, durch Verbesserung der Energieeffizienz im High- Performance Computing in der Forschung und auch in kommerziellen Rechenzentren die Innovationskraft am Standort Deutschland zu stärken.

Ziele und Vorgehen: Ziel des Vorhabens ist die automatisierte Optimierung der Energieeffizienz von HPC-Systemen. Ein innovatives Monitoringsystem soll zur Reduzierung des Energieverbrauchs bei gleichzeitiger Steigerung der Rechenleistung beitragen. Dieses Ziel soll durch neue softwarebasierte Regelungsmechanismen von Systemparametern erreicht werden. Die Anpassung der Systemparameter wie zum Beispiel die Auslastung der Rechenknoten soll automatisch erfolgen. Eine Monitoring-Software, die mit einem neuartigen Benutzerinterface gekoppelt wird, soll dem Anwender eine transparente Plattform bieten, um auch selbst über den Energieeffizienzteil der Rechenlast entscheiden zu können. Dieser gesamtheitliche Ansatz gewährleistet eine flexible und breite Nutzung für unterschiedlichste Anwendungen.

Innovation und Perspektiven: Die automatisierte Optimierungslösung stellt für HPC-Systeme einen bedeutsamen und innovativen Ansatz dar, um Energie einzusparen. Die Projektergebnisse können von bestehenden HPC-Systemen adaptiert werden. Der zugrundeliegende Open-Source-Ansatz verspricht darüber hinaus eine hohe Breitenwirksamkeit und einfache Nutzung.

Veröffentlichungen: 

  • Jan Eitzinger, Thomas Gruber, Christian Terboven, Radita Liem, Jose Gracia, Kingshuk Haldar, Pay Giesselmann, Jan Frederik Engels, Torsten Wilde, Marcel Marquardt, Jan Maeder, Christian Simmendinger, David Brayford: EE-HPC – A Framework for Energy Efficient HPC System Operation . Project Poster at ISC24, Hamburg, Germany (2024).
  • Jan Eitzinger, Thomas Gruber, Christian Terboven, Radita Liem, Jose Gracia, Kingshuk Haldar, Pay Giesselmann, Jan Frederik Engels, Torsten Wilde, Marcel Marquardt, Jan Maeder, Christian Simmendinger, David Brayford: EE-HPC – A Framework for Energy Efficient HPC System Operation . Research Poster at SC23, Denver, CO, November 12-17 (2023).

Fördergeber: BMBF, Förderlinie: Green HPC

Projektlaufzeit: September 2022-August 2025