CPU/GPU-Rechnersystem

An der Universität osnabrck ist in den letzten Jahren der Bedarf and unmittelbar zugänglicher Rechenleistung auf mittelgroßen parallel - computercluster stark gestiegen。Hauptanwendungen des大规模并行CPU/GPU-Rechnersystems werden Computersimulationen kondensierter materials bilden mit Schwerpunkten auf den Gebieten der lab -initio- berechnung struktureller und spektroskopischer Eigenschaften von Nanostrukturen und makromolek<e:1> len, der Simulation von Transport- und Relaxationsprozessen in ungedenneten materials sowie der Monte-Carlo- und molecular dynamik-Simulation der strukturr and Konformationsdynamik von biomolek<e:1> len。Zusätzlicher Nutzungsbedarf Institut <s:1> Kognitionswissenschaft beder Datenanalyse neuronaler Aktivität großer Nervenzellverbände und der Simulation -linear linear Prozesse mit Gedächtnis, in der Mathematik/Informatik bem Einsatz von rekonstruktionsalgorithmanf<s:1> (r bildgebende Verfahren) and beder Analyse großer Datenmengen ausumgebungswahrnehmungen autonomer mobiler robot sowie in der Biologie beder Bildaquisition aus einzelmolek<e:1> l- und Höchstauflösungsmikroskopie。Die ausgewählte SMP-Maschine von SGI ist am besten geeiget, frrunstentliche Anforderungen and optimale Ausnutzung der gesamten CPU/GPU-Kapazität, schnellen Zugriff auf großen RAM-Speicher und unkomplizierter Implementierung von Programmpaketen zu erfellen。

An der Universität Osnabrück ist in den letzten Jahren der Bedarf an unmittelbar zugänglicher Rechenleistung auf mittelgroßen Parallel-Computerclustern stark gestiegen. Hauptanwendungen des massiv-parallelen CPU/GPU-Rechnersystems werden Computersimulationen kondensierter Materie bilden mit Schwerpunkten auf den Gebieten der ab-initio-Berechnung struktureller und spektroskopischer Eigenschaften von Nanostrukturen und Makromolekülen, der Simulation von Transport- und Relaxationsprozessen in ungeordneten Materialien sowie der Monte-Carlo- und Molekulardynamik-Simulation der Struktur und Konformationsdynamik von Biomolekülen. Zusätzlicher Nutzungsbedarf besteht am Institut für Kognitionswissenschaft bei der Datenanalyse neuronaler Aktivität großer Nervenzellverbände und der Simulation nicht-linearer Prozesse mit Gedächtnis, in der Mathematik/Informatik beim Einsatz von Rekonstruktionsalgorithmen für bildgebende Verfahren und bei der Analyse großer Datenmengen aus Umgebungswahrnehmungen autonomer mobiler Roboter sowie in der Biologie bei der Bildaquisition aus Einzelmolekül- und Höchstauflösungsmikroskopie. Die ausgewählte SMP-Maschine von SGI ist am besten geeignet, für uns wesentliche Anforderungen an optimale Ausnutzung der gesamten CPU/GPU-Kapazität, schnellen Zugriff auf großen RAM-Speicher und unkomplizierter Implementierung von Programmpaketen zu erfüllen.