Sieben Jahre lang war »Sierra« der Atom-Supercomputer der USA. Jetzt haben sie ihn für immer abgeschaltet

Der US-Supercomputer »Sierra« simulierte sieben Jahre lang Atomwaffen – nun wurde der ehemals zweitschnellste Rechner der Welt endgültig in den Ruhestand geschickt.

Der Supercomputer »Sierra« im Lawrence Livermore National Laboratory simulierte das US-Atomarsenal – nun ist die IBMNvidia-Maschine endgültig abgeschaltet. (© LLNL) Der Supercomputer »Sierra« im Lawrence Livermore National Laboratory simulierte das US-Atomarsenal – nun ist die IBM/Nvidia-Maschine endgültig abgeschaltet. (© LLNL)

Im Lawrence Livermore National Laboratory (LLNL) in Kalifornien lief der Supercomputer »Sierra« für ganze sieben Jahre für Simulationen des US-Atomarsenals. Dabei ging es um die Zuverlässigkeit der Sprengköpfe, ohne dafür reale Atomtests durchführen zu müssen.

Im vergangenen Oktober endete schließlich eine Ära: Sierra absolvierte seine letzten Aufgaben und wurde anschließend vollständig heruntergefahren, wie Wired berichtet – obwohl der Supercomputer noch zu den besten 25 seiner Zunft gehörte.

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Vor über sieben Jahren ging Sierra in Betrieb

Die zentrale Aufgabe von »Sierra« war es, die Sicherheit und Funktionsfähigkeit des US-Atomarsenals rein rechnerisch zu überprüfen. Da die USA seit 1992 auf unterirdische Kernwaffentests verzichten, müssen Alterungseffekte, Materialverhalten und extreme Druck- und Temperaturbedingungen vollständig simuliert werden.

  • Laut dem LLNL liefen auf Sierra unter anderem 3D-Simulationen – etwa zu Plasmaphysik oder Trägheitsfusionen, für die »gewöhnliche« CPU-Cluster viel zu lang benötigt hätten.
  • Beispielsweise benötigte Sierra nur 60 Stunden für eine solche 3D-Trägheitsfusionssimulation, für die das Vorgängersystem »Sequioa« rund einen Monat gebraucht hätte.

Ein kurzer Überblick über Sierras technische Daten

Sierra kombinierte hierfür Tausende IBM-Power9-CPUs mit Nvidia-Volta-V100-GPUs und setzt auf ein heterogenes Design, das schon beim Start 2018 als Stilbruch galt, der sich aber auszahlen sollte.

  • Laut dem TOP500-Ranking war Sierra zum Start im Jahr 2018 der zweitschnellste Supercomputer der Welt, bevor neuere Systeme ihn in der Rangliste überholten.
  • Zum Zeitpunkt der Abschaltung rangiert Sierra hier immerhin noch auf einem respektablen 23. Platz. Dennoch entschied sich die Laborleitung für das Ende, da alternde Hardware, auslaufender Support und steigende Ausfallraten dafür sorgten, dass sich der Betrieb nicht mehr rentiert.

Insgesamt brachten es 4.284 Compute-Nodes mit jeweils zwei CPUs und vier GPUs eine Spitzenleistung von etwa 125 Petaflops. Ein Großteil dieser Rechenleistung stammt dabei von den GPUs auf Basis der Volta-Architektur – nicht unähnlich zu heutigen Rechenzentren, deren Leistung zum Großteil ebenfalls von Grafikkarten stammt. Dazu zählt auch der rekordbrechende »El Capitan«.

Sierra wurde durch »El Capitan« ersetzt

Schließlich handelt es sich bei El Capitan um den ersten Exascale-Supercomputer des LLNL. Statt Nvidia-GPUs kommen hier allerdings AMD-MI-300A-APUs zum Einsatz, in denen CPU-Kerne, GPU-Einheiten und High-Bandwidth-Memory in einem Package stecken.

  • Nach Angaben des LLNL sollen komplexe 3D-Simulationen, die auf Sierra Wochen benötigt hätten, auf El Capitan in Stunden oder wenigen Tagen durchgerechnet werden können.
  • Das soll präzisere Vorhersagen für die Waffenprogramme der NNSA (»National Nuclear Security Administration«) und andere Hochenergiephysik-Anwendungen ermöglichen.
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Beim Abschalten eines sicherheitskritischen Supercomputers geht es übrigens nicht nur darum, einen Knopf zum Herunterfahren zu drücken. Stattdessen werden etwa die Speichermedien mit klassifizierten Daten zunächst mehrfach überschrieben und anschließend physisch zerstört, um jedwedes Datenleck von vornherein auszuschließen.

Teile der übrigen Hardware wie Netzteile oder Kühlkomponenten können immerhin noch in anderen Systemen wiederverwendet oder recycelt werden – für die Welt der Supercomputer wird Sierra aber auch so als das Modell in Erinnerung bleiben, das den Sprung von Peta- zu Exaflops vorbereitet hat.

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