Software-Ingenieur hat sich Supercomputer selbst gebaut
Nur 2500 Dollar kostete der Computer, den sich der Entwickler Brian Guarraci für den Schreibtisch gebaut hat. Der Parallelrechner erreicht mit seinen insgesamt 130 Prozessorkernen eine Rechenleistung von 208 Gigaflops und verbraucht dabei nur 120 Watt.
Eigentlich ist Brian Guarraci Software-Ingenieur bei Twitter, aber in seiner Freizeit arbeitet er an kleinen Supercomputern für den Schreibtisch. Sein aktuelles Projekt ist ein „Parallac“ genannter Parallelcomputer, der bei einem Energieverbrauch von 120 Watt eine Fließkomme-Rechenleistung von 208 Gigaflops bringt.
Inspiration von Cray und Apple
Auf den ersten Blick sieht man die Quelle seiner Inspiration – besonders, wenn die Verkleidung über dem Verbund aus acht Motherboards und einem Gigabit-Switch von Netgear angebracht ist. Das Gerät sieht aus wie ein Cray 1-Supercomputer mit seiner zentralen zylindrischen Säule und der rund umlaufenden Sitzbank.
Aber auch mit dem aktuellen Mac Pro von Apple, von dem böse Zungen sagen, er sähe aus wie ein Tischabfalleimer, hat der Parallac eine gewisse Ähnlichkeit – und wenn es nur die zylindrische Form ist.
PVC-Rohre aus dem Baumarkt dienen als Gehäuse
Im Gegensatz zum Cray-1 ist Guarracis Parallac allerdings nur 40 Zentimeter hoch und passt deshalb auch auf den Schreibtisch. Als Gehäuse dienen PVC-Rohre aus dem Baumarkt.
Das Innenleben wird von einem senkrecht eingebauten zentralen Gigabit-Switch der Firma Netgear als Rückgrat bestimmt, an den auf jeder Seite vier Motherboards Typ Parallela aus dem Hause Adaptiva mit je einem Sechzehnkernprozessor Typ Epiphany-III angeflanscht wurden.
Zwei Mini-PCs unter dem Linux-Betriebssystem Ubuntu dienen als Speicher- und Kontrolleinheiten für die Parallela-Motherboards.
Gedacht für Maschinelles Lernen und Big Data
Was der kleine Supercomputer auf seinem Schreibtisch berechnen soll, ist auch seinem Erbauer noch nicht wirklich klar.
Er will mit diesem Cluster-Rechner erst einmal experimentieren, um herauszubekommen, für welche Art von Aufgaben er am besten geeignet ist. Dabei denkt Guarraci an Anwendungen wie beispielsweise Maschinelles Lernen und Big Data.
Kritische Fachleute mögen relativierend darauf hinweisen, dass alleine die Grafikkarte ihres PCs mehr Rechenleistung bietet als dieser Selbstbau-„Supercomputer“. Sie haben natürlich Recht, selbst wenn in ihrem PC keine Titan von Nvidia mit ihren immerhin 4500 Gigaflops oder gar eine GTX 780 Ti mit über 5000 Gigaflops steckt.
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