Durchbrüche in der europäischen Physik und den Lebenswissenschaften ermöglichen die HPC-Lösungen von Cornelis und Hammer

Europas Physik- und Lebenswissenschaftsgemeinschaften schreiten in eine neue Ära des extremen Rechnens voran: Exascale-Systeme, KI mit Billionen von Parametern, datenhungrige Instrumente und Arbeitsabläufe, die Simulation, Analytik und KI in einem einzigen Prozess vereinen. Die bittere Wahrheit, die die meisten erst nach einem ersten, brutalen Test im Exascale-Bereich eingestehen: Das Netzwerk ist der Flaschenhals, nicht die GPUs, nicht der Speicher, nicht einmal die CPU.

Hier greifen Cornelis CN5000 Omni-Path® und Hammers HPC-Lösungsdesign und -bereitstellung ineinander: eine Infrastruktur, die so konstruiert ist, dass sie auch unter hoher Last vorhersehbar bleibt, gepaart mit einem Ansatz, der europäischen Organisationen hilft, die Architektur zu entwerfen, zu validieren, bereitzustellen und zu unterstützen, die zu ihren Anwendungen passt.

Was hat sich im europäischen Forschungsinformatikbereich verändert und warum die Infrastruktur wichtiger denn je ist

Physik und Lebenswissenschaften stoßen beide auf ähnliche Druckpunkte:

• Groß angelegte MPI-Kollektive (allreduce/alltoall), die empfindlich auf die Latenz der Randbereiche reagieren
• Viele kleine Nachrichten, bei denen die Nachrichtenrate genauso wichtig ist wie die Bandbreite
• Incast und sprunghafter Datenverkehr (häufig bei KI-Training, Rekonstruktion und Analyseprozessen)
• Synchronisationsintensive Simulation, bei der Jitter zu verschwendeter Rechenzeit wird

Wenn eine Verbindung überlastet ist oder zu lang anhaltenden Verzögerungen führt, bricht die Auslastung zusammen – teure Beschleuniger stehen still und warten darauf, dass der nächste Batch oder die nächste Kollektivverarbeitung abgeschlossen wird.

CN5000 einfach erklärt: Was es ist und wofür es entwickelt wurde

Cornelis CN5000 Omni-Path ist eine Scale-Out-Netzwerkplattform, die für KI- und HPC-Umgebungen entwickelt wurde, in denen ein hoher Durchsatz und eine stabile Leistung erforderlich sind, auch wenn das System stark ausgelastet ist.

Einige praktische Punkte, die für HPC-Teams wichtig sind:

• 400G pro Port-Switching (CN5000-Switches werden üblicherweise als 48-Port-Switches der 400G-Klasse bezeichnet und bieten eine sehr hohe Gesamtbandbreite pro Switch)
• Sehr hohe Paketverarbeitungskapazität (entscheidend für HPC-Datenverkehr mit kleinen Nachrichtenmengen)
• Der Designfokus liegt auf der Vermeidung von Leistungseinbrüchen durch verlustfreies Verhalten, Fabric-Congestion-Management, Multipath-Routing und robuste Flusssteuerung

Die Kernidee: Die Kommunikation soll vorhersehbar bleiben, wenn der Cluster mit realen Jobs voll ausgelastet ist, und nicht nur, wenn idealisierte Tests auf einer störungsfreien Umgebung durchgeführt werden.

Wo Hammer seinen Platz findet, um die CN5000-Fähigkeiten in eine einsetzbare europäische Lösung umzuwandeln

CN5000 ist die Gewebetechnologie. Hammers Wert liegt darin, sie in der Praxis anwendbar zu machen – Leistungsziele mit Beschaffungsbeschränkungen, Zeitplänen, Standortstandards und Betriebsbereitschaft in Einklang zu bringen.

In der Praxis bedeutet das in der Regel:

• Übersetzung von Anwendungsanforderungen (MPI, KI-Training, Pipeline-Analysen) in ein skalierbares Fabric-Design
• -Die Leistungsfähigkeit mit den richtigen Tests validieren (nicht nur mit den Standard-Benchmarks des Herstellers)
• Bereitstellung einer integrierten Lösung:
  • Umschalten
  • Verkabelung
  • Host-Konnektivität
  • Konfiguration
  • Rollout-Unterstützung
• Teams bei der Umsetzung unterstützen:
  • Überwachung
  • Änderungskontrolle
  • Ersatzteilstrategie
  • Unterstützungsmuster am zweiten Tag

Vergleichstabelle: CN5000 vs. gängige HPC/KI-Verbindungsansätze

Die optimale Verbindung hängt von Arbeitslast, Umfang und betrieblichen Präferenzen ab. Die folgende Tabelle bietet einen praktischen Vergleich auf Architekturebene, den Sie in frühen Designgesprächen nutzen können.

Als Faustregel gilt: HPC und wissenschaftliche KI benötigen nicht nur schnelle Verbindungen, sondern auch eine Infrastruktur, die stabil bleibt, wenn alle gleichzeitig kommunizieren.

Ein praktischer Leitfaden: Einsatz von CN5000 für die europäische Physik und die Lebenswissenschaften

1) Beginnen Sie mit dem Kommunikationsprofil (nicht mit der Anzahl der Ports)

Stellen Sie Fragen wie:

• Sind wir kollektiv dominiert (alle reduzieren/alle zu allen)?
• Sind wir durch die Nachrichtenrate begrenzt (viele kleine Nachrichten)?
• Treten Leistungseinbrüche auf, wenn das System stark ausgelastet ist?
• Warten die GPUs auf die Synchronisierung?

Dies entscheidet darüber, ob Sie die Bandbreite, die Latenz, das Verhalten in Extremsituationen oder einen ausgewogenen Ansatz optimieren sollten.

2) Entwurf für skalierbare Phasen, nicht für eine einzelne Momentaufnahme

Viele europäische Organisationen wachsen in Phasen:

• Nachweis des Wertes im Pod- oder Rack-Maßstab
• Multi-Rack-Produktion
• Multi-Cluster- oder föderiertes Wachstum

Das Design eines CN5000-Fabrics sollte dies von Anfang an widerspiegeln, einschließlich Topologie, Verkabelungsstrategie, Erweiterungsports und Betriebsgrenzen.

3) Validierung mit fundierten wissenschaftlichen Erkenntnissen . Geben Sie sich nicht mit Mikrobenchmarks zufrieden. Berücksichtigen Sie Folgendes:

• MPI-Kollektive im geplanten Maßstab
• Mini-Apps und repräsentative Kernel
• KI-Trainingskommunikationstests (gruppenintensive Schritte)
• Stresstests für gemischte Mandantenumgebungen bei Betrieb einer gemeinsam genutzten Infrastruktur

Ziel ist es, frühzeitig zwischen „Erfolgen aus der Testphase“ und „Erfolgen in der Produktionsumgebung“ zu unterscheiden, solange Änderungen noch kostengünstig sind.4) Frühzeitig operationalisieren (denn am zweiten Tag entscheidet sich, ob Projekte erfolgreich sind oder scheitern).

Planen Sie Folgendes:

• Telemetrie und Dashboards (Latenz, Überlastungssignale, Verbindungsfehler, Hotspots)
• Änderungsmanagement (Firmware, Konfigurationsabweichung, kontrollierter Rollout)
• Ersatzteil- und Resilienzplanung

Hier kann Hammers Ansatz bei Lieferung und Support die Lücke zwischen einer schnellen Infrastruktur und einem überschaubaren Service schließen.

Referenzarchitekturmuster für europäische Labore und Forschungsinstitute

Hier sind drei gängige Muster, die sich beim Aufbau von Umgebungen rund um CN5000 für Physik- und Biowissenschaftsumgebungen bewährt haben

Muster A: „Wissenschafts-Pod“ für schnelle Übernahme

• 1–2 Racks mit Rechenleistung (CPU oder GPU)
• Dedizierte CN5000-Blattverteiler
• Klare Zugangs- und Ausgangsgrenzen zum Lager und zum gesamten Campusnetzwerk
• Ideal zum Nachweis tatsächlicher Arbeitslaststeigerungen und zur Schulung von Betriebsteams

Muster B: Gemischter KI- und HPC-Produktionscluster

• Separate logische Partitionen oder Warteschlangen für:
  • KI-Training
  • Simulation
  • Datenpipelines
• Das Material ist so konzipiert, dass es bei intensiven Trainingsläufen die Geräusche benachbarter Läufer minimiert
• Schwerpunkt auf vorhersehbaren Kollektiven und stabilen Auftragsabschlusszeiten

Muster C: Wachstum mehrerer Cluster mit gemeinsam genutzten Diensten

• Mehrere CN5000-gestützte Cluster (z. B. Bildgebung in den Lebenswissenschaften, Physiksimulation)
• Gemeinsame Dienstleistungen:
  • Authentifizierung
  • Terminplanungsrichtlinie
  • Überwachung
  • Lagerung
• Die Fabric-Strategie konzentriert sich auf Wiederholbarkeit: „Wir können dies mit Zuversicht wieder einsetzen.“

Es gibt kein einziges „richtiges“ Design – es geht darum, die Topologie und das Betriebsmodell an die tatsächlichen Arbeitsweisen Ihrer Organisation anzupassen.

Datengovernance, Datensicherheit und Zusammenarbeit in ganz Europa

Physik und Lebenswissenschaften befinden sich oft an entgegengesetzten Enden des Spektrums der Datenverwaltung – von relativ offenen experimentellen Daten in einigen Bereichen der Physik bis hin zu hochsensiblen menschlichen Daten in Teilen der Lebenswissenschaften. Moderne HPC-Netzwerke müssen diese Realität berücksichtigen.

Beim Einsatz von CN5000-basierter Infrastruktur in europäischen Umgebungen ist es unerlässlich, Folgendes zu berücksichtigen:

• Segmentierung nach Design (Projekte, Mieter, regulierte Datensätze)
• Prüfbare Änderungskontrolle (wer hat was, wann und warum geändert)
• Klare Abgrenzungen zu Speichern und externen Netzwerken (minimieren unerwartete Datenpfade)
• Bereitschaft zur Zusammenarbeit (Unterstützung föderierter Zugriffsmodelle, wo angebracht)

Nichts davon ist spektakulär, aber es ist oft der Unterschied zwischen einem „schnellen Cluster“ und einer „Plattform, der die Organisation in den nächsten fünf Jahren vertrauen kann“.

Gängige Anwendungsfälle, in denen CN5000 + Hammerlieferung den entscheidenden Unterschied machen kann

KI-Training für wissenschaftliche Modelle

• Kollektive, Synchronisationspunkte und Ausbruchsmuster dominieren
• Vorhersagbarkeit unter Last verkürzt die Zeit bis zum Erreichen der Ergebnisse

Groß angelegte Simulation mit Synchronisationspunkten

• Latenz und Jitter können die Simulation eng gekoppelter Physiksysteme stark beeinträchtigen
• Nachrichtenrate und stabiles Verhalten sind wichtig

Bildgebungs-, Rekonstruktions- und Multi-Omics-Pipelines

• Arbeitsabläufe mischen bandbreitenintensive Phasen und kommunikationsintensive Aufgabenübergänge
• Oft laufen sie gleichzeitig in mehreren Teams

Häufig gestellte Fragen: Wie CN5000 Omni-Path in realen HPC- und KI-Clustern hilft

Wie verbessert Cornelis CN5000 Omni-Path die HPC- und KI-Leistung in realen Clustern?

In Produktionsclustern ist oft nicht der Durchsatz der limitierende Faktor, sondern Überlastung und Latenz. CN5000 wurde entwickelt, um die Kommunikation unter Last vorhersehbar zu halten, sodass Jobs keine Leistungseinbrüche erleiden, wenn viele Mandanten oder viele Ränge gleichzeitig kommunizieren.

In der Praxis resultiert dies aus einem Omni-Path-Design, das Folgendes betont:

• Verlustfreies Verhalten mit kreditbasierter Flusssteuerung (damit Sie unter Druck nicht in eine Verlust-/Wiederholungsspirale geraten).
• Feingranulares adaptives Routing / Mehrwegeausbreitung zur Umgehung vorübergehender Hotspots.
• Aktives Stauungsmanagement (oft als switch-informiertes Pacing/Slowdown bezeichnet) zur Reduzierung von Tail-Effekten.

Der Nettoeffekt: weniger Verzögerungen in Kollektiv- und Synchronisationsphasen und eine bessere Beschleunigerauslastung bei hoher Auslastung des Fabric.

Welche Arten von Arbeitslasten profitieren in Physik und Lebenswissenschaften am meisten von CN5000?

CN5000 zeigt tendenziell die besten Ergebnisse, wenn Jitter und Tail-Latenz die Ergebnisse dominieren, insbesondere:

• Enge MPI-Kollektive (z. B. allreduce/alltoall) bei großem Umfang
• Anwendungen mit hoher Nachrichtenrate und vielen kleinen Nachrichten
• Synchronisationsintensive Simulationen, bei denen einige wenige langsame Ränge den Zeitschritt verlangsamen
• Stoßartiger oder stark auf Incast-Daten fokussierter Datenverkehr tritt bei KI-Trainingssystemen mit mehreren Knoten, Rekonstruktionspipelines und Analysen mit hohem Shuffle-Anteil auf

Wenn Sie bei der Skalierung feststellen, dass Ihre Profile zunehmend Zeit in Kollektiven, Barrieren oder Halo-Austauschen verbringen, dann ist dies die Art von Problem, für deren Lösung CN5000 entwickelt wurde.

Warum wird das Netzwerk im großen Maßstab zum Flaschenhals vor GPUs oder Speicher?

Mit zunehmender Größe der Cluster steigt der Zeitaufwand für die Koordination (Gradienten, Reduktionen, Austauschvorgänge, Barrieren). Bei Überlastung oder langen Verzögerungen müssen die schnellsten Knoten und GPUs auf die langsamsten Kommunikationsereignisse warten. Die Auslastung kann einbrechen, selbst wenn die „Spitzenbandbreite“ laut Theorie hoch erscheint.

Was bedeutet „verlustfrei“ in der Praxis? In der Praxis bedeutet „verlustfrei“, Paketverluste und erneute Übertragungen zu vermeiden, da diese die Überlastung verstärken und Latenzspitzen verursachen. Diese Spitzen äußern sich in langsamen Verarbeitungsgeschwindigkeiten und unvorhersehbaren Auftragsabschlusszeiten.

CN5000 ist auf verlustfreie, staufreie Übertragung ausgerichtet und nutzt kreditbasierte Flusssteuerung sowie adaptives Routing, um die Stabilität unter gemischter Last aufrechtzuerhalten.

Worin unterscheidet sich CN5000 von InfiniBand oder High-Performance Ethernet (RoCE)?

Auf hohem Niveau:

• CN5000 (Omni-Path): Positioniert als durchgängig skalierbares Fabric, das auf vorhersehbare Leistung unter Last abgestimmt ist und verlustfreies Verhalten, adaptives Routing und Staukontrolle als erstklassige Designziele nutzt.
• InfiniBand: weit verbreitet im High-End-HPC-Bereich mit einem tiefgreifenden Ökosystem und ausgereiften Betriebspraktiken (ausgezeichnete Leistung, breite Unterstützung durch verschiedene Hersteller).
• RoCE / High-Performance Ethernet: Betrieblich vertraut und leistungsfähig, erfordert aber typischerweise Disziplin in Bezug auf PFC/ECN-Design, Pufferung, QoS und Rauschunterdrückung, um Latenzüberraschungen im großen Maßstab zu vermeiden.

Es sei auch klar gesagt: Die „vollständigen Vorteile“ des CN5000 ergeben sich typischerweise aus einer durchgängigen Omni-Path-Lösung (Switches + NICs) und nicht aus einer Kombination verschiedener Komponenten im Datenpfad.

Was leistet Hammer konkret in einem CN5000-basierten HPC-Projekt?

Hammer macht aus der Verbindung etwas, das man täglich nutzen kann und das typischerweise Folgendes umfasst:

• Anforderungen → Gebäudedesign: (Topologie, Überbuchungsziele, Wachstumsplan, Verkabelungsstrategie)
• Validierung: Testpläne, die reale Arbeitslasten widerspiegeln (nicht nur Mikrobenchmarks im Testlabor)
• Aufbau und Bereitstellung: Switches, Optiken/Kabel, Host-Konnektivität, Konfigurationsvorlagen, Umstellungsunterstützung
• Betrieb: Erwartungen an Überwachung/Telemetrie, Änderungsmanagement, Ersatzteilstrategie und Support-Runbooks

Wie sollten wir ein CN5000-Fabric validieren, bevor wir es flächendeckend einführen?

Eine praktische Validierung vor der Markteinführung umfasst üblicherweise Folgendes:

• MPI-Kollektivtests im vorgesehenen Umfang (nicht nur in einem einzelnen Rack)
• Mini-Apps / repräsentative Kernel aus Ihrer tatsächlichen Nutzerbasis
• KI-Kommunikationstests, die kollektiv geprägte Schritte (und Überlappungsmuster) betonen
• Stresstests für gemischt genutzte Objekte zur Untersuchung von Störeffekten durch Nachbarn und Langzeitverhalten

Das Ziel: Fälle aufzudecken, in denen „Erfolge im stillen Labor“ sich nicht in die Produktion übertragen lassen – solange Topologie- und Richtlinienänderungen noch kostengünstig sind.

Wie gestalten wir ein CN5000-Netzwerk für ein schrittweises Wachstum an europäischen Forschungsstandorten?

Viele Programme skalieren phasenweise (Pod → Multi-Rack → Multi-Cluster/Federation). Gängige Designansätze, die ein reibungsloses Wachstum gewährleisten:

• Wählen Sie eine Topologie mit klarem Erweiterungspfad (für zukünftige Erweiterungen reservierte Ports, vorhersehbare Verkabelung)
• Definieren Sie frühzeitig die operativen Grenzen (Mandanten/Partitionen/Warteschlangen, QoS-Erwartungen)
• Planen Sie, wie Sie Änderungskontrolle und „Auswirkungsradius“ beim Hinzufügen von Racks oder Standorten handhaben werden

Auf diese Weise werden durch Skalierung nicht versehentlich neue Hotspots oder unerwünschtes Nachbarverhalten eingeführt

Wie können CN5000-Implementierungen die Datenverwaltung und -sicherheit in ganz Europa unterstützen?

In regulierten Life-Science-Umgebungen ist das Netzwerk Teil der Steuerungsebene für die Unternehmensführung. Typische Muster sind:

• Segmentierung nach Projekt/Mandant (damit regulierte Datensätze keine unerwarteten gemeinsamen Pfade aufweisen)
• Prüfbare Konfiguration + Änderungskontrolle, abgestimmt auf Ihr Sicherheitsmodell
• Klare Abgrenzungen zu Speichern und externen Netzwerken, um versehentliche Datenabflüsse zu vermeiden
• Wo Zusammenarbeit erforderlich ist, sollten gezielte föderierte Zugriffsmuster dem Ad-hoc-Peering vorgezogen werden

Wichtigste Erkenntnisse für europäische Forschungsleiter

• Das Netzwerk ist zunehmend der entscheidende Faktor für die tatsächliche Leistungsfähigkeit in der Physik und den Lebenswissenschaften, insbesondere bei gemischten KI- und HPC-Workloads.
• Cornelis CN5000 zielt auf vorhersehbare Leistung in großem Umfang ab, wo Stauverhalten und Latenz am Ende der Verarbeitungszeit häufig den größten Einfluss auf die Job-Abschlusszeit haben.
• Hammer hilft dabei, diese Fähigkeit in eine funktionierende europäische Lösung umzusetzen:
  • Entworfen
  • Bestätigt
  • Eingesetzt

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