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Your HPC-Team

Kurs: Parallelisierung mit MPI und OpenMP, Frühling 2020

Veranstaltungsort

Zentrum für Datenverarbeitung (ZDV) der Johannes Gutenberg-Universität Mainz, Anselm-Franz-von-Bentzel-Weg 12, 55128 Mainz, Raum N33 (wird im Gebäude ausgeschildert)

Termin

2018, Montag, 30. März - 2. April; jeweils 9:00 Uhr bis 18:00 Uhr

Beschreibung

Inhalt des Kurses sind die Programmiermodelle MPI und OpenMP. Bei praktischen Übungen (in C und Fortran) können die Teilnehmer die Basis-Konstrukte des Message Passing Interfaces (MPI) und die Shared-Memory Direktiven von OpenMP direkt ausprobieren und testen. Dieser Kurs wird von der Johannes-Gutenberg-Universität Mainz in Zusammenarbeit mit dem HLRS organisiert. Etwa 70% der Kursinhalte richten sich an Programmier-Beginner und etwa 20% an Fortgeschrittene.

Agenda

Die Agenda finden Sie hier.

Sprache

Englisch

Dozent

Dr. Rolf Rabenseifner vom HLRS

Registrierung

Online-Registrierung hier.

Gebühren

Angehörige deutscher Universitäten oder anderer öffentlicher Forschungseinrichtungen: keine.
Andere: 780 EUR.
(Enthält Essen und Trinken während der Kaffeepausen. Gebühren müssen am ersten Tag in Bar bezahlt werden.)

Voraussetzungen

Shellkenntnisse und C oder Fortran

Social Events

An einem Abend planen wir eine Stadtführung (kostenfrei) und ein gemeinsames Essen, wobei jeder seine eigenen Kosten trägt. Wir freuen uns auf einen netten Abend.

Lokale Organisatoren

Christian Meesters, phone 06131 - 39 - 26397, Email: hpc-courses[at]uni-mainz.de (Zentrum fuer Datenverarbeitung, HPC-Gruppe)

Stornierung

Bitte teilen Sie Stornierungen den Organisatoren so schnell wie möglich via Email mit, damit andere Teilnehmer nachrücken können. Es werden keine Stornierungsgebühren erhoben.
Person die nicht erscheinen und sich nicht abmelden werden für ein Jahr bei allen unserer Kurse gesperrt.

Materialien

Jeder Teilnehmer erhält eine Kopie aller Kursfolien.
Der MPI-1 Teil des Kurses basiert auf einem Kurs des EPCC Education and Training Centre, Edinburgh Parallel Computing Centre.
Käuflich sind Kopien des MPI-3.1 Standards (Hardcover, 17 Euro) und von OpenMP (etwa 14 Euro).

Weitere Kurse

http://www.hlrs.de/training/course-list (Externer Link)

Kontakt

Rolf Rabenseifner, Telefon: 0711 685 65530, Email: rabenseifner[at]hlrs.de
Christian Meesters, phone 06131 - 39 - 26397, Email: meesters[at]uni-mainz.de (Zentrum fuer Datenverarbeitung)

Vortrag: Towards a unified theory of variant calling

Liebe Nutzer,

wir freuen uns am 18. Dezember Johannes Köster (Universitätsklinikum Essen) zu Gast zu haben. Er wird einen Vortrag zum Thema

Towards a unified theory of variant calling

halten. Der Abstract:

The field of variant calling could so far be splitted into small vs. structural and germline vs. somatic, with many specialized algorithms, but no unified solution. We present a novel statistical model that handles all above scenarios in a unified way.

Moreover, the model reaches beyond such standard questions, by allowing to describe and assess arbitrary calling scenarios via boolean logic formulas over allele frequency ranges in arbitrary numbers of samples. Thereby, it not only unifies across all variant size ranges, but also integrates traditional post-hoc filtering steps
into a single statistical assessment. In turn, this enables, for the first time, true bayesian false discovery rate control for variant calling.

Johannes Köster wird am 18. Dezember um 13:30 im Besprechungsraum 3 des ZDV sprechen.

Fragen und Anregungen richten Sie bitte an hpc-colloqium@uni-mainz.de

Ihre HPC Gruppe

Neue Kurse 2020

Liebe Nutzer,

Die Termine für das Jahr 2020 stehen fest, erste Anmeldungen sind möglich. Aufgrund einer Umstellung unserers e-Learningsystems ist das Einschreiben bis auf Weiteres nur angemeldet möglich. Zudem werden Anmeldungen für weitere Termine erst im November freigegeben.

Zur Einführung in den Umgang mit Hochleistungsrechnern bieten wir unseren HPC-Einführungskurs an (auch "HPC-Intro"). Weil hierzu ein Grundwissen über die Kommandozeile (Bash) notwendig ist, bieten wir jeweils etwa eine Woche vor den HPC-Einführungen Bash-Einführungen (auch "Bash-Intro") an.

Die Termine sind wie folgt:

Noch in diesen Jahr: Bash-Intro am 27. und 28. November und die HPC-Einführung am 3. und 4. Dezember. (Die Kurse sind jeweils zweitägig.)
Im nächsten Jahr:
- Eine Einführung in das Programmieren mit C++ vom 9. März bis zum 13. März 2020
- Ein Parallelisierungskurs angeboten durch das HLR Stuttgart bei uns zu MPI und OpenMP vom 30. März bis zum 2. April 2020. Noch ist aus technischen Gründen keine Anmeldung möglich. Wir werden über die mögliche Anmeldung zeitnah informieren
- Eine weitere Bash-Intro am 22. und 23. April 2020 und eine HPC-Einführung am 29. und 30. April 2020
- Ein Workshop zur Nutzung der SeqAn-Sequenzanalysebibliothek für Bioinformatiker (Voraussetzung C++-Kenntnisse) am 6. Mai 2020 (noch keine Anmeldung möglich).
- Weitere Bash-Intros am 26. und 27. August 2020 sowie am 25. und 26. November 2020, sowie HPC-Einführungen am 2. und 3. September 2020 sowie am 2. und 3. Dezember 2020.

Eine Übersicht und Links zu den Anmeldungen finden Sie hier auf unserer Webseite.

Bitte beachten Sie:

Aufgrund des veralteten e-Learning-Systems ist eine Übersicht und Anmeldung nur nach vorheriger Anmeldung auf der e-Learning Seite möglich. Das ZDV arbeitet mit Hochdruck an einer Lösung. Wir werden mit Etablierung des neuen Systems zeitnah unsere Seite anpassen und weitere Anmeldungen ermöglichen.
Die HPC-Gruppe bietet für das kommende Jahr nur 3 Paare aus Bash-und HPC-Einführung an. Die Ursache ist, dass wir weitere Kurse anbieten, u. a. die beiden C++-Kurse und auch noch weitere Kurse anbieten möchten. Sollten wir durch eine lange Warteliste erkennen, dass Bedarf an
weiteren Kursen besteht, werden wir zusätzliche Kurse anbieten.

Ihre HPC Gruppe

NVIDIA DGX-1 available

Dear users,

we are happy to announce that we can offer the access to two NVIDIA DGX-1 systems. NVIDIA promotes those as “the most powerful AI system in the world for the most complex challenges”. NVIDIA DGX-1 offers an AI supercomputer (in a box) for superior performance in the fields of artificial intelligence, machine learning and deep learning. Read more on NVIDIA Website.

The machines are equipped with 8 NVIDIA Tesla v100 GPUs with 16GB/GPU or 32GB/GPU, two Intel Xeon E5-2698 v4 2.2 GHz CPUs and 512GB 2nd generation high bandwidth memory yielding a peak performance of 1PFLOPS. The GPUs are interconnected via the NVIDIA NVLink and the network connection consists of 4x InfiniBand 100 Gbps EDR and 2x 10GbE

If you’re intested in using those machines send us an email at hpc@uni-mainz.de

MOGON II weiter an der Spitze deutscher Hochleistungsrechner

09.07.2018: Der Mainzer Supercomputer MOGON II weiterhin an der Spitze der schnellsten Hochleistungsrechner an deutschen Universitäten und unter den 100 schnellsten Supercomputern der Welt.

Die Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) hat 2016 und 2017 die zwei Phasen des Hochleistungsrechners MOGON II in Betrieb genommen, der mit einer Rechenleistung von zwei PetaFLOPS respektive 2.000.000.000.000.000 Gleitkommaoperationen pro Sekunde in der Liste der weltweit 500 schnellsten Rechner im November 2017 auf Platz 65 startete und auch im Juni 2018 mit Platz 87 noch unter den 100 schnellsten Rechnern der Welt rangiert. Damit ist der Mainzer Supercomputer zugleich weiterhin der schnellste Hochleistungsrechner an einer deutschen Universität. In der Liste der energieeffizientesten Supercomputer wird MOGON II weltweit nun auf Position 62 geführt (November 2017: Position 51). Der Name MOGON wurde in Anlehnung an das römische Mogontiacum, dem lateinischen Namen der Stadt Mainz gewählt.

Die Landesregierung, der Bund, die Johannes Gutenberg-Universität Mainz und das Helmholtz Institut Mainz (HIM) haben seit 2016 insgesamt 10,6 Millionen Euro in den neuen Hochleistungsrechner investiert, um die rheinland-pfälzischen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler im Rahmen der Allianz für Hochleistungsrechnen Rheinland-Pfalz (AHRP) bis 2020 mit Rechenleistung der internationalen Spitzenklasse zu unterstützen.

MOGON II: einer der schnellsten Rechner der Welt

27.11.2017: Der Mainzer Supercomputer MOGON II ist schnellster Hochleistungsrechner an einer deutschen Universität und gehört zu den schnellsten 100 Supercomputern der Welt.

Die Johannes Gutenberg-Universität Mainz (JGU) hat im Oktober 2017 die zweite Phase von MOGON II in Betrieb genommen, der mit einer Rechenleistung von zwei PetaFLOPS respektive 2.000.000.000.000.000 Gleitkommaoperationen pro Sekunde in der Liste der weltweit 500 schnellsten Rechner die Position 65 einnimmt. Damit ist der Mainzer Supercomputer zugleich der schnellste Hochleistungsrechner an einer deutschen Universität. In der Liste der energieeffizientesten Supercomputer wird MOGON II weltweit auf Position 51 geführt. Der Name MOGON wurde in Anlehnung an das römische Mogontiacum, dem lateinischen Namen der Stadt Mainz gewählt.

Diese Investition ermöglichte es der JGU, einen Supercomputer aus 1.876 einzelnen Knoten aufzubauen, von denen 822 Knoten mit jeweils zwei 10-Kern Broadwell-Prozessoren und 1.046 Knoten mit jeweils zwei 16-Kern Skylake-Prozessoren von Intel ausgestattet sind. Die mehr als 49.000 Kerne sind mit einem 50 GBit/s Intel Omnipath-Netzwerk zwischen den Knoten gekoppelt und an ein Speichersystem mit 7,5 Petabyte nutzbarer Kapazität angeschlossen. MOGON II wird an der JGU durch das Zentrum für Datenverarbeitung (ZDV) und das Helmholtz-Institut Mainz (HIM) gemeinsam betrieben.

"Die Fortschritte der Computer-Technologie ermöglichen es, dass der neue Hochleistungsrechner bei nahezu siebenfacher Peak-Leistung gegenüber seinem Vorgängersystem mit einer Leistungsaufnahme von 657 kW nur 40 Prozent mehr Strom als dieses benötigt", erklärt Prof. Dr. André Brinkmann, Leiter des Zentrums für Datenverarbeitung der JGU. "Wir können unseren Wissenschaftlern somit bei vergleichsweise nur leicht ansteigenden Unterhaltskosten ein Hochleistungsrechnen der internationalen Spitzenklasse auf dem aktuellen Stand der Technik anbieten."

Mailingliste bioinfo-news

Liebe Nutzer,

Um HPC-mäßig auf dem aktuellen Stand zu bleiben oder unseren Tipps&Tricks-Ticker zu lesen, kann man auf unserer Homepage die RSS-feeds abonnieren. Der Ticker wird nach erfolgter Umstellung wieder häufiger "gefüttert".

Zusätzlich haben wir für alle Interessierten eine Bioinformatik-Mailingliste ins Leben gerufen. Wer mag kann sie abonnieren. Ziel der Liste ist

der Austausch und Hinweise zu Veranstaltungen rund um Bioinformatik und HPC
sowie die Vernetzung lokaler Nutzer.

Ziel ist nicht eine elektronische Diskussionsplattform zu schaffen - dafür gibt es bessere Werkzeuge. Und so rechnen wir mit einem geringen Mailaufkommen auf der Liste.

Ihr HPC-Team

Mogon 2 coming soon

Liebe HPC-Nutzer,

Das Hochleistungsrechnen ist eines der dynamischsten Bereiche in der ohnehin schnelllebigen IT-Welt. Nun wird die Technik in Kaiserslautern und Mainz erweitert. Mit dem Ziel, weiterhin Kapazitäten im Hochleistungsrechen nach dem Stand der Technik für die Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler des Landes bereitzustellen.

Für Mogon II werden in Mainz 8,7 Millionen Euro investiert. Die Investition umfasst dabei ein neues Cluster sowie einen neuen Fileserver. Bereits mit der ersten Ausbaustufe des neuen Hochleistungsrechner Mogon II an der JGU ist Rheinland-Pfalz wieder in der Liga der 500 leistungsstärksten Rechner der Welt vertreten (Platz 265, November 2016). Besonders stolz ist man darauf, dass man im Vergleich mit den anderen Clustern identischer Prozessorarchitektur (Broadwell, Xeon E5-2630v4) das effizienteste System in der TOP500 betreibt und damit eine Platzierung in der Top100 in der GREEN500 erzielen konnte (Platz 70).

Die aktuelle Systemkonfiguration von Mogon II findet Sie hier.

Weitere Informationen werden in Kürze veröffentlcht.

Ihr HPC-Team

Valgrind on Mogon

Dear Developers,

If interested in finding memory leaks or finding cache misses you might heard of the Valgrind Tool Suite . This tool suite can be used on Mogon, too. You can find the relevant documentation (and the reference to the really good Valgrind documentation), here.

Your HPC-Team