Saksalainen kemiankonserni BASF toi markkinoille uuden prosessoripohjaisen supertietokoneen Ludwigshafenin tehtaallaan AMD. Se on huomattavasti tehokkaampi kuin sen 1,75 petaflopin edeltäjä ja sen laskentateho on 3 petaflopsia.
"Digitaaliset teknologiat ovat yksi tärkeimmistä työkaluista, joilla voimme edelleen laajentaa osaamistamme tutkimus- ja kehitystyön alalla", sanoi johtokunnan jäsen ja tekninen johtaja. BASF Tohtori Melanie Maas-Brunner.
Hän totesi, että nykyään lupaavimpien polymeerirakenteiden kehittäminen vaatii keskimääräistä korkeampaa laskentatehoa. ”Viimeiset viisi vuotta olemme työskennelleet menestyksekkäästi ympäri maailmaa supertietokoneemme, Quriosityn, kanssa. Sen avulla pystyimme lyhentämään innovatiivisten molekyylien ja kemiallisten yhdisteiden kehitysaikaa ja nopeuttamaan uusien tuotteiden tuloa markkinoille, Maas-Brunner sanoo. - Mutta laskentateho ei enää riittänyt. Tutkimusprojektiemme monimutkaisuus ja vastaavasti supertietokoneen vaatimukset ovat kasvaneet."
Uuden supertietokoneen on valmistanut Hewlett Packard Enterprise (HPE) ja se toimii prosessorien kanssa AMD EPYC. Siinä on innovatiivinen jäähdytyskonsepti, joka perustuu lämminvesijäähdytykseen. Järjestelmä imee lämpöä suoraan siitä, missä sitä syntyy supertietokoneessa, ja haihduttaa sen, mikä vähentää energiankulutusta ja käyttökustannuksia.
BASF:n uusi supertietokone, nimeltään Quriosity, on edeltäjänsä tavoin maailman suurin teollisuuskemian tutkimuksessa käytetty supertietokone. HPE kunnostaa edellisen supertietokoneen palautusasteella yli 95 %. Oman supertietokoneensa lisäksi BASF aikoo hyödyntää myös pilvilaskentaa.
Digitaalisena työkaluna supertietokone säästää aikaa. Laskelmat, jotka olisivat kestäneet aiemmin noin vuoden, voidaan suorittaa supertietokoneella muutamassa päivässä. Tämä ei ainoastaan vähentänyt tuotekehitysaikaa, vaan auttoi myös löytämään ja hyödyntämään aiemmin piilotettuja yhteyksiä uusien tutkimustapojen soveltamiseen.
Quriosity-supertietokone on ollut BASF:n käytössä vuodesta 2017 ja suorittaa keskimäärin 20 XNUMX tehtävää päivässä. Esimerkiksi henkilökohtaisen hygienian alalla monimutkaiset supertietokonesimulaatiot auttavat tutkijoita ymmärtämään paremmin henkilökohtaisten hygieniatuotteiden koostumusta ja ennustamaan tarkemmin, mitkä kosmeettiset ainesosat harmonisoituvat halutun vaikutuksen saavuttamiseksi.
Mallintaminen auttaa suunnittelemaan ja optimoimaan reaktioprosesseja. On mahdollista esimerkiksi mallintaa aineiden jakautumista ja lämpötilaa reaktorissa ja käyttää tätä tietoa tuotannon parantamiseen. Kasvinsuojeluaineiden kehityksen varhaisessa vaiheessa molekyylimallinnuksen avulla supertietokone pystyy tunnistamaan nopeasti sopivia yhdisteitä, jotka ovat tehokkaita ja ympäristön kannalta turvallisia.
Lue myös: