Hochleistungsrechner

Parallele Datenverarbeitung für komplexe wissenschaftliche Analysen

Der Hochleistungsrechner des Museums für Naturkunde Berlin ist ein sogenannter High Performance Computing (HPC) Cluster. Dabei handelt es sich um ein Netzwerk miteinander verbundener Computer, die eine große Anzahl von Rechenoperationen parallel ausführen können. Solche Systeme ermöglichen wissenschaftliche Analysen, die auf einzelnen Rechnern nicht oder nur sehr langsam durchgeführt werden könnten. 

Am Museum für Naturkunde Berlin sind elf Rechner mit insgesamt 640 Prozessorkernen und 8.5 Terabyte Arbeitsspeicher zu einem Cluster verbunden.  Zudem gibt es eine GPU node für CUDA basierte Anwendungen.  
Zusatzlich gibt es zwei Storage-Server für parallele Filesysteme und ein VM Cluster für verschiedene Dienste wie Monitoring, Nutzer:inneverwaltung für die Auswertung wissenschaftlicher Berechnungen.  

Die Kombination unterschiedlicher Rechenknoten deckt verschiedene Anforderungen ab. Zeitintensive Berechnungen können über viele Wochen oder Monate laufen, während andere Anwendungen mehrere Prozessoren parallel nutzen oder besonders viel Arbeitsspeicher benötigen. Forschende greifen von ihren Arbeitsplätzen im Museum direkt auf den Cluster zu und tauschen Daten über das interne Netzwerk aus. Das Betriebssystem sowie zahlreiche wissenschaftliche Programmbibliotheken, Editoren und Analysewerkzeuge ermöglichen eine breite Palette wissenschaftlicher Anwendungen. 

Wofür eignet sich der Hochleistungsrechner?

Der Hochleistungsrechner eignet sich insbesondere für: 

  • numerische Simulationen komplexer natürlicher Prozesse 
  • Analyse großer biologischer und genomischer Datensätze 
  • Modellierung geophysikalischer und geodynamischer Prozesse 
  • parallele Berechnungen mit sehr hohen Rechenanforderungen 
  • datenintensive bioinformatische Analysen 
  • langfristige wissenschaftliche Modellierungen über viele Wochen oder Monate 

Nutzung und Zusammenarbeit

Der Hochleistungsrechner steht Forschenden des Museums für Naturkunde Berlin zur Verfügung. Er wird in verschiedenen Arbeitsgruppen eingesetzt, etwa in der Evolutionsbiologie, Bioinformatik, Geologie und Planetenforschung. 

Die Infrastruktur ermöglicht es, rechenintensive Analysen direkt in die wissenschaftlichen Arbeitsabläufe zu integrieren. Zugang und Datenaustausch erfolgen über das interne Netzwerk des Museums. 

Eine Nutzung durch externe Forschende ist im Rahmen gemeinsamer Forschungsprojekte möglich. 

Laborverfahren und Analysemethoden

  • Numerische Modellierung hochdynamischer Prozesse 
  • Simulation geophysikalischer und planetarer Einschläge 
  • Bioinformatische Genom- und Sequenzanalysen 
  • parallele Hochleistungsberechnungen (High Performance Computing) 

Anwendungen in Forschung und Projekten

Anwendungen in Forschung und Projekten

æ Fenski, C., Feige, J., Airo, A., Miedtank, A. (2025). Constraining the Cosmic Origin of Micrometeorites from the Atacama Desert, Chile. Goldschmidt2025 abstracts, 1. DOI: https://doi.org/10.7185/gold2025.31799

æ Allen, N., Riebe, M., Väisänen, S., Kohout, T., Suhonen, H., Fenski, C., Feige, J., Taylor, S., Maden, C., Busemann, H. (2025). Atmospheric entry heating in cosmic dust. Goldschmidt2025 abstracts, 1. DOI: https://doi.org/10.7185/gold2025.30628

æ Miedtank, A., Airo, A., Hecht, L., Fenski, C., Feige, J. (2025). Micrometeorite Diversity in a Time-Resolved Sedimentary Record from the Atacama Desert – A Key to Understanding Solar System Events. Goldschmidt2025 abstracts, 1. DOI: https://doi.org/10.7185/gold2025.32037

æ Miedtank, A., Airo, A., Fenski, C., Feige, J. (2024). Micrometeorites from a Time-Revolved Sedimentary Record in the Atacama Desert. LPI Contrib. No. 3036. URL: https://www.hou.usra.edu/meetings/metsoc2024/pdf/6407.pdf

æ Blom, M.P., Peona, V., Prost, S., Christidis, L., Benz, B.W., Jønsson, K.A., Suh, A., Irestedt, M. (2024). Hybridization in birds-of-paradise: Widespread ancestral gene flow despite strong sexual selection in a lek-mating system. iScience, 27(7), 110300. DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2024.110300

æ Thörn, F., Müller, I.A., Soares, A.E.R., Nagombi, E., Jønsson, K.A., Blom, M.P.K., Irestedt, M. (2025). Frequent Hybridisation Between Parapatric Lekking Bird-of-Paradise Species. Molecular Ecology, 34(11), e17780. DOI: https://doi.org/10.1111/mec.17780

æ DeCoster, M.E., Luther, R., Collins, G.S., Dai, K., Davison, T., Graninger, D.M., Kaufmann, F., Rainey, E.S.G., Stickle, A.M. (2024). The Relative Effects of Surface and Subsurface Morphology on the Deflection Efficiency of Kinetic Impactors: Implications for the DART Mission. The Planetary Science Journal, 5(1), 21. DOI: https://doi.org/10.3847/PSJ/ad11ec

æ Luther, R., Schmalen, A., Artemieva, N. (2023). Campo del Cielo modeling and comparison with observations: II. Funnels and craters. Meteoritics & Planetary Science, 58(12), 1832-1847. DOI: https://doi.org/10.1111/maps.14104

æ Luther, R., Artemieva, N., Schmalen, A., Wünnemann, K., Koschny, D., Moissl, R. (2025). Small but mighty: Impact hazards from iron Near‐Earth Objects. Meteoritics and Planetary Science, maps.70086. DOI: https://doi.org/10.1111/maps.70086

Poelchau, M.H., Winkler, R., Kenkmann, T., Wirth, R., Luther, R., Schäfer, F. (2024). Extreme twin densities in calcite—A shock indicator. Geology, 53(3), 279-283. DOI: https://doi.org/10.1130/G52795.1

æ Senel, C.B., Luther, R., Karatekin, Ö., Dai, K., Luo, X.Z., Collins, G.S., DeCoster, M.E., Davison, T., Tao, Y., Raducan, S.D., Zhu, M.H., Goderis, S., Wünnemann, K., Claeys, P. (2025). Proximal boulders and momentum transfer from DART-scale 3D impact simulations on asteroid Dimorphos. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society, 545(3), staf2162. DOI: https://doi.org/10.1093/mnras/staf2162