C. ARLANDINI SUPERCALCOLO 62-66 62 BOLLETTINO DEL CILEA N. 103 OTTOBRE 2006 Michelangelo, un sistema ad alte prestazioni per la bioinformatica italiana Claudio Arlandini CILEA, Segrate Abstract Nell'ambito del Progetto LITBIO il CILEA ha installato un nuovo supercalcolatore dedicato esclusivamente ad applicazioni bioinformatiche, denominato Michelangelo. Si tratta di un cluster realizzato mediante tecnologie innovative, composto di 280 core Opteron e di una rete di interconnessione ad alte prestazioni Infiniband 4X. Il sistema ha una potenza di picco di 1,2 TFlop/s. Combinato con le altre risorse di calcolo ad alte prestazioni del CILEA ha permesso il ritorno del centro nella prestigiosa classifica TOP500. In the framework of Project LITBIO CILEA installed a new supercomputer, named michelangelo, dedicated to bioinformatic applications. It is a cluster, realized with innovative solutions, composed of 280 Opteron cores and a high performance interconnection network Infiniband 4X. The system has a peak performance of 1.2 TFlop/s. Once combined with the other CILEA high performance computing resources it allowed the return of the Center in the TOP500 list. Keywords: Supercomputing, Bioinformatica, Cluster. Introduzione Il CILEA è partner organizzativo del Labo- ratorio Interdisciplinare di Tecnologie Bioinfor- matiche (LITBIO) (fig. 1), un progetto di livello internazionale [1] finanziato dal Ministero Università e Ricerca, mediante un bando FIRB 2003 per il periodo 2005-2010, coordinato dal dott. Luciano Milanesi dell'Istituto di Tecno- logie Biomediche del CNR (CNR-ITB), con lo scopo di incoraggiare la ricerca Genomica e Pro- teomica. . Fig. 1 – Il logo del Progetto LITBIO Lo scopo generale della Bioinformatica può essere riassunto nella generazione di nuove conoscenze di tipo indicativo mediante il confronto tra dati genomici, proteomici e di trascrizione con modelli di più larga scala, che consentono nuove scoperte nelle basi molecolari della vita. I dati generati da vari progetti di sequenziamento del genoma formano la base per estrarre nuove classi di informazioni, per esempio sulla storia evolutiva delle famiglie geniche, su moduli genomici e network rego- lativi, e su una classificazione genotipica, invece che fenotipica, delle specie. Il numero dei super-calcolatori dedicati all'analisi del genoma umano è in continuo aumento in tutto il mondo. Le necessità che hanno giustificato questo sforzo derivano dalla natura stessa del lavoro di compilazione, assemblaggio e comparazione di dati spesso frammentari, e dall'aumento della quantità di dati, che provoca una crescita esponenziale dei tempi di analisi. Algoritmi più efficienti ed efficaci, analisi più globali e approfondite inevitabilmente cambie- ranno il modo in cui gli scienziati affrontano la