High Performance Computing (HPC)

Die Hochleistungsdatenverarbeitung – auch High Performance Computing (HPC) genannt – wird für komplexe Verarbeitungsvorgänge verwendet, die Geschwindigkeiten weit über denen eines Standardcomputers erfordern. Für Suchvorgänge oder die Verarbeitung großer Datenströme stellt eine HPC-Architektur umfangreiche Rechenressourcen zur Verfügung. So werden Workloads zügig und gleichmäßig abgearbeitet. Die besten Komponenten werden basierend auf ihrer Leistung und ihrer Fähigkeit ausgewählt, jeden einzelnen Schritt der Verarbeitung zu unterstützen. Arbeitsspeicher sowie Netzwerk-, Speicher- und Rechenkapazitäten müssen für flüssiges Arbeiten aufeinander abgestimmt sein. Eine HPC-Lösung lässt sich auch als Hybrid-Architektur umsetzen und bietet so eine noch größere Flexibilität. Möglich ist eine Kombination aus verschiedenen Produkten wie Dedicated Servern und Cloud-Computing-Diensten – und das in mehreren Regionen.

Zum Bereitstellen einer HPC-Lösung muss ein Cluster aus physischen Servern erstellt werden. Dieser Cluster enthält alle für das HPC erforderlichen Hardware-Ressourcen. Insbesondere wird auf das Gleichgewicht zwischen Leistung und Kapazität einer jeden Ressource geachtet – je nach Anforderungen eines bestimmten Projekts. Speicherkapazität, Verarbeitungsgeschwindigkeit, Übertragungsfluss zwischen den Servern: Alles wird für maximale Effizienz berechnet. Die Agilität, die durch die Skalierbarkeit der Ressourcen und Server entsteht, muss im Laufe der Zeit mit den wachsenden Anforderungen von Anwendungen, Diensten und Algorithmen Schritt halten können.

AMD EPYC- und Intel Xeon-Prozessoren sind zwar beide für HPC-Anwendungen geeignet, weisen jedoch unterschiedliche Merkmale auf. AMD EPYC-Prozessoren bieten eine große Anzahl an Cores und eine hohe Speicherkapazität, was ideal für Aufgaben ist, die eine hohe Parallelität erfordern. Die Intel Xeon-Prozessoren zeichnen sich durch ihre robuste Single-Core-Leistung und ihre breite Kompatibilität mit verschiedenen Unternehmensanwendungen aus. Die Entscheidung für eine der beiden Optionen hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Workload ab – je nachdem, ob es sich um komplexe Simulationen, Datenverarbeitung oder Machine-Learning-Projekte handelt.

Die NVIDIA-GPUs verbessern die Performance von HPC-Servern durch die Bereitstellung erweiterter Rechenleistung für AI-Aufgaben. Die L4-GPU basiert auf der Ada Lovelace-Architektur und wurde für eine Vielzahl von Workloads entwickelt, einschließlich Grafik, Simulation und Datenanalyse. Die L40S mit ihren Tensor Cores der vierten Generation ist hervorragend für das Training und die Inferenz in der AI geeignet. Durch die Integration dieser GPUs stellt OVHcloud Unternehmen eine leistungsstarke AI-Infrastruktur bereit, die den anspruchsvollsten Anforderungen in Sachen High Performance Computing gerecht werden kann.

NVMe-Festplatten bieten in HPC-Umgebungen erhebliche Vorteile gegenüber SATA- oder SAS-Festplatten. Ihre größter Pluspunkt ist ihre extrem hohe Datenübertragungsgeschwindigkeit, die die Latenz drastisch reduziert und die Leistung des Systems insgesamt erhöht. NVMe-Festplatten können große Datenmengen bewältigen und die Anforderungen von HPC-Anwendungen im Hinblick auf intensive Lese-/Schreibvorgänge erfüllen. Dies führt zu einer schnelleren Verarbeitung von Simulationen, Datenanalysen und anderen IT-Aufgaben, sodass Unternehmen das Beste aus ihrer HPC-Infrastruktur herausholen können.

Bare-Metal-Server bieten eine erhöhte Sicherheit für HPC-Anwendungen, da sie einem einzigen User zugewiesen sind. So werden Risiken in Zusammenhang mit der gemeinsamen Nutzung mit anderen Kunden eliminiert, wie sie in geteilten Cloud-Umgebungen bestehen. Sie haben die volle Kontrolle über den Zugriff auf die Hardware, wodurch Schwachstellen reduziert werden können. Darüber hinaus bieten die Bare-Metal-Server von OVHcloud erweiterte Sicherheitsoptionen wie den DDoS-Schutz, um die Lösung vor Distributed-Denial-of-Service-Angriffen zu schützen. Diese physische Isolierung und die integrierten Sicherheitsmaßnahmen sorgen für einen optimalen Schutz sensibler Daten und kritischer Anwendungen.

Die Netzwerkbandbreite ist in einem HPC-Cluster von entscheidender Bedeutung, da sie die Geschwindigkeit und Effizienz der Kommunikation zwischen den Nodes bestimmt. Eine hohe Bandbreite, wie die 50 Gbit/s für die High Grade Server von OVHcloud, minimiert Engpässe und sorgt für einen schnellen und kontinuierlichen Datenfluss. Dies ist für HPC-Anwendungen unerlässlich, die einen intensiven Datenaustausch erfordern – wie es beispielsweise bei wissenschaftlichen Simulationen oder verteilten Berechnungen der Fall ist. Eine angemessene Bandbreite sorgt dafür, dass die Computing-Ressourcen optimal genutzt werden können, was die Leistung des Clusters insgesamt verbessert.