Was ist High Performance Computing (HPC)?
High Performance Computing (HPC) bezeichnet die Einrichtung von Supercomputern und Computerclustern, um komplexe Rechenprobleme mit enormer Geschwindigkeit zu lösen. Diese Technologie nutzt die Leistung mehrerer parallel arbeitender Prozessoren zur Verarbeitung umfangreicher Datensätze und arbeitet dabei oft mit Geschwindigkeiten, die über eine Million Mal höher liegen als bei herkömmlichen Desktop- oder Serversystemen.
Diese Systeme können Billiarden von Berechnungen pro Sekunde durchführen und übersteigen die Fähigkeiten eines typischen Desktop-Computers oder einer Workstation damit bei weitem. Diese Systeme werden häufig eingesetzt, um große Probleme in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft in Angriff zu nehmen, zum Beispiel die numerische Strömungsmechanik, Data Warehousing, Transaktionsverarbeitung sowie Aufbau und Prüfung virtueller Prototypen.
Warum ist HPC so wichtig?
Diese Art von System ist aus mehreren Gründen unerlässlich. Erstens ermöglicht es die Verarbeitung riesiger Datenmengen und komplexer Berechnungen mit phänomenaler Geschwindigkeit, was in der heutigen informationsgetriebenen Welt von entscheidender Bedeutung ist. Diese hohe Geschwindigkeit ist für Echtzeitanforderungen wie die Nachverfolgung entstehender Stürme, das Testen neuer Produkte oder die Analyse von Aktientrends absolut erforderlich.
Außerdem spielt HPC eine Rolle bei der Förderung wissenschaftlicher Forschung, künstlicher Intelligenz und Deep Learning. Tatsächlich haben diese Systeme den wissenschaftlichen und technischen Fortschritt in den USA maßgeblich vorangetrieben und auch zu Fortschritten bei der Klimamodellierung, modernen Fertigungstechniken und der nationalen Sicherheit beigetragen.
Diese hohe Bedeutung erstreckt sich über mehrere Branchen – darunter das Gesundheitswesen, die Luftfahrt und die Fertigungsindustrie –, in denen HPC zur Bewältigung komplexer Workloads sowie zur Echtzeitverarbeitung von Daten eingesetzt wird. HPC-gestützte Simulationen können die Notwendigkeit physischer Tests generell reduzieren oder sogar eliminieren und sparen damit Zeit und Ressourcen.
Wie funktioniert HPC?
HPC-Systeme bestehen in der Regel aus Hunderten oder Tausenden von Compute-Servern, auch Nodes genannt, die zu einem Cluster zusammengeschaltet werden. Dies wird auch als Parallelverarbeitung oder Parallel Processing bezeichnet, wobei mehrere Tasks gleichzeitig über mehrere Nodes hinweg ausgeführt werden.
Um mit maximaler Leistung zu arbeiten, muss jede Systemkomponente, einschließlich der Speicher- und Netzwerkkomponenten, mit den anderen Komponenten Schritt halten. So muss zum Beispiel die Speicherkomponente dazu in der Lage sein, Daten so schnell in die Compute-Server einzuspeisen und von diesen aufzunehmen, wie sie verarbeitet werden. Wenn eine Komponente nicht mit dem Rest mithalten kann, leidet die Leistung der gesamten Infrastruktur.
HPC im Cloud Computing
Im Cloud Computing kombiniert High Performance Computing die Rechenleistung und Skalierbarkeit des traditionellen HPC mit der Flexibilität und den On-Demand-Ressourcen von Cloud-Diensten.
In einer Cloud-Umgebung können Benutzer auf umfangreiche Computing-Ressourcen wie Prozessorleistung, Arbeitsspeicher und Storage zugreifen und diese nutzen, um komplexe und ressourcenintensive Aufgaben durchzuführen. Diese Aufgaben umfassen Simulationen, wissenschaftliche Forschung, Datenanalysen sowie andere rechenintensive Workloads, die erhebliche Rechenressourcen erfordern.
Für eine effiziente Kommunikation zwischen den Nodes erfordern HPC-Workloads niedrige Latenzzeiten sowie Netzwerke mit großer Bandbreite. Cloud-Anbieter bieten hier schnelle Verbindungsoptionen, um diese Kommunikation zu unterstützen. Eine effiziente Datenübertragung ist ebenfalls entscheidend und Cloud-Plattformen bieten Tools und Lösungen für den sicheren Transfer großer Datensätze in die und aus der Cloud.
Zu den Vorteilen cloud-basierter High-Performance-Systeme gehören deren Skalierbarkeit, die es Benutzern ermöglicht, Rechenressourcen nach Bedarf zu skalieren, sowie Kosteneffizienz, da Nutzer bei cloud-basierten Modellen nur für die Ressourcen zahlen, die sie auch tatsächlich gebrauchen, und somit in keine teure On-Premise-Infrastruktur investieren oder diese warten müssen.
Was ist ein HPC-Cluster?
Ein High-Performance-Computing-Cluster besteht aus mehreren miteinander verbundenen Servern, die als Nodes bezeichnet werden und zusammenarbeiten, um komplexe Rechenaufgaben mit phänomenaler Geschwindigkeit auszuführen.
Diese Cluster sind auf die Verarbeitung großer Datenmengen ausgelegt und über eine schnelle Verbindung miteinander verknüpft, damit sie effizient kommunizieren und Informationen verarbeiten können. Die Nodes innerhalb eines Clusters können auf die Ausführung verschiedener Aufgaben spezialisiert sein und enthalten in der Regel Komponenten ähnlich denen normaler Computer wie CPU-Kerne, Arbeitsspeicher und Storage, die jedoch eine größere Kapazität, Qualität und Leistung bieten.
Login-Nodes
Login-Nodes fungieren als Gateway für den Zugriff der Benutzer auf den Cluster. Sie sind für Aufgaben wie die Vorbereitung von Übergabeskripten für Batch-Arbeiten, die Übermittlung und das Monitoring von Jobs, die Analyse von Ergebnissen sowie die Übertragung von Daten zuständig. Diese Nodes sind nicht dazu vorgesehen, Rechenaufgaben auszuführen oder Software zu kompilieren, was stattdessen von Compute-Nodes oder gegebenenfalls durch eine interaktive Sitzung erfolgen sollte.
Compute-Nodes
Compute-Nodes sind die Arbeitstiere eines Clusters, die die meisten numerischen Berechnungen durchführen. Sie verfügen nur über einen geringen persistenten Speicher, sind jedoch mit einem großen DRAM-Arbeitsspeicher ausgestattet, um die Rechenlast zu bewältigen. Diese Nodes führen Workloads mithilfe lokaler Ressourcen wie CPUs und in einigen Fällen auch GPUs aus.
Large-Memory-Nodes
Large-Memory-Nodes sind spezialisierte Nodes innerhalb eines Clusters, die über eine wesentlich größere Arbeitsspeicherkapazität verfügen als reguläre Compute-Nodes. Sie sind für Jobs mit größerem RAM-Bedarf konzipiert und unerlässlich für Workloads, die einfach nicht in den Arbeitsspeicher von normalen Nodes passen. Daher werden Jobs, die mehr Arbeitsspeicher benötigen, als auf Standard-Nodes verfügbar ist, in der Regel auf diesen Large-Memory-Nodes ausgeführt.
GPU-Nodes
GPU-Nodes sind zusätzlich zu den CPU-Kernen mit GPUs ausgestattet. Diese Nodes sind für Berechnungen optimiert, die parallel auf einer GPU ausgeführt werden können. Dadurch können bestimmte Arten von Berechnungen erheblich beschleunigt werden, insbesondere solche, die für die Architektur von GPUs geeignet sind.
Reservierte oder spezialisierte Nodes
Reservierte oder spezialisierte Nodes sind Nodes innerhalb eines Clusters, die für bestimmte Aufgaben konfiguriert oder für bestimmte User oder Gruppen reserviert sind. Diese Nodes können Beschleuniger oder andere spezialisierte Hardware umfassen, um bestimmten Rechenanforderungen oder Workloads gerecht zu werden, für die die Standard-Compute-Nodes nicht die richtigen Ressourcen bieten.
Use Cases für HPC
High Performance Computing ist nur für bestimmte Anforderungen optimal geeignet. Eine der größten Herausforderungen sind die mit diesen Systemen verbundenen Kosten. HPC kann zwar enorme Datenmengen schnell verarbeiten, ist dafür aber möglicherweise für Aufgaben, die keine derartigen Geschwindigkeiten oder Datenvolumen erfordern, weniger sinnvoll. Dennoch ist High Performance Computing in vielen Umgebungen unerlässlich – denn ohne HPC wären manche Tasks schlichtweg unmöglich.
Optimale Einsatzgebiete für HPC
HPC ist für eine Vielzahl von Anforderungen in verschiedenen Branchen und wissenschaftlichen Bereichen ideal geeignet. Hier einige konkrete Beispiele, bei denen es besonders hilfreich ist:
- Gesundheitswesen und Biowissenschaften: HPC wird eingesetzt, um Daten für Diagnosen, klinische Studien oder unmittelbare medizinische Eingriffe nahezu in Echtzeit zu verarbeiten. Darüber hinaus wird es für die Untersuchung von Biomolekülen und Proteinen in menschlichen Zellen verwendet, um neue Medikamente und medizinische Therapien zu entwickeln. Auch in der Modellierung und Simulation des menschlichen Gehirns spielt HPC eine wichtige Rolle.
- Luft- und Raumfahrt und Fertigungsindustrie: In diesem Bereich sind High-Performance-Systeme hervorragend für die Optimierung der in der Fertigung verwendeten Materialien geeignet. Dank Computing-gestützter Forschung sind Unternehmen dazu in der Lage, mit einem möglichst geringen Materialaufwand widerstandsfähigere Komponenten zu entwickeln. HPC wird außerdem eingesetzt, um Produktionsstraßen zu simulieren und Abläufe besser zu verstehen und damit auch die Effizienz zu steigern.
- Energie und Umwelt: HPC wird in der Klimaforschung verwendet, unter anderem zur Modellierung und Simulation von Klimamustern. Es wird auch für die Entwicklung einer nachhaltigen Landwirtschaft sowie die Analyse von Nachhaltigkeitsfaktoren eingesetzt. HPC spielt eine entscheidende Rolle bei der Erforschung der Kernenergie, der Kernfusion, der erneuerbaren Energien und der Erforschung des Weltraums.
- KI und Machine Learning: HPC kann auch andere Verarbeitungsformen unterstützen und zum Beispiel für den Betrieb groß angelegter KI-Modelle in Bereichen wie der kosmischen Theorie, Astrophysik, Physik und zur Verwaltung unstrukturierter Datensätze verwendet werden.
Dies sind nur einige Beispiele. Weitere Beispiele umfassen Finanzdienstleistungen, bei denen High Performance Computing für Analysen zur Bewertung finanzieller Risiken und zur Vorhersage von Markttrends verwendet wird, während Medien- und Unterhaltungsunternehmen HPC für Rendering sowie die Audio- und Videoverarbeitung in der Medienproduktion nutzen. Selbst in staatlichen Behörden liefert High Performance Computing leistungsstarke Funktionen, unter anderem für die Analyse von Volkszählungs- und Internet-of-Things- (IoT) Daten sowie zur Unterstützung groß angelegter Infrastrukturprojekte.
Weniger geeignete Einsatzgebiete für HPC
High Performance Computing ist nicht für jedes Problem die ideale Lösung. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele, für die alternative Lösungen möglicherweise besser geeignet sind:
Verarbeitung sensibler Daten
Obwohl HPC große Datenmengen schnell verarbeiten kann, ist es möglicherweise nicht die beste Wahl für die Handhabung vertraulicher Informationen. Die Datenspeicherung bei HPC im Shared- und Batch-Modus stellt eine Herausforderung im Umgang mit vertraulichen Daten wie Gesundheits-, Finanz- oder personenbezogenen Informationen dar.
Es gibt zwar Methoden, um vertrauliche Informationen in diesen Systemen sicher zu verarbeiten, doch erfordern diese häufig zusätzliche Maßnahmen und können vorhandene Abläufe beeinträchtigen.
Weniger umfangreiche Workloads
HPC-Systeme sind für die Verarbeitung großer Datenmengen und komplexer Berechnungen konzipiert. Was weniger umfangreiche Workloads betrifft, ist der Zeit- und Arbeitsaufwand für das Einarbeiten in und Verwenden von Clustern möglicherweise nicht gerechtfertigt.
Die Investition in Schulungen zu Linux, Shell Scripting und anderen Kompetenzen zur Verwendung von HPC-Clustern kann bei geringem Arbeitsvolumen anderweitig sinnvoller eingesetzt werden.
Kleinere serielle Workloads mit geringem RAM-Bedarf
HPC ist kein Wundermittel, mit dem jeder Workload automatisch schneller läuft. Workflows, die nur auf einem einzelnen Kern (d. h. seriell) ausgeführt werden und keine große Arbeitsspeicherkapazität erfordern, werden mit High Performance Computing wahrscheinlich langsamer abgeschlossen als auf den meisten modernen Desktop-Computern und Laptops.
Wenn Sie eine kleinere Anzahl von seriellen Jobs verarbeiten, werden Sie bestimmt feststellen, dass Ihr Computer diese schneller erledigt hätte.
Schulungs- und Bildungszwecke
An Universitäten dienen HPC-Cluster der Bewältigung großer Rechenlasten und werden in der Regel nicht als Trainingshilfe oder Lehrmittel eingesetzt.
Auch wenn es für Schulungen im Bereich des High Performance Computing Ausnahmen geben kann, die speziell für das zuständige Personal stattfinden, werden diese Systeme normalerweise nicht für allgemeine Schulungs- oder Ausbildungszwecke genutzt.
Unrechtmäßige oder nicht forschungsbezogene Zwecke
HPC-Cluster werden bereitgestellt, um legitime Forschungsarbeit zu unterstützen. Eine unsachgemäße Nutzung von Cluster-Ressourcen, wie z. B. das Mining von Kryptowährungen, das Hosten von Webdiensten, die missbräuchliche Nutzung von File Storage für persönliche Dateien, der Zugriff auf Dateien oder Software, zu denen ein Benutzer nicht autorisiert ist, oder jegliche andere unrechtmäßige Nutzung wird wahrscheinlich zu einer Untersuchung und entsprechenden Maßnahmen führen.
Auch eine gemeinsame Kontonutzung ist nicht gestattet, und Nutzer/Parteien, die bei der gemeinsamen Verwendung eines Accounts ertappt werden, müssen ebenfalls mit Ermittlungen und rechtlichen Konsequenzen rechnen.
Innovationen im HPC-Bereich
Im Bereich des High Performance Computing gab es in den letzten Jahren mehrere bedeutende Innovationen. Es werden immer mehr cloud-basierte Lösungen eingesetzt, die skalierbare und kosteneffiziente Ressourcen für rechenintensive Aufgaben liefern. Diese Tendenz trägt zur weiteren Verbreitung von HPC bei und macht diese leistungsstarken Tools einem größeren Nutzerkreis zugänglich.
Die nächste Stufe des High Performance Computing ist das Exascale Computing, das dazu in der Lage ist, ein Exaflop – d. h. eine Trillion Rechenoperationen pro Sekunde – durchzuführen.
Obwohl Quantencomputing sich noch im Anfangsstadium seiner Entwicklung befindet, verspricht es, die Leistung im Vergleich zu herkömmlichen Computern um einige Größenordnungen zu erhöhen. Quantencomputer könnten auch Probleme lösen, die für klassische Computer aktuell unlösbar sind, und damit neue Möglichkeiten für HPC-Anwendungen eröffnen.
HPC in verschiedenen Branchen
Wie sieht High Performance Computing in der Praxis aus? In diesem Abschnitt untersuchen wir einige konkrete Anwendungen in verschiedenen Branchen.
Anspruchsvolle Sektoren
High Performance Computing spielt überall dort eine wichtige Rolle, wo eine hohe Rechenkapazität benötigt wird – von den Medizin- und Biowissenschaften bis hin zu den Bereichen Fertigung, Energie und Wettervorhersage. Es beinhaltet den Einsatz leistungsstarker Prozessoren, Server und Systeme, um größere Datensätze zu verarbeiten, komplexe Berechnungen durchzuführen und datenintensive Aufgaben effizienter zu erledigen.
Fertigungsindustrie
Im Fertigungssektor wird HPC bei einer Vielzahl von Anwendungen zur Problemlösung eingesetzt. Es hilft älteren Branchen, sich weiterzuentwickeln, und optimiert Prozesse in moderneren Bereichen wie der additiven Fertigung. High Performance Computing hat bereits seine Fähigkeit unter Beweis gestellt, Herstellungskosten zu reduzieren und die Produktion zu verbessern.
Medien und Unterhaltung
In der Medien- und Unterhaltungsbranche wird HPC für die effiziente Erstellung und Bereitstellung von Content eingesetzt. Es ist für die Erzeugung hochwertiger visueller Effekte und computergenerierter Bilder inzwischen unerlässlich. HPC-Tools müssen mit vorhandenen Tools und Anwendungen integriert werden, um in allen Phasen der Medien-Workflows für Effizienz zu sorgen.
Energiesektor
Obwohl für den Einsatz von HPC im Energiesektor weniger konkrete Informationen vorhanden sind, ist dennoch bekannt, dass es in dieser Branche für Aufgaben wie die Modellierung und Simulation von Energiereserven, die Optimierung der Stromnetzverteilung sowie die Verbesserung der Energieeffizienz in Produktionsprozessen weit verbreitet ist.
Medizin- und Biowissenschaften
HPC revolutioniert die Medizin- und Biowissenschaften, indem es Fachleute dazu befähigt, Informationen nahezu in Echtzeit zu verarbeiten und Erkenntnisse zu gewinnen, die die Behandlungsergebnisse von Patienten verbessern. Es unterstützt wissenschaftliche Bereiche von der Forschung bis hin zu industriellen Anwendungen im medizinischen Bereich und ermöglicht es Forschern, schnellere und komplexere Rechenoperationen, Simulationen und Analysen durchzuführen.
Wettervorhersage
HPC ist ein wichtiger Aspekt bei Wettervorhersagen und wird zur Verarbeitung großer Mengen meteorologischer Daten verwendet. Diese werden in komplexe Simulationen und Modelle eingespeist, um Wettermuster und -ereignisse vorherzusagen. Die enorme Geschwindigkeit und Rechenleistung dieser Systeme ermöglichen die Erstellung schneller und genauer Prognosen, die wertvolle Informationen für die Planung und Entscheidungsfindung in verschiedenen Bereichen liefern, darunter Landwirtschaft, Energie und Katastrophenmanagement.
Erste Schritte mit HPC
Beginnen Sie Ihr HPC-Projekt mit der Bewertung Ihrer vorhandenen Infrastruktur und legen Sie klare Ziele, Anforderungen, Einschränkungen sowie Ihre Erwartungen für die Einführung von HPC in Ihrem Unternehmen fest.
Hierzu gehört auch ein genaues Verständnis der Computing-Anforderungen der Organisation sowie der Workload-Typen, die auf dem System ausgeführt werden sollen. Sobald die Ziele und Anforderungen feststehen, besteht der nächste Schritt in der Auswahl des richtigen Cloud-Anbieters und der geeigneten Tools für die High-Performance-Computing-Anforderungen des Unternehmens. Achten Sie auf skalierbare Ressourcen und spezialisierte Dienste, die auf HPC-Workloads zugeschnitten sind.
Außerdem ist wichtig, Führungskräfte in den Entscheidungsprozess einzubeziehen, um eine Übereinstimmung mit der strategischen Ausrichtung des Unternehmens zu gewährleisten und die notwendigen Investitionen zu sichern. Darüber hinaus sollten Unternehmen Best Practices zur Ausführung von Workloads berücksichtigen und unter anderem eine Überlastung des Systems durch zu viele Jobs vermeiden, eine effiziente Nutzung des Speicherplatzes sicherstellen und sich um die Code-Optimierung für eine optimale Leistung kümmern.
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