Was ist High-Performance Computing?

High-Performance Computing (HPC) ist in der Lage, massive Operationen zu bewältigen, die die Möglichkeiten normaler Maschinen übersteigen, und verkürzt so die Verarbeitungszeit drastisch.

HPC, auch bekannt als Supercomputing, ist in unserer datengesteuerten Welt von immenser Bedeutung. Das exponentielle Wachstum von Daten, insbesondere von IoT-Geräten, wird bis 2025 voraussichtlich fast 80 Zettabyte erreichen. Eine einzige mit IoT-Geräten ausgestattete Fabrik kann täglich Hunderte von Terabyte an Daten erzeugen. Herkömmliche Computermethoden sind bei der Bewältigung solch großer Datenmengen unzureichend. HPC hingegen verwaltet die Arbeitslast effizient, indem es die Operationen mithilfe fortschrittlicher Software und Netzwerkfunktionen auf mehrere Computer verteilt.

Entdecken Sie, warum HPC so wichtig ist, und erkunden Sie seine vielfältigen Anwendungen in verschiedenen Branchen. Nutzen Sie das Potenzial von HPC, um datenintensive Herausforderungen zu bewältigen, die wissenschaftliche Forschung zu beschleunigen und die Innovation zu neuen Höhen zu führen.

High-Performance-Computing (HPC) revolutioniert die Datenanalyse und -simulation, indem es immense Datenmengen bewältigt, die die Möglichkeiten von Standardcomputern übersteigen. Diese bemerkenswerte Fähigkeit führt zu erheblichen Fortschritten in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der wissenschaftlichen Forschung.

Die Nutzung des HPC-Potenzials hat zu bahnbrechenden Entdeckungen geführt, die von revolutionären Krebsbehandlungen bis zur Entwicklung lebensrettender COVID-19-Impfstoffe reichen. Durch die Nutzung der Rechenleistung von HPC können Forscher tiefer in komplexe Datensätze eindringen, komplizierte Muster entschlüsseln und das Tempo wissenschaftlicher Durchbrüche beschleunigen.

Ein Cluster besteht aus mehreren Computern, den so genannten Nodes, und bildet einen leistungsstarken Computer. Jeder Knoten verfügt über ein Betriebssystem mit einem Multi-Core-Prozessor, Speicher und Netzwerkfunktionen für die nahtlose Kommunikation zwischen den Knoten. In einem kleineren Cluster finden Sie vielleicht 16 Knoten mit 64 Kernen, die jeweils vier Kerne pro Prozessor bieten. Durch die Kombination dieser Komponenten und fortschrittliche Netzwerkfunktionen ist dieser Hochleistungscomputer in der Lage, im Vergleich zu einem Standardcomputer eine deutlich höhere Rechenleistung zu erbringen.

Der Einsatz von High-Performance Computing (HPC) erstreckt sich derzeit über verschiedene Branchen. Es wird jedoch erwartet, dass in Zukunft fast alle Branchen HPC nutzen werden, um große Datenmengen effektiv zu verarbeiten. Vor allem Branchen, die eine schnelle Analyse umfangreicher Datenmengen benötigen, haben bemerkenswerten Enthusiasmus bei der Einführung von HPC an den Tag gelegt. Einige dieser Branchen sind:

Wissenschaftliche Forschung

Astronomie

Maschinelles Lernen

Cybersicherheit

Genomsequenzierung

Animation

Molekulardynamik

Visuelle Effekte

Finanzdienstleistungen

Finanzielle Risikomodellierung

Marktdaten-Analyse

Produktentwicklung

Design auf der grünen Wiese

Computergestützte Chemie

Seismische Bildgebung

Wettervorhersage

Autonomes Fahren

Es gibt insbesondere vier Faktoren, die den Einsatz von HPC vorantreiben:

Rechenleistung

Vereinfacht ausgedrückt, reicht die Verarbeitungskapazität eines einzelnen Prozessors nicht aus, um große Datenmengen zu verarbeiten. High-Performance Computing (HPC) überwindet diese Beschränkung, indem es die parallele Verarbeitungsleistung mehrerer miteinander verbundener Zentren nutzt. Zu den wichtigsten Konzepten in diesem Zusammenhang gehören:

Ein kleiner HPC-Cluster kann beispielsweise aus 16 Knoten bestehen, die jeweils mit vier Kernen ausgestattet sind, so dass insgesamt 64 Kerne gleichzeitig arbeiten.

Heutige HPC-Anwendungen umfassen in der Regel Tausende von Kernen, die parallel arbeiten, um Prozesse zu beschleunigen. Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Anbieter bieten den Nutzern die Flexibilität, bei Bedarf auf eine große Anzahl von Knoten zuzugreifen und die Arbeitslast bei Bedarf zu reduzieren. Durch diesen Pay-as-you-go-Ansatz entfällt die Notwendigkeit erheblicher Investitionsausgaben (CAPEX) für die Entwicklung der Infrastruktur. Außerdem haben IaaS-Benutzer oft die Möglichkeit, die Knotenkonfigurationen für bestimmte Anwendungen anzupassen.

Betriebssystem

Betriebssysteme fungieren als wichtige Schnittstellen zwischen Hardware- und Softwarekomponenten in High-Performance Computing (HPC)-Umgebungen. Die HPC-Umgebung stützt sich hauptsächlich auf zwei große Betriebssysteme: Linux und Windows.

Linux steht im Mittelpunkt des HPC, da es robuste Funktionen und umfassende Unterstützung für die Parallelverarbeitung bietet. Seine Flexibilität und Anpassbarkeit machen es zu einer beliebten Wahl, um die anspruchsvollen Berechnungsanforderungen von HPC-Anwendungen zu erfüllen. Linux hat sich zum bevorzugten Betriebssystem für HPC entwickelt und ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung und Skalierbarkeit.

Windowsdas Betriebssystem Linux wird in HPC-Umgebungen eingesetzt, wenn spezielle Windows-basierte Anwendungen erforderlich sind. Windows wird zwar nicht so häufig wie Linux in HPC-Umgebungen eingesetzt, ist aber eine praktikable Option für Szenarien, in denen die Kompatibilität mit Windows-spezifischer Software von größter Bedeutung ist.

Netzwerk

High-Performance Computing (HPC) ist auf eine robuste Netzwerkinfrastruktur angewiesen, um Computerhardware, Speicher und Benutzer miteinander zu verbinden. HPC-Netzwerke sind speziell dafür ausgelegt, große Datenbandbreiten zu bewältigen und gleichzeitig niedrige Latenzzeiten für effiziente Datenübertragungen zu gewährleisten. Cluster-Manager, Verwaltungsdienste und Scheduler spielen eine entscheidende Rolle bei der Erleichterung von Datenübertragungen und der Verwaltung von Clustern.

Cluster-Manager sind für die Verteilung von Arbeitslasten auf verschiedene Rechenressourcen zuständig, darunter CPUs, FPGAs, GPUs und Festplatten. Um ein nahtloses Ressourcenmanagement zu gewährleisten, müssen diese Komponenten über ein einheitliches Netzwerk miteinander verbunden werden. Bei der Nutzung von Infrastructure-as-a-Service (IaaS)-Anbietern profitieren die Benutzer von der automatischen Bereitstellung wichtiger Infrastrukturverwaltungseinrichtungen, wodurch der gesamte Verwaltungsprozess vereinfacht wird.

Durch die Nutzung von IaaS-Diensten können sich die Benutzer auf ihre spezifischen Rechenanforderungen konzentrieren, ohne sich mit der Komplexität der Infrastrukturverwaltung auseinandersetzen zu müssen. Dieser rationalisierte HPC-Ansatz steigert die Produktivität und Effizienz und führt letztlich zu optimalen Ergebnissen.

Speicherung

Beim High-Performance Computing (HPC) werden Daten in einem großen Datenspeicher gespeichert, um die Verarbeitung zu erleichtern. Da die Daten in verschiedenen Formen vorliegen können - strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert -, können verschiedene Arten von Datenbanken erforderlich sein, um die Daten aufzunehmen.

Zunächst werden die Rohdaten in einem Data Lake gespeichert, was die Verarbeitung erschwert, da sie keinem bestimmten Zweck dienen. Aus diesem Grund werden verarbeitete und verfeinerte Daten in Data Warehouses gespeichert, die auf den jeweiligen Verwendungszweck zugeschnitten sind.

Trotz ihrer Bedeutung wird die Speicherung in vielen HPC-Anwendungsfällen oft übersehen. HPC kommt ins Spiel, wenn große Datenmengen parallel verarbeitet werden, und die Leistung hängt von der nahtlosen Koordination aller Architekturkomponenten ab. Herkömmliche Speicherlösungen können sich als unzureichend erweisen und zu Engpässen und Leistungseinbußen führen. Um eine optimale Leistung zu gewährleisten, werden in HPC-Architekturen häufig UFFO-Speicherlösungen (Unified Fast File and Object) eingesetzt, die mit der Verarbeitungsleistung des Systems Schritt halten können.