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High Performance Computing: Power vom schnellsten Rechner Deutschlands

von Redaktion
Rakete hebt aus den Händen eines Unternehmers ab
Verdammt viel Speed: Mit High Performance Computing lässt sich virtuell schnell simulieren, wie sich neu entwickelte Produkte in bestimmten Situationen verhalten.

In diesem Artikel lesen Sie,

  • warum jetzt jedes Unternehmen den schnellsten Rechner Deutschlands nutzen kann,
  • wie sich mit High Performance Computing Autos schneller entwickeln lassen und,
  • wie man mit HPC as a Service richtig viel sparen kann.

Er ist ausgestattet mit 720.896 CPU-Kernen und steht seit Anfang 2020 auf dem Campus der Universität Stuttgart: Hawk – der schnellste Rechner Deutschlands. Laut Betreiber leistet der Superrechner 27 Billiarden Rechenoperationen pro Sekunde und besitzt eine Hauptspeicherkapazität von 1,4 Petabyte. Damit rechnet er rund 40.000 Mal schneller als ein klassischer PC und speichert 250.000 Mal mehr Informationen. Mit diesen Leistungswerten ist der digitale Habicht nicht nur in Deutschland Spitze, sondern rangiert auch weltweit unter den Top Ten der leistungsfähigsten HPC-Installationen.

Triggerpunkte: Datenmenge, Komplexität und Zeit

Doch was genau ist mit dem Begriff High Performance Computing eigentlich gemeint? „Grundsätzlich alles, was einzelne Rechner oder Server nicht oder nur sehr langsam berechnen können“, sagt Fabian Placht, HPC-Experte bei der Open Telekom Cloud. Der Grund für die deutlich höhere Geschwindigkeit der Superrechner: „Während konventionelle Rechner ihre Workloads nacheinander abarbeiten, verarbeiten HPC-Cluster oder Supercomputer diese parallel.“ So berechnen Hochleistungsrechner komplizierte Modelle innerhalb weniger Minuten oder Stunden, wofür ein Desktop-PC mehrere Wochen oder gar Monate bräuchte.

Anwender nutzen HPC vor allem, um in sehr kurzer Zeit riesige Datenmengen zu verarbeiten, virtuelle Varianten einer bestimmten Basiskonstellation zu simulieren sowie Prototypen aufzusetzen oder zu testen. So lassen sich neue Produkte nicht nur schneller entwickeln, sondern auch hochwertiger und sicherer machen.

Beispielsweise in der Automobilindustrie: Mittels CAE-Software (Computer Aided Engineering) simulieren die Entwickler, wie neu konzipierte Modelle auf Luftströme reagieren. In einem virtuellen Windkanal ermitteln sie, wie sich das Fahrzeug bei Tempo 120 verhält. Und stellen fest, an welchen Stellen die Luft verwirbelt, welche Designelemente das Fahrzeug abbremsen und welche seine Aerodynamik verbessern. Die dafür notwendigen Berechnungen laufen dabei nicht direkt in der CAE-Software, sondern im Hintergrund auf einem Hochleistungsrechner.

Auch andere Branchen setzen auf High Perfomance Computing: In der Pharmabranche etwa lassen sich Medikamente effizienter entwickeln. Deutlich schneller als mit klassischer Rechenleistung simulieren die Produktentwickler, wie sich die Zusammensetzung verschiedener Wirkstoffe auf den menschlichen Organismus auswirkt. Oder welche Wechselwirkungen mit bereits vorhandenen Medikamenten auftreten können. So können neue Arzneimittel oder Impfstoffe eher von Probanden getestet und neue Krankheiten schneller behandelt werden.

In der medizinischen Forschung leisten die Superboliden ebenfalls nützliche Dienste und helfen Leben zu retten – indem sie beispielsweise die bildgebende Diagnostik verbessern und beschleunigen. Mittels HPC-Ressourcen lassen sich extrem große Mengen an speicherintensiven MRT-/CT-Aufnahmen menschlicher Organe innerhalb kürzester Zeit vergleichen und analysieren. Anhand der Ergebnisse können Mediziner dann Krankheiten wie Alzheimer oder Krebs früher erkennen und Patienten effektiver behandeln.

Die Rechenpower demokratisieren

Die hohe Performance hat jedoch ihren Preis. 38 Millionen Euro haben Land und Bund für den Hawk ausgegeben, der über die Public-private-Partnership, die Höchstleistungsrechner für Wissenschaft und Wirtschaft (HWW) GmbH, auch industriellen Nutzern zur Verfügung stellt. Hinter der HWW steht ein Joint Venture aus dem Land Baden-Württemberg, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT), der Universität Stuttgart sowie Porsche und T-Systems. Ihr Ziel: Neben der Wissenschaft soll vor allem die Industrie von dem Highend-Rechner profitieren. Start-ups und Mittelständler, aber auch Großunternehmen können die Rechenkapazitäten nutzen. Etwa mit einem Angebot der Open Telekom Cloud: In Form von HPC as a Service können die Kunden von der Public Cloud aus auf die Rechenpower der mehr als 700.000 Prozessorkernen des Hawk zugreifen und ganz nach Bedarf modellieren oder simulieren.

Bare Metal Server für eigene Cluster

Benötigen Unternehmen weniger Rechenpower, geht es auch eine Nummer kleiner: Ab einem bis zu 1.000 Prozessorkerne pro Rechenlauf bietet die Open Telekom Cloud für das Hochleistungsrechnen an, und zwar in Form von Bare Metal Servern. Blanke Hardware, ausgestattet mit leistungsfähigen CPUs. Die Server lassen sich als Cluster zusammenschalten, wobei das Standardprotokoll Infiniband für einen schnellen Datenaustausch sorgt. Per Hardwareschnittstelle ermöglicht es geringe Latenzen auf kurzen Distanzen und sorgt so für schnelle Ergebnisse.

Neben den CPUs können Unternehmen in der Open Telekom Cloud auch leistungsfähige Grafikprozessoren (GPUs) für das High Performance Computing nutzen, zum Beispiel um eine Künstliche Intelligenz effektiver trainieren zu können oder, um große Datenanalysen in Echtzeit auszuwerten. Welcher Prozessortyp besser passt, hängt davon ab, wie datengetrieben die genutzten Applikationen sind oder auf welchem Softwarecode sie basieren.

Schnelllebige Technik

Letztlich bietet HPC as a Service dieselben Vorteile wie Public Cloud Computing. Bedarfsgerecht lassen sich innerhalb weniger Sekunden skalierbare Ressourcen nutzen. Die Abrechnung erfolgt im Pay-as-you-use-Modell – der Kunde bezahlt also nur die Leistung, die er auch tatsächlich nutzt. Außerdem steht stets die neueste Technologie bereit. Die Entwicklungen im Supercomputing sind enorm schnelllebig. Hochleistungsrechner gehören innerhalb von zwei bis drei Jahren zum alten Eisen. Daher lohnt es sich für Unternehmen kaum, in solche Technologien zu investieren – zu hoch sind die Anschaffungskosten, zu kurz die Abschreibungsfristen.


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