Definition Was ist High Performance Computing (HPC)?

Unter High Performance Computing, HPC, sind Technologien und Verfahren zusammengefasst, mit denen sich komplexe Rechenaufgaben mit hoher Leistung ausführen lassen. Für das Hochleistungsrechnen werden Aufgaben parallelisiert und die Rechenleistung mehrerer Systeme aggregiert. Typische Einsatzbereiche sind Wissenschaft und Forschung, Simulationstechnik, Grafikberechnungen oder Business Intelligence.

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Ins Deutsche übersetzt bedeutet High Performance Computing Hochleistungsrechnen. Die Abkürzung für High Performance Computing lautet HPC. Eine exakte Definition, ab wann es sich bei der Ausführung von Rechenaufgaben um Hochleistungsrechnen handelt, existiert nicht. Die Grenze ist fließend. Grundsätzlich stellt das High Performance Computing ein Vielfaches an Rechenleistung und Speicherkapazität herkömmlicher Desktop- und einfacher Server-Systeme zur Verfügung.

Die Rechenleistung der HPC-Systeme bewegt sich im Bereich von mehreren TeraFLOPS (TFLOPS) bis zu PetaFLOPS (PFLOPS). Um solch hohe Leistungen zu erzielen, werden Rechenaufgaben parallelisiert und Rechenleistungen mehrerer Systeme aggregiert. Es kommen Rechner-Cluster oder das Grid Computing zum Einsatz. Ziele des High Performance Computings sind die Lösung komplexer Problemstellungen und das schnelle Ausführen aufwendiger Berechnungen. Typische Einsatzbereiche des HPC sind Forschung und Wissenschaft, Engineering-Aufgaben, Simulationen, Modellberechnungen, Künstliche Intelligenz (KI), Grafikberechnungen oder die Business Intelligence.

Merkmale des High Performance Computings

• Bereitstellung von hoher Rechenleistung und Speicherkapazität – vielfache Leistung von herkömmlichen Desktop- und einfachen Server-Systemen

• Aggregation der Leistung mehrerer Einzelsysteme

• Parallelisierung von Rechenaufgaben

• Bildung von Clustern oder Einsatz des Grid Computings

• Bereitstellung in professionellen Rechenzentren und Cloud-Umgebungen

• Einsatz spezialisierter Hardware, Software und Netzwerktechnik

Für das High Performance Computing geeignete Rechnerarchitekturen

Wichtiges Merkmal des High Performance Computings ist, dass die eingesetzte Rechnerarchitektur für die parallele Verarbeitung von Daten ausgelegt ist. Spezielle Software steuert die Parallelisierung, verteilt die einzelne Aufgaben (Tasks) und führt die Ergebnisse zusammen. Zahlreiche Softwarelösungen wie Dask, eine Open-Source-basierte und in Python geschriebene Bibliothek für parallelisiertes Computing, sind verfügbar. Mehrere Rechner sind oft in Cluster organisiert und über schnelle Netzwerke miteinander verbunden. In den Einzelsystemen kommen zahlreiche leistungsfähige Mehrkern-Prozessoren zum Einsatz. Der Storage ist effizient organisiert, bietet kurze Zugriffszeiten und stellt den benötigten Speicherplatz für die zu lösenden Aufgaben zur Verfügung.

Eine besondere Form des verteilten Rechnens ist das Grid Computing. Die einzelnen Recheneinheiten sind im Vergleich zu einem Cluster auf einer überwiegend losen Basis, ohne eine zentrale Hierarchie, gekoppelt. Die Struktur ist heterogen und zerstreut. Beim Grid Computing ist eine große Anzahl verschiedenartiger Rechner von normalen Desktop-Systemen bis zu leistungsstarken Servern über ein Netzwerk wie das Internet verbunden. Durch die Vernetzung der Rechner und die geschickte Verteilung und Koordination der Aufgaben sowie Zusammenführung der Ergebnisse lassen sich die rechen- oder speicherintensiven Anwendungen des High Performance Computings bedienen. Je nach Aufgabe sind Rechengrids, Datengrids, Anwendungsgrids oder Servicegrids realisierbar.

High Performance Computing aus der Cloud

Cloud-Provider bieten ihren Kunden High Performance Computing aus der Cloud. Die Services sind nahezu unbegrenzt skalierbar und lassen sich den benötigten Anforderungen an Rechenleistung und Speicherkapazität flexibel anpassen. Für den Anwender bietet sich der Vorteil, dass keine eigene IT-Infrastruktur für das Hochleistungsrechnen aufgebaut und betrieben werden muss. Der Anbieter kümmert sich vollständig um die Bereitstellung der HPC-Systeme und sorgt für den Einsatz von Hard- und Softwaresystemen auf dem aktuellsten Stand der Technik mit hoher Performance. Die Leistungen sind bei Bedarf direkt buchbar und werden nutzungsbasiert abgerechnet. High Performance Computing steht über das Cloud-Modell praktisch jeder Organisation und jedem Anwender zur Verfügung. Dank des sofortigen Zugriffs auf die Hochleistungsrechner sind die gewünschten Ergebnisse schnell und mit geringem Aufwand erzielbar.

Anwendungsbereiche des High Performance Computings

High Performance Computing kommt in vielen Anwendungsbereichen zum Einsatz. Mehr und mehr hat sich die Nutzung des High Performance Computings von rein akademischen und wissenschaftlichen Anwendungen in kommerzielle Bereiche ausgeweitet. Heute nutzen Wissenschaft und Forschung, staatliche Organisationen, Ingenieure und Unternehmen aus vielen Branchen die Rechenleistung der HPC-Systeme für unterschiedliche Zwecke. Es werden Simulationen und Modellrechnungen ausgeführt, aufwendige Grafiken und Filmsequenzen erzeugt, virtuelle Realitäten geschaffen, Finanztransaktionen überwacht oder Business-Analysen erstellt. Auch im Umfeld der Künstlichen Intelligenz (KI), des Maschinellen Lernens (ML), des Data Warehousings und der Big-Data-Anwendungen werden Aufgaben auf Basis des High Performance Computings gelöst.

Beispiele für Anwendungen des High Performance Computings

Typische Beispiele für Anwendungen des High Performance Computings sind:

• die Genomforschung

• digitale Simulationen von Crash-Tests

• Erzeugen von Animationsfilmen

• Erstellen von Klimamodellen und Wettervorhersagen

• Lagerstättensimulationen

• Risikomanagement und Risikoanalysen im Finanzsektor

• autonome Fahrsimulationen

• Verkehrslenkung und Verkehrssteuerung

• Überwachung der Cybersicherheit

• seismische Forschungen und Simulationen

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