Was ist Cloud High Performance Computing?

Cloud-HPC

Hochleistungsrechnen

High Performance Computing (HPC) ist eine der wirkungsvollsten Technologien, die von Wissenschaftlern, Forschern und Ingenieuren zur Entwicklung der fortschrittlichsten und dringlichsten modernen Innovationen eingesetzt wird. Der Begriff HPC wird häufig verwendet, um die Hard- und Softwaretools zu beschreiben, mit denen neue Produkte und ihr Verhalten in der physischen Welt digital modelliert oder simuliert werden. Seit Mitte des 1900. Jahrhunderts veränderte die Erfindung leistungsstarker Computer in Kombination mit neuen technischen Verfahren die Art und Weise, wie fortschrittliche Technologien, Alltagsprodukte und sogar städtische Infrastrukturen entworfen, optimiert und hergestellt werden.

Jahrzehntelang wurde HPC vor allem von großen Unternehmen mit erheblichen finanziellen Mitteln und umfangreichen IT-Teams genutzt, die komplexe Supercomputer und umfangreiche Hard- und Software-Stacks unterstützen mussten. Mit einer Cloud-Computing-Infrastruktur hat jedes Unternehmen Zugriff auf nahezu unbegrenzte Kombinationen spezialisierter Hardware – und das von überall aus und über On-Demand-Abonnementmodelle. Das senkt die Eintrittsbarrieren für diese bahnbrechenden Technologien deutlich.

HPC verlagert sich in die Cloud

Cloud HPC hat die Art und Weise verändert, wie Unternehmen Ressourcen für Forschungs- und Entwicklungsinitiativen bereitstellen, da es die Vorteile der Agilität und Flexibilität bei Bereitstellung und Verwaltung bietet. Im Vergleich zu lokalen Supercomputern, HPC-Clustern und Workstations kann Cloud HPC schneller beschafft und bereitgestellt und jederzeit problemlos an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden. Cloud HPC macht kostspielige Vorabinvestitionen und Zeitaufwand für den Start strategischer und zeitkritischer Projekte überflüssig. Rund 70 % der befragten Unternehmen haben die Cloud bereits in ihre HPC-Praktiken integriert, und über 50 % berichten von einer konsequenten Nutzung (Quelle: 2022 State of Computational Engineering Report).

Mit zunehmender Größe und Leistungsfähigkeit der globalen Cloud-Infrastruktur haben HPC-Experten, IT-Manager und Unternehmensleiter zusätzliche Vorteile der Cloud-HPC-Nutzung entdeckt. Von verbesserter Zusammenarbeit und Benutzerfreundlichkeit bis hin zu erweitertem Reporting und Management kann Cloud-HPC die Produktivität der Endbenutzer steigern, Betriebsrisiken verringern und letztendlich zu einer schnelleren Markteinführung führen. Die HPC-Hardware- und -Softwareportfolios von Unternehmen werden zunehmend spezialisierter und vielfältiger. Daher nutzen viele Unternehmen Multicloud-Strategien, um ihre Anwendungs-Workloads kontinuierlich zu optimieren und so die Leistung zu steigern und/oder Kosten zu senken. Angesichts der hohen Nachfrage nach computergestützter Entwicklung (CAD) und der explosionsartigen Verbreitung neuer KI/ML-Techniken setzen Technologieführer auf Cloud-HPC, um ihre Betriebsrisiken zu minimieren und sicherzustellen, dass ihre wichtigsten Projekte über die erforderliche Hardware verfügen. 

Führungskräfte, die strategische Investitionen in die IT-Branche planen, sollten Cloud-HPC in Betracht ziehen, um die betriebliche Effizienz zu optimieren. Ähnlich wie die Cloud viele andere Aspekte der Unternehmenstechnologie verändert hat, ermöglicht Cloud-HPC sofortigen Zugriff, Überwachung, Governance und Prognosen – alles über eine zentrale Oberfläche und einen Browser weltweit. Diese Agilität und Flexibilität ist ein überzeugender Wettbewerbsvorteil, der Unternehmen, die Cloud-First-HPC-Strategien umsetzen, neue Erkenntnisse ermöglicht.

Gängige HPC-Anwendungsfälle für Forschung, Entwicklung und Ingenieurwesen

High Performance Computing bietet Ingenieuren, Wissenschaftlern und Forschern neue Methoden zur digitalen Lösung realer Probleme, sodass der Bau kostspieliger Prototypen für physische Tests entfällt. Der Einsatz rechenintensiver Analysen und Simulationen – oft als Computational Science and Engineering oder Computer Aided Engineering bezeichnet – hat sich auf nahezu alle Branchen ausgeweitet, von der Luft- und Raumfahrt und Verteidigung über die Automobilindustrie, Geowissenschaften, Energie, Biowissenschaften und Fertigung bis hin zu vielen anderen Branchen, in denen physische Güter hergestellt werden. Die Zukunft von Computational Science and Engineering wird voraussichtlich weiterhin neue Anwendungsfälle hervorbringen, da Praktiker neue Anwendungen entwickeln, die zu immer schnelleren Entdeckungen führen. HPC wird häufig mit den folgenden Anwendungsfällen aus den oben genannten Branchen in Verbindung gebracht:

Luft- und Raumfahrt

Bei der Entwicklung und dem Bau neuer Flugzeuge für Transport oder Weltraumforschung wird HPC zur Optimierung nahezu aller Komponenten eingesetzt. Von der Maximierung von Auftrieb und Antrieb bis hin zur Minimierung von Luftwiderstand und Gewicht konzentrieren sich moderne Forschungs- und Entwicklungsanstrengungen darauf, den Flugverkehr sicherer und effizienter zu machen, damit er mehr Menschen zugänglich ist. HPC wird häufig verwendet, um alles von Aerodynamik, struktureller Steifigkeit, Gewicht bis hin zu Startbahnen (auch Ballistik genannt) digital zu testen, wodurch die Erfolgschancen von Missionen höher denn je sind. Aktuelle Trends in der Luft- und Raumfahrtforschung und -entwicklung umfassen Senkrechtstart und -landung, urbane Luftmobilität, Elektrifizierung, Über- und Hyperschall, Low-Boom und autonome Systeme. In den letzten Jahren ist die Kommerzialisierung der Raumfahrt und der raumgestützten Industrie dank des verbesserten HPC-Zugangs für digitale Simulationen effizienter denn je geworden. Da höhere Geschwindigkeiten und Nachhaltigkeit Priorität haben, HPC in der Luft- und Raumfahrt wird zweifellos eine Rolle bei der Entwicklung neuer Fahrzeugtreibstoffe und -materialien spielen. Der Start von Satelliten und anderer Weltrauminfrastruktur hat sich zu einem Schwerpunkt der Forschung und Entwicklung entwickelt, um Missionen in erdnahe Umlaufbahnen (LEO), zum Mond und zum Mars nicht nur durchführbar, sondern auch wirtschaftlich und sicher zu machen.

Automobilindustrie

Nur wenige Konsumgüter werden so intensiv in Forschung, Entwicklung und Entwicklung investiert wie moderne Autos, Lastwagen und andere Fahrzeuge. Angesichts der Milliarden von Fahrzeugen auf den Straßen weltweit ist die Optimierung von Leistung und Effizienz entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit. HPC ist bei Automobilherstellern und -zulieferern allgegenwärtig, um bessere Antriebsstränge, Fahrwerke, Sicherheitssysteme sowie neue elektrifizierte und autonome Systeme zu entwickeln, die das Fahren komfortabler, sicherer und umweltfreundlicher machen. Ein typisches Beispiel für Automobil-HPC ist die Nutzung der numerischen Strömungsmechanik (CFD) zur Verbesserung der Motorverbrennung. Sie wird sogar in den Bereichen Ästhetik und Komfort eingesetzt, beispielsweise zur Optimierung der Karosserie- und Radrundungen für ein ansprechendes Aussehen und eine bessere Aerodynamik. Sogar die akustischen Auswirkungen verschiedener Materialien und Spritzguss- und Gießverfahren werden vor Beginn der Massenproduktion digital getestet. Da Fahrzeuge immer autonomer und vernetzter werden, simulieren Ingenieure die vielen Sensoren, Antennen und Halbleiter, die für eine sichere Navigation durch komplexe Umgebungen erforderlich sind. Chemische Reaktionen von Batteriestromquellen können zusammen mit thermodynamischen Eigenschaften getestet werden, um Überhitzung und potenziell teure Rückrufaktionen aufgrund von Defekten zu vermeiden. Da immer mehr neue Marktteilnehmer mit der Erprobung von Serienfahrzeugen beginnen, wird HPC zunehmend bei der Verwendung der Finite-Elemente-Analyse (FEA) oder Finite-Elemente-Modellierung (FEM) zur Strukturanalyse bei virtuell durchgeführten Crashtests eingesetzt. Dadurch kann die Notwendigkeit reduziert werden, teure Ausrüstung zu kaufen oder zu mieten, um ein perfekt funktionierendes Fahrzeug zu crashen, was letztlich zu Kosteneinsparungen und wahrscheinlich auch zur Rettung von Menschenleben führt.

Energie

Der globale Energiebedarf ist in den letzten 100 Jahren stetig gestiegen. Da immer mehr Länder ihre Modernisierung vorantreiben, benötigen wir Innovationen in der Stromerzeugung, -speicherung und -verteilung. Die Computertechnik hat weitreichende Auswirkungen auf den Energiesektor. Ihre Ziele reichen von der Verbesserung der Methoden zur Suche und Förderung fossiler Brennstoffe bis hin zur Steigerung der Effizienz unserer Stromnetze. Vor der Einführung moderner Computertechnik in der geologischen Vermessung war die Ölfeldsuche invasiv, während moderne 3D-Seismik-Modellierungstechniken minimale Auswirkungen haben und deutlich präziser sind. Da der Großteil der weltweiten Energieproduktion und des Energieverbrauchs aus fossilen Brennstoffen (einschließlich Kohle, Erdöl, Erdgas und anderen Gasen) stammt, arbeiten Ingenieure intensiv daran, die Umweltbelastung zu minimieren und die Leistung dieser Systeme, einschließlich der Ölförderung an Land und auf See, zu maximieren. Zweifellos hat die Notwendigkeit, neue saubere Energiequellen zu erschließen, zum Einsatz von HPC-Energie Lösungen für die Entwicklung von Wind-, Wellen- und Solarenergie sowie neuer Energiequellen wie Kernkraftwerke oder Fusionskraftwerke im kleinen Maßstab. Mit der Umstellung auf neue nachhaltige und erneuerbare Energiequellen müssen diese Energiesysteme auch für Zeiten der Volatilität und der Energiespeicherung optimiert werden. Viele gängige Wettermodelle, die von Meteorologen und Wissenschaftlern verwendet werden, sind mittlerweile Open Source und stehen Energieunternehmen (und vielen anderen Branchen) zur Verfügung, um Wetterschwankungen besser vorherzusagen und darauf zu reagieren. Ob Ingenieure physikalische oder chemische Energiereaktionen simulieren müssen, es gibt eine breite Palette an Software, um neue Lösungen für eine sauberere Zukunft virtuell zu entwickeln und zu testen.

Biowissenschaften

Ein bemerkenswertes Beispiel für die Beschleunigung von Innovationen ist der Einfluss von HPC auf Produkte wie Arzneimittel, Medizinprodukte und personalisierte Medizin durch die Erforschung der Genomik. Die Biowissenschaften und die vielen damit verbundenen Forschungs- und Entwicklungsbereiche haben enorme Datenmengen generiert, die neue Möglichkeiten für Therapien, Impfstoffe und Medikamente eröffnen, die die Behandlungsergebnisse der Patienten drastisch verbessern können. Wissenschaftler und Forscher verlassen sich auf HPC in den Biowissenschaften mehr denn je, all diese Daten zu verarbeiten und den menschlichen Körper bis hin zur individuellen Biologie eines Individuums besser zu verstehen. Mit dem On-Demand-Zugriff auf HPC in der Cloud können Organisationen und Forschungsstudien problemlos Simulationen und Modellierungen auf zellulärer und molekularer Ebene durchführen, um vorherzusagen, wie sich Krankheiten und Therapien auf den menschlichen Körper auswirken. Gängige Analysen, die von HPC profitieren, umfassen Genomsequenzierung, Molekulardynamik, Pharmakokinetik, Fluiddynamik, Kristallisation, Proteinfaltung sowie Computer- und Quantenchemie. Durch diesen verbesserten Zugriff auf flexible Cloud-Ressourcen können führende Pharmaunternehmen sowohl die Arzneimittelforschung als auch die Markteinführungszeit beschleunigen, indem sie die Zeit bis zu den Studien verkürzen. Durch den Einsatz digitaler Simulationen können Medizin- und Pharmaunternehmen zudem die Effizienz und Effektivität ihrer Forschung und Entwicklung steigern, indem sie die Anzahl fehlgeschlagener Studien und unwirksamer Arzneimittelformulierungen reduzieren. Da viele Krankenhäuser derzeit Initiativen zur digitalen Transformation einleiten, werden die Nutzung digitaler Akten (Bioinformatik) und computergestützter Forschung zunehmend auf flexible und sichere Ressourcen angewiesen sein, um ihrem wachsenden Umfang gerecht zu werden. Durch die Nutzung der neuesten spezialisierten Cloud-Funktionen können Ärzte und Forscher weiterhin lebensrettende Lösungen entdecken, die bisher unerreichbar waren.

Industrie

Industrie 4.0 hat die Art und Weise, wie moderne Produktunternehmen und ihre Zulieferer neue Produkte auf den Markt bringen, grundlegend verändert. Von intelligenten Fabriken bis hin zu vernetzten Geräten bietet die Digitalisierung auf jeder Ebene des Produktlebenszyklus Designern und Ingenieuren einen digitalen Faden zur Verfolgung kritischer Produkteigenschaften. Dieser digitale Faden beginnt oft lange vor der Erstellung des ersten Prototyps. Möglich wird dies durch den Einsatz von HPC zum Bau und Test digitaler Prototypen bis hin zu kleinsten Einzelteilen. So können Unternehmen bei Produktionsbeginn darauf vertrauen, dass ihre Produkte die erwartete Leistung erbringen. Dieser Ansatz findet sich in der Konsumgüterindustrie, der Schwerindustrie, der Elektronik und nahezu allen Produkten, die in großen Mengen produziert werden müssen oder deren Herstellung teuer ist. Ingenieure führen häufig Simulationen mit Multiphysik-, Diskrete-Elemente- (DEM), Strömungsdynamik- (CFD) und Finite-Elemente-Methoden durch. Diese speziellen Analysen liefern ein besseres Verständnis der strukturellen Integrität, des Wärmemanagements und der Leistung (oder des Versagens) eines bestimmten Produkts und helfen dabei, vorherzusagen, wie Fertigungsprozesse automatisiert werden können. Mit der Einführung neuer Fertigungstechniken wie additiver Fertigung (3D-Druck), digitaler Zwillinge und Internet der Dinge (IoT) wird die Nutzung von HPC-Fertigung Die Fähigkeit, Investitionen zur Gewährleistung von Produktqualität, Sicherheit und Fabrikeffizienz vorherzusagen, nimmt zu. Es ist wichtig zu beachten, dass Fertigungsunternehmen in besonderem Maße von der Nutzung von Cloud-HPC profitieren, da sie vielfältige Rechenanforderungen haben und daher flexiblen Zugriff auf spezifische Hard- und Software für große Teams und Projekte benötigen. Neben der Entwicklung besserer Produkte, der Verbesserung der Kundenzufriedenheit und der Reduzierung von Garantierisiken prüfen Unternehmen auch ihre Prozesse und wie sie diese nachhaltiger, sicherer und effizienter gestalten können.

Verschiedene Optionen für die Bereitstellung von Cloud HPC?

Bei der Entscheidung für Cloud-HPC ist es für IT- und Geschäftsbereichsentscheider wichtig, die Motivationen und gewünschten Ergebnisse sowie die möglichen Bereitstellungsmodelle zu verstehen. Während Flexibilität, Auswahl und Vereinfachung zu den typischen Beweggründen für die Cloud-Transformation zählen, schöpfen viele der verfügbaren Angebote das Potenzial der Cloud nicht voll aus. Die folgenden vier Modelle skizzieren verschiedene Möglichkeiten für den Einstieg in die Cloud – doch Vorsicht für Einkaufsleiter: Nicht alle Modelle sind gleich.

Option 1 – Do-it-yourself-Ansatz „Lift and Shift“ für Cloud-HPC:

Unternehmen, die es gewohnt sind, in lokale HPC-Cluster zu investieren, gehen Cloud-Strategien möglicherweise ähnlich an. Dazu gehört der Kauf eines bestimmten Kontingents statischer Rechenressourcen, doch anstelle physischer Hardware nutzen sie nun eine öffentliche Cloud-Computing-Infrastruktur („Lift and Shift“). Die Höhe der erworbenen Kapazität basiert auf einer Vorabschätzung des Rechenbedarfs über einen längeren Zeitraum. Kunden, die diese Methode selbst anwenden, zielen lediglich darauf ab, denselben Technologie-Stack, den sie zuvor vor Ort genutzt haben, neu zu strukturieren und direkt zu verwalten. Dies führt zu langen Vorlaufzeiten und einem komplexen Aufbau in einer neuen Umgebung.

Entscheidungsträger und Administratoren von Cloud-HPC nutzen in der Regel veraltete Kennzahlen wie die Optimierung auf hohe Auslastung. Dies führt zu der gleichen Knappheitsproblematik wie bei lokalen Systemen, die Endbenutzer lange Wartezeiten für die Ausführung ihrer Workloads erforderte. Um Kosten zu kontrollieren, gehen Unternehmen oft langfristige Bindungen mit einzelnen CSPs ein, ohne die potenziellen Vorteile einer Kosten-Nutzen-Optimierung über mehrere CSPs hinweg zu berücksichtigen. Da die Auswahl an spezialisierter Hardware in den letzten Jahren explosionsartig zugenommen hat, konnten Multi-Cloud-HPC-Kunden durch die kontinuierliche Entwicklung effizienterer Hardware-Software-Kombinationen von Quartal zu Quartal 30 % mehr Wert erzielen.

Weitere Herausforderungen für DIY-Kunden sind die laufende Pflege vielfältiger Softwareportfolios und der Aufbau zusätzlicher Berichts- und Kontrollebenen, die Cloud-Anbieter nicht standardmäßig bereitstellen. Unternehmensteams, die Performance-Analysen und Sicherheitsberichte benötigen, müssen diese Komponenten höchstwahrscheinlich von Grund auf neu entwickeln, um Best Practices zu erfüllen. Unter Berücksichtigung der wahrscheinlichen Nachteile der Komplexität ohne die vielen Vorteile der Cloud-Flexibilität könnte sich das DIY-Lift-and-Shift-Modell für die meisten Unternehmen als zu aufwendig erweisen.

Option 2 – ISV-Cloud-HPC-Ansatz:

Vorteile von ISV Cloud HPC

Wissenschaftler, Forscher und Ingenieure sind seit langem auf rechenintensive Simulations- und Modellierungssoftware angewiesen. Um die Verfügbarkeit dieser Software zu erhöhen, haben sich einige führende unabhängige Softwareanbieter (ISVs) mit Infrastrukturanbietern zusammengeschlossen, um Pakete anzubieten, die sowohl die Softwarelizenzen als auch die erforderliche Rechenleistung für die bedarfsgerechte Ausführung von Workloads enthalten. Diese Abonnementmodelle bieten Softwarenutzern Einfachheit bei gleichzeitiger Preisflexibilität.

Nachteile von ISV Cloud HPC

Die Nachteile von ISV-Cloud-Angeboten werden für Unternehmen mit wachsenden Teams und/oder ausgereiften HPC-Praktiken schnell deutlich. Ein wichtiger Trend, der dieses Cloud-HPC-Modell unpraktikabel macht, ist die rasant wachsende Anzahl der von den Benutzern genutzten Software, die zu einem vielfältigen Mix aus kommerzieller (ISV), Open-Source- (kostenloser) und kundenspezifischer (proprietärer) Software führt. Typische Unternehmen mit HPC-Anwendern nutzen mehrere Softwareprogramme: 67 % der Teams nutzen 2–5 Programme und 12 % 6 oder mehr (Quelle: Bericht zum Stand der Computertechnik).

Darüber hinaus sind viele dieser ISV-Angebote an bestimmte CSP-Partnerschaften gebunden, sodass die Endbenutzer kaum Auswahlmöglichkeiten oder Einblick in die zugrunde liegende Infrastruktur und ihre Kosten haben.

Option 3 – Managed-Cloud-HPC-Ansatz:

Diese Kategorie von Cloud-HPC umfasst verschiedene Managed-Cloud-Angebote, mit denen Kunden auslagern können HPC-Infrastruktur Management und dennoch ein reserviertes oder privates Infrastrukturmodell beibehalten. Diesen Angeboten liegt oft eine Bare-Metal-Private-Cloud-Architektur zugrunde, die den Kunden den Eindruck einer stets dedizierten Infrastruktur vermitteln kann. Tatsächlich handelt es sich bei diesen Angeboten jedoch in der Regel um Verträge mit fester Kapazität, denen wiederum die wahren Vorteile der Cloud-Flexibilität fehlen. Einige Anbieter bieten Single- und manchmal Double-Cloud-Angebote an, verfügen aber nicht über die Plattformintelligenz, um dynamisch auf die effizienteste Cloud- oder Rechenarchitektur umzusteigen. In vielen Fällen sind verwaltete Cloud-HPC-Dienste nur für bestimmte Anwendungen oder Anwendungsfälle konzipiert, was eine Skalierung oder Erweiterung unmöglich machen kann.

Option 4 – Cloud-Automatisierungsplattform-Ansatz:

Die Bereitstellung eines Cloud-HPC-Systems, das sich an die Anforderungen eines Unternehmens anpassen und mitwachsen kann, erfordert eine Lösung, die die Vorteile der Cloud nutzt und gleichzeitig deren Komplexität abstrahiert. Aus diesem Grund setzt Rescale™ auf die Bereitstellung einer maßgeschneiderten Lösung von HPC für die Cloud. Um dies zu erreichen, haben die verschiedenen Teams bei Rescale eine End-to-End-Lösung zusammengestellt, um Kunden in jeder Branche Zugang zu den besten HPC-Technologien erhältlich.

Um „HPC Built for the Cloud“ zu definieren, betrachtet Rescale fünf Schlüsselattribute von strategischem Cloud-HPC:

1. Benutzerzentriert – eine Lösung, die dem Benutzer die Ressourcen auf Abruf bereitstellt und dabei stets die Projekt- und Geschäftsziele berücksichtigt. Dies bedeutet auch, die Benutzererfahrung zu vereinfachen, um mehr Ingenieuren und Wissenschaftlern den Zugriff zu ermöglichen. Dazu werden flexible Optionen zur Auftragsübermittlung wie eine grafische Benutzeroberfläche (GUI), eine Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) und eine Befehlszeilenschnittstelle (CLI) verwendet.
2. Unlimited – eine Lösung, die es ermöglicht, jede Anwendung auf jeder Architektur auszuführen (sei es Multi-Cloud oder Hybrid/On-Premises).
3. vernetzt – eine Lösung, die Analyseinseln vereint, die Zusammenarbeit fördert und Best Practices zusammenführt.
4. Intelligent – eine Lösung, die optimale Software-Hardware-Kombinationen und am besten geeignete Architekturkonfigurationen empfiehlt, um die Geschäftsziele zu erreichen.
5. Automated – eine Lösung, die Komplexität und sich wiederholende Verwaltungsaufgaben eliminiert, gleichzeitig die Arbeitsabläufe der Endbenutzer beschleunigt und betriebliche Risiken in Bezug auf Budget und Sicherheit minimiert.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ein Cloud-basierter Ansatz mit dem Ziel beginnt, die Geschwindigkeit und Effizienz von Forschung und Entwicklung zu optimieren und sich auf die Bedürfnisse des Unternehmens zu konzentrieren, nicht nur auf die genutzte Infrastruktur. Dieser Ansatz hilft Unternehmen, die Ziele der digitalen Transformation zu erreichen. Ziel ist es, die Teaminteraktion zu optimieren, Engpässe zu beseitigen und neue Innovationen voranzutreiben.

Wenn Sie mehr über unseren HPC Built for the Cloud-Ansatz erfahren möchten, laden Sie jetzt das vollständige eBook herunter.

High Performance Computing (HPC) vs. Supercomputing – Gibt es einen Unterschied und was ist für Unternehmen am besten?

Die Begriffe „High-Performance Computing“ und „Supercomputing“ werden oft synonym verwendet. Sind sie jedoch wirklich dasselbe? Bevor Sie beginnen, sollten Sie sich mit den Definitionen und Ansätzen vertraut machen.

Supercomputing

Supercomputing bezeichnet die Berechnung oder Simulation realer Szenarien mithilfe eines Supercomputers. Ein Supercomputer besteht aus Zehntausenden von Prozessoren, die zusammenarbeiten, um große und komplexe Aufgaben zu bewältigen, die in der realen Welt zu schwierig, zu teuer oder zu zeitaufwändig wären.

Supercomputer werden für eine Vielzahl von Simulationen in unterschiedlichen Bereichen eingesetzt, darunter Wettervorhersagen, Molekulardynamik, physikalische Simulationen und andere Branchen. Große akademische und staatlich geförderte Organisationen bauen häufig Supercomputer, um groß angelegte Forschungsprojekte durchzuführen. Supercomputer erfordern erhebliche Vorabinvestitionen in Komponenten und Anlagen, IT- und Anlagenexpertise sowie Zeitaufwand für Implementierung und laufende Wartung.

Hochleistungsrechnen

Hochleistungsrechnen ist ein weit gefasster Begriff, der auch Supercomputer einschließen kann, sich aber im Allgemeinen auf die Verwendung aggregierter Hochleistungscomputer- oder Servercluster bezieht, die spezialisierte Komponenten enthalten, die oft für bestimmte Anwendungen oder Aufgabentypen zusammengestellt werden.

HPC wird häufig zur Lösung der gleichen Rechenprobleme eingesetzt wie Supercomputing. HPC ist jedoch häufiger im Einsatz, da es vom Arbeitsplatz eines Ingenieurs bis hin zu großen Rechenzentren eingesetzt werden kann. Branchenübergreifend entwickeln Technologieanbieter neue Tools, um den wachsenden HPC-Bedarf von Ingenieuren, Wissenschaftlern und Forschern zu decken. Die zunehmende Verbreitung spezialisierter Software und Hardware veranlasst Unternehmen dazu, Strategien zur Vereinfachung komplexer Technologie-Stacks und zur Maximierung ihrer Effizienz zu entwickeln.

Treffen Sie die richtige Wahl für Ihr Unternehmen

Da Unternehmen auf erhöhte Rechenleistung angewiesen sind, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen, sollten Technologieführer Lösungen wählen, die den Wert vorhandener Ressourcen wie Talent, Software und geistiges Eigentum maximieren. Heute entscheiden sich die meisten Unternehmen für einen HPC-Ansatz, da dieser maßgeschneidert und an die Bedürfnisse des Unternehmens angepasst werden kann, während Supercomputer typischerweise statische Architekturen, erhebliche Investitionen und lange Laufzeiten aufweisen. Cloud-HPC- und HPC-as-a-Service-Angebote haben die Einstiegshürden für Unternehmen gesenkt, um fortschrittliche Rechenoperationen dort einzusetzen, wo diese zuvor zu komplex und/oder zu teuer waren. Der verbesserte Zugang zu mehr Computational-Engineering-Ressourcen ermöglicht es Unternehmen, ihre F&E-Projekte zu beschleunigen und sogar Budgetziele zu erreichen.