É«¿Ø´«Ã½

High-Performance Computing (HPC) ist die F?higkeit, Berechnungen auf synchronisierte Weise ¨¹ber eine gro?e Anzahl vernetzter Computer auszuf¨¹hren. Mit HPC k?nnen Berechnungen durchgef¨¹hrt werden, die f¨¹r normale Computer zu umfangreich sind. Dadurch k?nnen gro?e Operationen innerhalb k¨¹rzerer Zeit durchgef¨¹hrt werden. HPC wird auch als ?Supercomputing¡° bezeichnet, und Hochleistungsrechner werden oft ?Supercomputer¡° genannt.

HPC ist besonders wichtig angesichts der beispiellosen Geschwindigkeit, mit der heute Daten erzeugt werden. Es wird erwartet, dass allein IoT-Ger?te produzieren werden. Eine einzige Fabrik mit IoT-Ger?ten k?nnte t?glich Hunderte von Terabytes an Daten erzeugen. Es ist nicht m?glich, eine so gro?e Datenmenge auf einem einzigen Computer zu verarbeiten. HPC hingegen kann riesige Datens?tze verarbeiten, indem es Operationen mithilfe von Software und Netzwerkfunktionen auf mehrere Computer aufteilt.

Schauen wir uns einmal genauer an, warum HPC wichtig ist und wie es eingesetzt wird.

Warum ist HPC wichtig?

HPC erm?glicht die Simulation oder Analyse riesiger Datenmengen, die sonst mit Standardcomputern nicht m?glich w?re. Dies wiederum f¨¹hrt zu gro?en Fortschritten in Bereichen wie der wissenschaftlichen Forschung, wo der Einsatz von HPC zu Durchbr¨¹chen in allen Bereichen gef¨¹hrt hat, von Krebsbehandlungen bis hin zu COVID-19-Impfstoffen.?

Wie funktioniert HPC?

Ein einzelner Hochleistungsrechner besteht aus einer Gruppe von Computern, die als ?Cluster¡° bezeichnet wird. Jeder Computer in einem Cluster wird als ?Knoten¡° bezeichnet. Jeder Knoten verf¨¹gt ¨¹ber ein Betriebssystem, das aus einem Prozessor mit mehreren Kernen, Storage und Netzwerkfunktionen besteht, die es den Knoten erm?glichen, miteinander zu kommunizieren. Ein kleiner Cluster kann beispielsweise aus 16 Knoten mit 64 Kernen oder vier Kernen pro Prozessor bestehen, was in Verbindung mit Netzwerkfunktionen bewirkt, dass der Hochleistungscomputer viel schneller rechnet als ein normaler Computer.?

Wo wird HPC eingesetzt?

Derzeit wird HPC in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt. In Zukunft werden fast alle Branchen zu HPC wechseln, um gro?e Datenmengen zu bew?ltigen. Der Einsatz von HPC hat sich in Branchen, in denen gro?e Datenmengen schnell analysiert werden m¨¹ssen, besonders stark durchgesetzt:??

• Wissenschaftliche Forschung
• Astronomie
• Maschinelles Lernen
• Cybersicherheit
• Genomsequenzierung?
• Animation
• Molekulardynamik
• Visuelle Effekte
• Finanzdienstleistungen
• Modellierung finanzieller Risiken
• Marktdatenanalyse
• Produktentwicklung
• Greenfield-Design
• Computergest¨¹tzte Chemie
• Seismische Bildgebung
• Wettervorhersage
• Autonomes Fahren

Welche Faktoren machen HPC m?glich?

Der Einsatz von HPC wird insbesondere durch vier Faktoren vorangetrieben:

Verarbeitungsleistung

Einfach ausgedr¨¹ckt: Die Bandbreite, die f¨¹r die Verarbeitung riesiger Datenmengen erforderlich ist, kann nicht von einem einzigen Prozessor bew?ltigt werden. Stattdessen arbeiten in einem HPC-Modell mehrere Rechenzentren parallel, um Ergebnisse zu liefern. Beachten Sie, dass in diesem Modell gilt:

• Die Sammlung von einzelnen Computern, die miteinander vernetzt sind, wird als ?Cluster¡° bezeichnet.
• Jede einzelne Verarbeitungseinheit im Cluster wird als ?Knoten¡° bezeichnet.
• Jeder Prozessor in einem Knoten hat mehrere Kerne.?

So ist beispielsweise ein Cluster mit 16 Knoten mit jeweils vier Kernen ein sehr kleiner Cluster, der insgesamt 64 parallel arbeitende Kerne umfasst.

Bei den meisten HPC-Anwendungsf?llen arbeiten heute Tausende von Kernen parallel, um bestimmte Prozesse in k¨¹rzerer Zeit abzuschlie?en. IaaS-Anbieter (Infrastructure-as-a-Service) bieten Benutzern die M?glichkeit, bei Bedarf eine gro?e Anzahl von Knoten zu nutzen und die Workload zu verringern, wenn die Aufgabe abgeschlossen wurde. Benutzer zahlen nur f¨¹r die ben?tigte Rechenleistung, ohne die mit dem Aufbau einer Infrastruktur verbundenen Investitionskosten (CAPEX). Bei IaaS haben Benutzer in der Regel auch die M?glichkeit, die Anordnung der Knoten f¨¹r bestimmte Anwendungen vorzuschreiben, falls erforderlich.

Betriebssystem

Betriebssysteme bilden die Schnittstelle zwischen der Hardware und der Software, die bei HPC zum Einsatz kommen. Die beiden wichtigsten Betriebssysteme, die in HPC-Umgebungen eingesetzt werden, sind Linux und Windows. Linux wird in der Regel f¨¹r HPC verwendet, w?hrend Windows nur dann zum Einsatz kommt, wenn Windows-spezifische Anwendungen erforderlich sind.?

Netzwerk

Bei HPC verbindet das Netzwerk die Computerhardware, den erforderlichen Storage und den Benutzer miteinander. Die Computerhardware wird ¨¹ber Netzwerke verbunden, die eine gro?e Bandbreite an Daten verarbeiten k?nnen. Die Netzwerke sollten auch eine geringe Latenzzeit haben, um eine schnellere Daten¨¹bertragung zu erm?glichen. Daten¨¹bertragungen und die Verwaltung von Clustern werden von Clustermanagern, Verwaltungsservices oder Schedulern ¨¹bernommen.?

Der Cluster Manager verteilt die Workload auf die verteilten Rechenressourcen wie CPUs, FPGAs, GPUs und Festplattenlaufwerke. Alle Ressourcen m¨¹ssen mit demselben Netzwerk verbunden sein, damit der Cluster Manager die Ressourcen verwalten kann. Wenn Sie die Services eines IaaS-Anbieters in Anspruch nehmen, werden alle f¨¹r die Verwaltung der Infrastruktur erforderlichen Einrichtungen automatisch vom Anbieter bereitgestellt.

Storage

Schlie?lich m¨¹ssen die von HPC zu verarbeitenden Daten in einem gro?en Daten-Repository gespeichert werden. Da diese Daten in verschiedenen Formen vorliegen k?nnen ¨C strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert ¨C k?nnen verschiedene Arten von Datenbanken n?tig sein, um die Daten zu speichern.

Daten in ihrem Rohformat werden in einem Data Lake gespeichert. Es kann schwierig sein, diese Daten zu verarbeiten, da sie noch keinem Zweck zugeordnet sind. In?Data Warehouses?werden Daten nach der Verarbeitung gespeichert, nachdem sie entsprechend dem jeweiligen Zweck bereinigt wurden.?

Storage: Das fehlende Bindeglied bei HPC

In vielen HPC-Anwendungsf?llen wird der Storage ¨¹bersehen, obwohl er ein wichtiges Element der Architektur darstellt. HPC wird eingesetzt, wenn gro?e Datenmengen parallel verarbeitet werden m¨¹ssen, wobei die Performance davon abh?ngt, ob alle Komponenten der Architektur miteinander Schritt halten k?nnen.?

Herk?mmliche Storage-L?sungen sind m?glicherweise nicht in der Lage, den Anforderungen von HPC gerecht zu werden, was zu Engp?ssen im Prozess f¨¹hren und die Performance beeintr?chtigen kann. Daten-Storage muss mit der Verarbeitungsgeschwindigkeit des Systems mithalten k?nnen, weshalb viele HPC-Architekturen??(Unified Fast File and Object) verwenden.

Evergreen//One? bietet schnellen und zuverl?ssigen UFFO-Storage mit dem Komfort des Pay-as-You-Go-Modells (PaYG). Es kann in lokalen Modellen und in Hybrid-Cloud-Modellen eingesetzt werden und ist ideal f¨¹r HPC-Umgebungen, die eine Skalierung des Betriebs ohne Performance-Einbu?en erfordern.

Wechseln Sie noch heute zu Evergreen//One. F¨¹r Neukunden?ist der Service die ersten drei Monate kostenlos.