High-Performance Computing (HPC) hat sich seit seinen Anfängen rasant entwickelt – Experten von Pure Storage nennen im Nachgang zur Fachmesse ISC 2023 die fünf wichtigsten Trends im HPC-Bereich und was sie für Unternehmen und ihre Daten bedeuten könnten.
Das High-Performance Computing hat sich seit seinen Anfängen im Jahr 1964 mit der Einführung des CDC 6600, dem ersten Supercomputer der Welt, rasant weiterentwickelt. Seitdem sind die weltweit erzeugten Datenmengen explodiert. Dementsprechend ist der Bedarf an HPC, um Daten schneller und effizienter zu verarbeiten, immer wichtiger geworden.
Diese Anforderung an eine effizientere Datenverarbeitung hat HPC-Entwickler dazu gezwungen, nicht nur in Bezug auf die Art der Datenverarbeitung, sondern auch in Bezug auf den Ort der Verarbeitung und die zu verarbeitenden Daten über den Tellerrand zu schauen. Es gibt noch keine Standards oder klaren Best Practices, denn die Innovationen und Durchbrüche kommen sehr schnell und zahlreich – vor allem in Bereichen wie KI.
Da Cloud-Computing mittlerweile fest etabliert ist, haben sich die Tore für eine völlig neue Welt der Supercomputing-Innovationen und -Experimente geöffnet. Was sind die fünf wichtigsten Trends im HPC-Bereich, welches Potenzial haben sie für das moderne Unternehmen, um seinen neuen Datenreichtum voll auszuschöpfen?
KI wird zur Verbesserung von HPC zum Einsatz kommen.
Es wäre sehr schwierig, über aktuelle HPC-Trends zu sprechen, ohne künstliche Intelligenz (KI) zu erwähnen. In den letzten fünf Jahren, mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT), 5G und anderen datengesteuerten Technologien, ist die Menge an Daten, die für sinnvolle, lebensverändernde KI zur Verfügung stehen, tatsächlich so groß geworden, dass KI einen Einfluss auf HPC haben kann und umgekehrt.
Für die Ausführung von KI-Workloads werden Hochleistungscomputer benötigt, aber es stellt sich heraus, dass KI selbst sich zur Verbesserung von HPC-Rechenzentren einsetzen lässt. KI kann beispielsweise den Gesamtzustand des Systems überwachen, einschließlich des Zustands von Speicher-, Server- und Netzwerkgeräten, und so die korrekte Konfiguration sicherstellen und Geräteausfälle vorhersagen. Unternehmen können KI auch nutzen, um den Stromverbrauch zu senken und die Effizienz durch Optimierung der Heiz- und Kühlsysteme zu verbessern.
KI ist ebenso für die Sicherheit von HPC-Systemen wichtig, da sie ein- und ausgehende Daten auf Malware überprüfen kann. Außerdem kann sie Daten durch Verhaltensanalysen und die Erkennung von Anomalien schützen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein weiterer spannender, HPC-bezogener Anwendungsbereich der KI. Bei KI geht es darum, aus Daten Erkenntnisse und Werte zu gewinnen, und NLP trägt dazu bei, Technologien zu schaffen, die leichter zugänglich sind und alle einbeziehen.
Edge Computing sorgt für Mehrwert und Geschwindigkeit.
Unternehmen können ihr HPC-Rechenzentrum vor Ort, in der Cloud, am Edge oder in einer Kombination dieser Möglichkeiten einrichten. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich jedoch für verteilte, also Edge-Bereitstellungen, da sie schnellere Reaktionszeiten und Bandbreitenvorteile bieten. Zentralisierte Rechenzentren sind einfach zu langsam für moderne Anwendungen, bei denen die Datenberechnung und -speicherung so nah wie möglich an der Anwendung oder dem Gerät stattfinden muss, um die immer strengeren, 5G-fähigen Latenz-SLAs zu erfüllen.
Geschwindigkeit ist natürlich eine Schlüsselkomponente von HPC. Je schneller HPC-Umgebungen sind, desto mehr Daten können sie berechnen und desto komplexere Probleme können sie lösen. Mit der zunehmenden Verbreitung von Edge-Computing werden Hochleistungsrechner noch leistungsfähiger und wertvoller.
HPC wird als Service besser zugänglich werden.
Das Aufkommen der Cloud hat eine Revolution der „As-a-Service“-Angebote eingeleitet, und HPC schließt sich nun diesem Trend an. Viele Anbieter sind vom Verkauf von HPC-Ausrüstung dazu übergegangen, HPC-as-a-Service anzubieten (HPCaaS). Dies ermöglicht es Unternehmen, die nicht über das interne Wissen, die Ressourcen oder die Infrastruktur verfügen, um eine eigene HPC-Plattform zu erstellen, die Vorteile von HPC über die Cloud zu nutzen.
Inzwischen bieten viele große Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Google und Alibaba HPCaaS an. Zu den Vorteilen von HPCaaS gehören die einfache Bereitstellung, Skalierbarkeit und Vorhersagbarkeit der Kosten.
GPU-Computing wird auf dem Vormarsch sein.
Ursprünglich für Gaming entwickelt, sind Grafikprozessoren (GPUs) zu einer der wichtigsten Arten der Computertechnologie avanciert. Eine GPU ist eine spezialisierte Processing Unit, die viele Daten gleichzeitig verarbeiten kann, was GPUs für maschinelles Lernen, Videobearbeitung und Spieleanwendungen nützlich macht. Zu den Anwendungen, bei denen GPUs für HPC eingesetzt werden, gehören Wettervorhersagen, Data Mining und andere verschiedene Prozesse, die diese Geschwindigkeit und Menge an Datenberechnungen erfordern. NVIDIA ist der größte Hersteller von GPUs.
GPUs werden manchmal mit Central Processing Units (CPUs) und Tensor Processing Units (TCUs) verwechselt. Eine CPU ist ein Mehrzweckprozessor, der die gesamte Logik, die Berechnungen und den I/O eines Computers verwaltet. Eine TCU ist Googles maßgeschneiderter anwendungsspezifischer Prozessor, der zur Beschleunigung von maschinellen Lernprozessen eingesetzt wird. Ein Grafikprozessor hingegen ist ein zusätzlicher Prozessor zur Verbesserung der grafischen Oberfläche und zur Ausführung von High-End-Aufgaben.
Moderne Datenspeicherung wird eine entscheidende Investition sein.
Die drei Hauptkomponenten eines HPC-Systems sind Rechenleistung, Netzwerk und Storage. Da Storage eines der wichtigsten Elemente ist, ist eine leistungsstarke, moderne Datenspeicherlösung von entscheidender Bedeutung, wenn Unternehmen HPC einsetzen oder dies planen.
Um die riesigen Datenmengen, die bei HPC anfallen, bewältigen zu können, sollte das Datenspeichersystem des HPC-Systems Daten von jedem Knoten jederzeit verfügbar machen und Datenanfragen beliebiger Größe bewältigen können. Ebenso sollte die Datenspeicherlösung leistungsorientierte Protokolle unterstützen und eine schnelle Skalierung bieten, um mit immer anspruchsvolleren Latenz-SLAs Schritt zu halten. Gefragt ist eine Datenspeicherlösung, die das HPC-System wirklich zukunftssicher macht. (rhh)
