Was ist High Performance Computing (HPC)?
Was ist High Performance Computing?
High Performance Computing (HPC) ist eine IT-Infrastrukturstrategie, bei der Gruppen von Datenverarbeitungssystemen kombiniert werden, um gleichzeitige, komplexe Berechnungen über Billionen von Datenpunkten hinweg durchzuführen. Ein einzelnes Datenverarbeitungssystem ist in seiner Verarbeitungskapazität durch seine Hardware begrenzt und eignet sich weniger für die Durchführung von Simulationen in Bereichen wie Klimamodellierung, Arzneimittelforschung, Genomforschung und anderen. HPC-Technologien können mehrere Datenverarbeitungssysteme parallel verwenden, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit exponentiell zu steigern.
In den letzten Jahren haben sich HPC-Technologien von der Durchführung wissenschaftlicher Simulationen hin zur Ausführung von KI-Modellen und Workloads in großem Maßstab entwickelt.
Welche HPC-Anwendungsfälle gibt es?
In Wissenschaft, Industrie und Wirtschaft gibt es mehrere Anwendungsfälle für High Performance Computing.
Medien und Unterhaltung
High-Performance-Cluster bieten die erforderliche Rechenleistung für das Rendern von Videos und 3D-Grafiken, das Streamen von Live-Ereignissen in hoher Videoqualität und die Verarbeitung von CGI. HPC-Cluster ermöglichen es Medienunternehmen, die Produktionszeiten zu verkürzen, die Videokodierung zu beschleunigen und die Kosten im Produktionsprozess zu senken.
Gesundheitswesen und Genomik
Die Gesundheitsbranche nutzt HPC auf vielfältige Weise – von der Genomsequenzierung über die Vorhersage von Proteinstrukturen bis hin zu Initiativen zur Pharmaforschung. KI-gestützte Modelle, die auf HPC-Clustern ausgeführt werden, tragen zusätzlich zur Verbesserung der Arzneimittelforschung und -anwendung bei.
In Krankenhäusern wird High Performance Computing zusammen mit KI-Software eingesetzt, um Krankheiten auf Bildscans zu erkennen, personalisierte Behandlungspläne zu erstellen und die Verwaltung von Krankenakten zu optimieren.
Regierung und Verteidigung
High Performance Computing ist eine unterstützende Technologie, die Ressourcen für verschiedene Verteidigungslösungen bereitstellt, beispielsweise Kryptografie, Echtzeitüberwachung, Nachrichtenanalyse und Bedrohungserkennung. Der Zugriff auf ein skalierbares Ressourcensystem trägt dazu bei, dass Regierungen über die erforderliche Rechenleistung verfügen, um nationale Sicherheitsinitiativen, militärische Simulationen und vieles mehr durchzuführen.
Klimamodellierung
Die Simulation des Flusses von Flüssigkeitssystemen auf der Erde für Wetterberichte und zur Generierung von Klimadaten erfordert die gleichzeitige Verarbeitung enormer Datenmengen. HPS bietet die erforderliche Rechenleistung, um Daten schnell zu assimilieren und zu verarbeiten, und liefert damit wichtige Erkenntnisse für Behörden, die Naturkatastrophen vorhersagen, Wettersysteme überwachen und langfristige Klimaveränderungen prognostizieren.
Finanzdienstleistungen
Finanzdienstleistungen wie Hedgefonds, Versicherungsagenturen und Banken nutzen HPC, um die Daten zu verarbeiten, die sie für die Ausführung von Prognosemodellen, die Vorhersage von Kreditrisiken und die Optimierung von Portfolios benötigen. Die Rechenleistung, die HPC bietet, verbessert die Datenanalytik durch Echtzeit-Einblicke.
Automobilbranche
High Powered Computing ist eine unverzichtbare Technologie in der numerischen Strömungsmechanik, bei Materialprüfungen und bei Unfallsimulationen für die Automobilindustrie. HPC ermöglicht die schnelle Prototypenerstellung und Echtzeitoptimierung von Designs und hilft bei der Simulation von Workflows in Fabriken. HPC ist auch eine zentrale Technologie für selbstfahrende Autos und bei der Entscheidungsfindung auf Basis von Computer Vision in Echtzeit.
Cybersicherheit
High Performance Computing ermöglicht es Netzwerkadministratoren, den Datenverkehr zu analysieren, um Anomalien zu erkennen und potenzielle Bedrohungen zu identifizieren, bevor sie auftreten. HPC stellt auch Datenverarbeitungsressourcen für Verschlüsselung, systemweite Bewertungen und Bedrohungsneutralisierung in Echtzeit bereit.
Wie funktioniert HPC?
High Performance Computing aggregiert die Rechenleistung mehrerer einzelner Server, Computer oder Workstations, um eine leistungsfähigere Lösung zu bieren. Dieser Prozess, bei dem viele Knoten zusammenarbeiten, wird als paralleles Computing bezeichnet. Jede einzelne Maschine in diesem System wird als Knoten bezeichnet, wobei viele Knoten zusammen einen Cluster bilden. Jeder Knoten im System ist für die Verwaltung einer anderen Aufgabe verantwortlich, und alle arbeiten parallel, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen.
Cluster-Knoten
HPC-Lösungen umfassen einige Knotentypen
- Controller-Knoten koordinieren die Arbeit im gesamten Cluster-System.
- Worker-Knoten oder Datenverarbeitungsknoten führen alle Verarbeitungsvorgänge durch.
- Interaktive Knoten oder Login-Knoten ermöglichen es Benutzern, sich über die Befehlszeile oder eine grafische Benutzeroberfläche mit dem HPC-System zu verbinden.
HPC-Cluster können entweder heterogen sein, wenn jeder Knoten unterschiedliche Hardware bietet, oder homogen, wenn jeder Knoten eine ähnliche Leistungsfähigkeit hat.
HPC-Clusterstrukturen
Es gibt zwei Hauptstrukturen von HPC-Clustern.
Cluster Computing
Cluster Computing, auch bekannt als paralleles Computing, bezeichnet einen Prozess, bei dem eine Gruppe von Clustern gemeinsam an einer ähnlichen Funktion und an einem ähnlichen Standort arbeitet. Diese Struktur minimiert die Latenz zwischen den Knoten, da sie eine ähnliche Netzwerktopologie aufweist und physisch nahe beieinander liegt.
Verteiltes Computing
Beim verteilten Computing können Cluster verwendet werden, die sich entweder an einem ähnlichen Standort befinden oder auf der ganzen Welt verteilt sind. Dieses Cluster-Format kann neben Cloud-Ressourcen auch auf On-Premises-Hardware zurückgreifen und bietet so einen flexibleren und skalierbareren HPC-Ansatz.
Wie funktionieren HPC-Aufträge?
Auf HPC-Systemen werden zwei verschiedene Arten von Prozessen ausgeführt, die als lose gekoppelte und eng gekoppelte Workloads bezeichnet werden.
Lose gekoppelte Workloads
Lose gekoppelte Workloads sind Aufgaben, die ein HPC-System unabhängig von anderen Funktionen ausführt, die möglicherweise parallel innerhalb des System ablaufen. Da viele unabhängige Aufgaben gleichzeitig ablaufen, wird diese Form der HPC-Verarbeitung manchmal als parallele Workload-Aufträge bezeichnet.
Beim Rendern eines Videos beispielsweise erfüllt jedes Frame eine andere Aufgabe. Jeder Knoten, der einen Frame rendert, kann aus demselben Speicher beziehen. Seine Fähigkeit, die Aufgabe zu beenden, hängt jedoch nicht davon ab, ob ein anderer Knoten seine Aufgabe erledigt.
Eng gekoppelte Workloads
Eng gekoppelte Workloads sind HPC-Verarbeitungsaufgaben, die voneinander abhängen, um den Gesamtauftrag abzuschließen. Diese Workloads nutzen den gemeinsamen Arbeitsspeicher und Speicher eines Clusters, um Informationen zwischen allen Knoten im Cluster auszutauschen, sodass jeder Knoten seine Aufgabe gleichzeitig ausführen kann. Eng gekoppelte Workloads erfordern oft eine Koordination in Echtzeit, bei der viele Knoten daran arbeiten, kleine Informationsschnipsel bereitzustellen, um eine größere Aufgabe zu erledigen. Beispielsweise kann jeder Knoten für die Simulation einer bestimmten physikalischen Komponente in einer Wettervorhersage verantwortlich sein, und es ist notwendig, die Informationen aller Knoten zu kombinieren, um die endgültige Wettervorhersage zu erstellen.
Was ist HPC in der Cloud?
High Performance Computing in der Cloud ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile von HPC-Lösungen zu nutzen, ohne den von ihnen verwendeten HPC-Cluster verwalten zu müssen. Anstatt ein teures On-Premises-Rechenzentrum aufzubauen, ist HPC in der Cloud eine kostengünstige Lösung, die Unternehmen die benötigte skalierbare Rechenleistung bietet.
Drei konvergierende Trends haben die Expansion von HPC-Cloud-Services beschleunigt.
RDMA-Netzwerke mit niedriger Latenz
Durch den Einsatz von Remote Direct Memory Access (RDMA) können Netzwerkknoten auf den Speicher zugreifen, ohne dass ihr Betriebssystem verwendet werden muss. Dieser Ansatz gewährleistet, dass ein Knoten mit einem anderen Knoten interagieren kann, ohne dessen Prozesse zu unterbrechen, wodurch Prozessengpässe beseitigt, Latenzen minimiert und der Durchsatz maximiert werden.
Steigende Nachfrage nach Cloud Computing
Aufgrund der vielfältigen Anwendungsfälle für HPC benötigen mittlerweile viele Unternehmen aus verschiedenen Branchen HPC-Services. HPC in der Cloud ermöglicht diesen Unternehmen den Zugriff auf HPC-Services, ohne eigene Rechenzentren aufbauen zu müssen. Dadurch wird diese Technologie deutlich zugänglicher.
Weit verbreiteter Einsatz von KI
Ein weiterer Grund für die steigende Nachfrage nach HPC-Cloud-Services ist der weit verbreitete Einsatz von KI- und Machine-Learning-Software. Generative KI-Tools benötigen eine enorme Rechenleistung, wobei HPC die Rechenressourcen und Skalierbarkeit dieser Systeme bereitstellt. HPC ist eine effektive Lösung für Unternehmen, die KI-Tools auf Unternehmensebene einsetzen möchten.
Welche Vorteile bietet HPC in der Cloud?
Die Ausführung von HPC in der Cloud bietet mehrere Vorteile.
Einheitliche Remote-Verwaltung
Jedes HPC-Projekt hat einzigartige Infrastrukturanforderungen. Der Eigenkauf beschränkt das Unternehmen auf einige wenige ausgewählte Konfigurationen, in die es investieren kann. Die HPC-Cloud ermöglicht es Unternehmen jedoch, verschiedene Konfigurationen von Speicher-, Rechen-, Netzwerk- und Login-Knoten, GPUs und Workstations entsprechend den Anforderungen ihres Projekts auszuwählen und zu kombinieren. Sie können eine Verwaltungskonsole verwenden, um von einem zentralen Standort aus mit all diesen Systemen zu interagieren. Dies optimiert Workflows und automatisiert Cluster-Funktionen für zusätzlichen Komfort.
Dynamische Bereitstellung und Skalierung von Ressourcen
Hochleistungsfähige Cloud-Computing-Systeme ermöglichen es Unternehmen, ihre Nutzung von Datenverarbeitungsressourcen dynamisch zu skalieren und mühelos hoch- oder herunterzuskalieren, um den Bedarf zu decken. Diese Flexibilität verbessert die Effizienz und optimiert die Ressourcennutzung.
Verwaltete Aktualisierungen
HPC-Workloads, die über Cloud-Computing-Anbieter verwaltet werden, geben automatisch Updates heraus, um Ihre Systeme auf dem neuesten Stand zu halten. Dieser Ansatz gewährleistet, dass Ihre HPC-Lösungen stets auf dem neuesten Stand sind und den bestmöglichen Service bieten.
Flexibilität bei der Nutzung benutzerdefinierter Anwendungen
Unternehmen können ihre Anwendungen zu ihrem Cloud-Anbieter bringen. Sie können das Betriebssystem und die vorinstallierte Software an spezifische Workload-Anforderungen anpassen.
Wie kann AWS Sie bei Ihren HPC-Anforderungen unterstützen?
Mit den vollständig verwalteten Services von AWS HPC können Sie Innovationen mit einer praktisch unbegrenzten HPC-Cloud-Infrastruktur beschleunigen. Zum Beispiel
- AWS Parallel Computing Service bietet einen vollständig verwalteten Service, mit dem Sie vollständige, elastische Umgebungen aufbauen können, die Ihre High-Performance-Computing-Workloads hosten können.
- AWS ParallelCluster ist ein umfassendes Open-Source-Clusterverwaltungs-Tool, das die Verwaltung von HPC-Clustern in AWS vereinfacht.
- Amazon Elastic Fabric Adapter hilft Benutzern dabei, HPC- und ML-Anwendungen in der von ihnen benötigten Größe auszuführen. Gleichzeitig bietet es die Möglichkeit, auf Tausende von GPUs oder CPUs zu skalieren.
- Amazon DCV ist ein Remote-Display-Protokoll, das Kunden einen sicheren Zugriff auf Remote-Desktops und Anwendungs-Streaming unter verschiedenen Netzwerkbedingungen ermöglicht.
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