Datenverarbeitung in Hochgeschwindigkeit mit High Performance Computing

Angesichts der stetig wachsenden Datenmengen müssen Unternehmen heute den größtmöglichen Mehrwert aus ihren Daten ziehen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Genau mit dieser Aufgabe sind allerdings viele Firmen überfordert. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Studie von Alteryx und IDC, über die unter anderem das Fachportal “BigData Insider” berichtet hat.

Demnach haben 95 Prozent der befragten Unternehmen Schwierigkeiten, Erkenntnisse aus der Datenmasse zu gewinnen. Dies liege vor allem an Faktoren wie der hohen Komplexität sowie der mangelnden Automatisierung.

Verarbeitung riesiger Datenmengen mit High Performance Computing

Das sogenannte High Performance Computing (HPC) kann hier Abhilfe schaffen: Darunter versteht man Technologien und Verfahren, die auch komplexe und anspruchsvolle Aufgaben wie die Analyse großer Datenmengen in kürzester Zeit erledigen können. Damit das funktioniert, werden die Rechenleistung mehrerer Systeme aggregiert sowie die Bearbeitung der Daten parallelisiert. Entsprechend weisen HPC-Lösungen eine deutlich höhere Performance wie herkömmliche Desktop- oder Server-Lösungen auf. Alle HPC-Lösungen bestehen aus drei Hauptkomponenten: Server, Storage und Netzwerk.

Zu den bekanntesten Vertretern zählen Supercomputer. Einige davon schaffen über 1 Billiarde Berechnungen pro Sekunde. Zwingend nötig sind Supercomputer für High Performance Computing jedoch nicht – selbst wenn sie die mit Abstand höchste Performance erzielen. So ist es beispielsweise auch möglich, mehrere “klassische” Rechner in einem Cluster zu vereinen: Diese fungieren fortan als “ein System” und kombinieren ihre Rechenpower, um etwa die Datenverarbeitung gemeinsam anzugehen. Die Bereitstellung eines solchen Clusters ist sowohl im lokalen Rechenzentrum als auch in der Cloud möglich.

Wie ein Artikel der Computerwoche beschreibt, war High Performance Computing ursprünglich darauf ausgerichtet, Wissenschaftlern bei komplexen mathematischen Berechnungen zu unterstützen. Inzwischen sei der Einsatz von High Performance Computing deutlich breitgefächerter. Denn angesichts der enormen Datenmengen würden immer mehr Firmen jeder Größenordnung und Branche dieses Thema für sich entdecken.

Markt für High Performance Computing wächst

Dieser Trend spiegelt sich in den aktuellen Markzahlen wider. Laut dem Marktforschungsinstitut “MarketsandMarkets” wird der globale HPC-Markt von 36 Milliarden US-Dollar in 2022 auf 49,9 Milliarden US-Dollar in 2027 ansteigen. Dabei liege das durchschnittliche jährliche Wachstum bei über 6 Prozent.

Ein wesentlicher Treiber dieser Entwicklung sei die Fertigungsindustrie sowie die Bereiche Regierung und Verteidigung. Wie aus der Studie weiterhin hervorgeht, werden HPC-Lösungen beispielsweise eingesetzt, um wissenschaftliche oder datenanalytische Probleme zu lösen.

Das bietet AMD für den HPC-Bereich

Damit Firmen HPC-Lösungen praktisch einführen können, steuern verschiedene Hersteller entsprechende Komponenten bei. Ein solcher Hersteller ist unter anderem AMD: So hat der IT-Konzern sowohl für den CPU- als auch GPU-Bereich Lösungen im Portfolio, die speziell auf High Performance Computing zugeschnitten sind.

• CPU: Wie AMD betont, zeichnen sich gerade die neuen AMD EPYC™ 7003-Serie Prozessoren durch eine enorme Rechenleistung aus. Gleichzeitig würden die Prozessoren ein hohes IT-Security-Niveau aufweisen – dank der Integration in die Security-Lösung AMD Infinity Guard. Dadurch könnten Unternehmen HPC-Workloads schnell und sicher ausführen – zumal kostspielige Ausfallzeiten vermieden werden könnten. Außerdem würden die Prozessoren effizient arbeiten und verhältnismäßig wenig Energie verbrauchen. Für noch mehr Performance hätten Unternehmen indes die Möglichkeit, von 8 auf bis zu 64 Kerne hochzuskalieren. Verbaut sind AMD EPYC™ Prozessoren etwa in Server-Lösungen von Lenovo, Dell oder HPE.
• GPU: Die AMD Instinct™ MI200 GPU ist laut Hersteller eine der weltweit schnellsten Grafikprozessoren für High Performance Computing und Künstliche Intelligenz. Mit der GPU sei es zum Beispiel möglich, wissenschaftliche Forschungen durch Supercomputer oder Exascale-Hochleistungsrechner zu unterstützen.

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