Hochleistungsrechnen

Der Begriff HPC (High Performance Computing) bezeichnet die Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und Berechnungen mit sehr hoher Geschwindigkeit durchzuführen. Dies gilt insbesondere für Systeme, die mehr als eine Billion Gleitkommaoperationen pro Sekunde ausführen können (TeraFLOPS). Die leistungsfähigsten Supercomputer erreichen heute die PetaFLOPS-Klasse (Billiarden Operationen pro Sekunde). Der nächste Meilenstein ist das Exascale-Computing mit mehr als einer Trillion Operationen pro Sekunde (ExaFLOPS).

Mehr erfahren: 《Was ist HPC? Ein technischer Leitfaden von GIGABYTE》

Um dieses Leistungsniveau zu erreichen, ist parallele Verarbeitung über mehrere CPUs oder GPUs erforderlich. Eine verbreitete Form von HPC-Lösungen ist ein Rechencluster, der die Rechenleistung mehrerer Computer – sogenannter „Nodes“ – zu einem leistungsfähigen Verbund zusammenfasst. Ein Cluster kann eine deutlich höhere Leistung als ein einzelner Computer bereitstellen, da die einzelnen Nodes gemeinsam Probleme lösen, die die Kapazitäten eines einzelnen Computers übersteigen.

Der Aufbau von HPC-Kapazitäten ist für Ihr Unternehmen wichtig – unabhängig davon, ob Sie dafür einen Computing-Cluster oder einen leistungsstarken Großrechner einsetzen. HPC kann Probleme in Wissenschaft, Technik und Wirtschaft lösen. Die Technologie steigert die Effizienz, erhöht die Verfügbarkeit, verbessert die Skalierbarkeit und beschleunigt die Bearbeitung von Aufgaben erheblich. Beispiele sind:

Wissenschaft: Wissenschaftler an Universitäten und Forschungseinrichtungen nutzen HPC, um die Entstehung unseres Universums zu verstehen, Forschungen in der Teilchenphysik durchzuführen oder Klima- und Wettermuster zu simulieren und vorherzusagen.

Medien und Unterhaltung: HPC-Lösungen wie Renderfarmen können zum Rendern von Animationen und Spezialeffekten, zum Bearbeiten von Spielfilmen oder zur weltweiten Liveübertragung besonderer Veranstaltungen eingesetzt werden.

Künstliche Intelligenz: Ein besonders beliebter Teilbereich von HPC ist derzeit Machine Learning. Es wird zur Entwicklung zahlreicher Anwendungen der künstlichen Intelligenz eingesetzt, beispielsweise für generative KI, autonom fahrende Fahrzeuge, Gesichtserkennungssoftware, Sprach- und Übersetzungssysteme oder Drohnentechnologie.

Öl und Gas: HPC wird zur Verarbeitung von Daten wie Satellitenbildern und Sonarmessungen des Meeresbodens eingesetzt, um potenzielle neue Öl- oder Gasvorkommen zu identifizieren.

Finanzdienstleistungen: HPC wird eingesetzt, um Aktienmarkttrends zu verfolgen und algorithmischen Handel umzusetzen oder Muster zu analysieren und dadurch betrügerische Aktivitäten zu erkennen.

Medizin: HPC unterstützt die Entwicklung von Heilmitteln für Krankheiten wie Diabetes und ermöglicht schnellere und präzisere Diagnoseverfahren, beispielsweise bei der Krebsvorsorge.

GIGABYTE Technology bietet ein umfassendes Portfolio anHPC-Servern, darunterH-Series-Hochdichte-Server,G-Series-GPU-Server,R-Series-Rack-Server und weitere Modelle. Diese Lösungen eignen sich ideal für HPC-Anwendungen, da sie hohe Rechenleistung in Gehäusen mit Größen von 1U bis 5U bereitstellen. Die Server lassen sich über Interconnects wie Ethernet, InfiniBand oder Omni-Path zu einem Cluster verbinden.

Ein Beispiel für dieHPC-Serverlösung von GIGABYTE ist die H263-Serie, die NVIDIA Grace Superchip oder die Grace-Hopper-Architektur unterstützt. Die G593-Serie integriert NVIDIA HGX H100 mit 8 GPUs – eines der leistungsstärksten Rechenmodule der Welt – und bildet damit eine fortschrittliche Serverlösung für das KI-Training. Die universell einsetzbare R263-Serie basiert auf den neuesten AMD EPYC™ 9004- oder Intel® Xeon®-Prozessoren der 4. Generation und kann für verschiedenste Aufgaben nach Wahl des Kunden eingesetzt werden.