Was ist Supercomputing? Ein Leitfaden für Einsteiger

Supercomputing, auch als Supercomputer bekannt, ist ein Datenverarbeitungsverfahren, das viele zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs) und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke verwendet, um große Datenmengen zu verarbeiten.

 

Da die Welt beispiellose Veränderungen wie Klimawandel, Naturkatastrophen und neue Krankheiten durchläuft, werden diese Probleme immer komplexer und umfangreicher. Traditionelle Problemlösungsmethoden reichen nicht mehr aus, was die Abhängigkeit von Supercomputing-Technologie verstärkt. Derzeit findet Supercomputing Anwendung in der wissenschaftlichen Forschung, im Ingenieurwesen, in der Big-Data-Analyse und in anderen Bereichen. Lassen Sie uns tiefer in das Supercomputing eintauchen, um zu verstehen, was es ist und wie es funktioniert.

 

Was ist Supercomputing und wie funktioniert es?

Supercomputing, auch bekannt als Supercomputer, ist ein Datenverarbeitungsverfahren, das zahlreiche zentrale Verarbeitungseinheiten (CPUs) und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke nutzt, um große Datenmengen und Hochleistungsrechenoperationen durchzuführen. Supercomputing kann entweder ein einzelner Server oder eine Rechenplattform auf Datencenter-Ebene sein, die aus mehreren Servern besteht. Es nutzt die Leistungsfähigkeit der CPUs, um Hunderte oder Tausende paralleler Knoten zu schaffen, die gemeinsam komplexe Probleme lösen. In Kombination mit Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs), die für paralleles Rechnen optimiert sind, erreicht es Rechengeschwindigkeiten und Datenintegrationsfähigkeiten, die herkömmliche Computer nicht bieten können.

 

CPU (Zentrale Verarbeitungseinheit)

Die CPU, das "Gehirn" des Computers, verarbeitet Anweisungen und Programme. Mit ihren Verarbeitungskernen bewältigt sie vielfältige Aufgaben wie allgemeine Berechnungen und Datenbankoperationen. Im Supercomputing werden viele CPUs verwendet, um höhere Rechengeschwindigkeiten zu erzielen.

 

GPU (Grafikprozessor)

Die GPU ist ein Mikroprozessor für grafische Berechnungen und verfügt über eine parallele Architektur mit vielen Kernen, die für spezialisierte Aufgaben geeignet ist. Im Supercomputing übernehmen GPUs komplexere Aufgaben von der CPU und erhöhen so die Rechengeschwindigkeit.

 

Kühlsysteme: Kühlventilatoren oder Kühlkörper

Die Hochgeschwindigkeitsberechnungen im Supercomputing erzeugen eine erhebliche Menge an Wärme, die durch Kühlsysteme wie Ventilatoren oder Kühlkörper abgeleitet wird, um die Effizienz und Lebensdauer der CPU zu gewährleisten.

 

Speicher

Speicher ist unerlässlich für die Speicherung von Datenbankinformationen. High Bandwidth Memory (HBM) wird durch das Stapeln von Dynamic Random Access Memory (DRAM) und die Verwendung fortschrittlicher 3D-Verpackung hergestellt, um die Bandbreite und Speicherkapazität zu erhöhen. HBM wird umfangreich in Hochgeschwindigkeitsberechnungen verwendet.

 

Stromversorgung

Die Hauptfunktion einer Stromversorgung besteht darin, den herkömmlichen Wechselstrom (AC) in einen stabilen Gleichstrom (DC) mit niedriger Spannung umzuwandeln, der von Geräten oder Ausrüstungen verwendet wird. Supercomputing erfordert höhere Spannungen und Wattzahlen, daher gibt es höhere Standards für Stromversorgungen. Zum Beispiel bieten zwei industrielle Computernetzteile von FSP, das FSP3000-20FE und FSP2400-20FM, CRPS-Standard-Redundanzmodule, die eine Gesamtleistungskapazität von bis zu 3.000 Watt und 2.400 Watt sowie PMBus-Funktionalität für die Kommunikation mit dem Motherboard verfügen. Diese Netzteile sind ideal für Rechenzentren, Workstations, Kommunikation, KI und industrielle Automatisierung.

 

 

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Welche Vorteile bietet Supercomputing?

Supercomputing hat mehrere Vorteile, darunter Hochgeschwindigkeitsrechnen, Big-Data-Analyse und verbesserte Präzision.

 

Hochgeschwindigkeitsrechnen

Supercomputing nutzt eine große Anzahl von CPUs, um eine Vielzahl von Rechenaufgaben in kurzer Zeit zu verarbeiten. Die Rechengeschwindigkeit wird in FLOPS (Gleitkommaoperationen pro Sekunde) gemessen und kann Petaflops erreichen, was einer Billiarde Gleitkommaoperationen pro Sekunde (10^15) entspricht. Diese Geschwindigkeit ist millionenfach schneller als bei einem PC und bietet Zeit- und Kosteneinsparungen sowie beschleunigte Innovationen.

 

Big-Data-Analyse

Für Big-Data-Analysen sind enorme Datenverarbeitungskapazitäten erforderlich. Unternehmen können Datenvolumen von Terabytes (TB) bis Exabytes (EB) haben. Supercomputing kann große Datenmengen schnell verarbeiten und präzise Analysen durchführen, was zu besseren Entscheidungen, Zeit- und Kosteneinsparungen sowie beschleunigter Produktentwicklung und präziseren Geschäftsstrategien führt.

 

Verbesserte Präzision

Hochleistungsrechner sind zuverlässiger und bieten eine höhere Präzision bei der Datenanalyse oder Fehlerbehebung. Sie liefern durch wiederholte Analysen genauere Ergebnisse, beispielsweise bei der Wettervorhersage und Weltraumerkundung.

 

Was sind die Anwendungen von Supercomputing?

Supercomputing findet in vielen Bereichen breite Anwendung, insbesondere in der wissenschaftlichen Forschung, Klimasimulation, biomedizinischen Forschung, im Ingenieurwesen und in der Fertigung.

 

Wissenschaftliche Forschung

Supercomputing wird in Physik, Chemie und Astronomie eingesetzt, um komplexe mathematische Modelle und große Datenmengen zu verarbeiten. Beispielsweise verwendet die Europäische Organisation für Kernforschung (CERN) Supercomputing, um die riesigen Datenmengen zu verarbeiten, die durch den Large Hadron Collider (LHC) erzeugt werden. Der LHC produziert Daten mit einer Rate von bis zu 40 TB pro Sekunde, und Supercomputing hilft, den Datenanalyseprozess zu beschleunigen und die menschliche wissenschaftliche Entwicklung voranzutreiben.

 

Klimasimulation

Supercomputing wird zur Vorhersage klimatischer Veränderungen verwendet, einschließlich globaler Erwärmung, extremer Wetterereignisse, Meeresspiegelanstieg, Naturkatastrophen usw. Forscher können so den Klimawandel besser verstehen und vorbeugende Maßnahmen ergreifen. Zum Beispiel verwendet das Zentralwetteramt von Taiwan Supercomputing für Wettervorhersagen, Taifunvorhersagen und die Überwachung des Meeresspiegels.

 

Biomedizinische Forschung

Supercomputing analysiert große genetische Datensätze und unterstützt die Forschung zu den genetischen Ursachen von Krankheiten, beschleunigt die Arzneimittelentwicklung und verbessert die Effizienz im Gesundheitswesen. Zum Beispiel verwendet das National University Health System in Singapur Supercomputing, um die Effizienz der Arbeit von Ärzten zu steigern, einschließlich der Verarbeitung von Falldaten, der Analyse von Krankengeschichten und der Vorhersage der Entwicklung häufiger Krankheiten.

 

Ingenieurwesen und Fertigung

Im Ingenieurwesen wird Supercomputing für Simulationen, Strukturanalysen und Strömungsdynamikberechnungen genutzt, um die Design-Effizienz zu steigern. Formel-1-Rennteams verwenden beispielsweise die Berechnung der Fluiddynamik, um die Fahrzeugeigenschaften zu testen. Durch die Einbindung detaillierterer Simulationsdetails in das Fahrzeugdesign hat die Formel 1 nicht nur die Kosten um 30 % gesenkt, sondern auch die Spannung des Rennens erhöht.

 

Die Beziehung zwischen Supercomputing und KI

 

Sind Supercomputing und KI dasselbe?

IBM betont, dass Supercomputing und KI zwei verschiedene Bereiche sind. In der Vergangenheit wurden Supercomputer nicht für KI entwickelt. Einfach ausgedrückt, ist KI eher eine der Endanwendungen, die auf Supercomputing angewiesen ist.

 

Unterschiede zwischen Supercomputing und KI
	Supercomputing	KI
Einführung	Ein Datenverarbeitungsverfahren für Hochgeschwindigkeitsrechnen	Verwendung von Code zur Darstellung menschlicher Intelligenztechnologien
Funktionalität	Aufgaben umfassen Datenverarbeitung, Modellbildung und Simulation	Simulation menschlicher Denkprozesse, Ausführung komplexer Funktionen
Anwendungen	Anwendung in wissenschaftlicher Forschung, Klimasimulation, biomedizinischer Forschung, Ingenieurwesen und Fertigung	In Bereichen wie Gesundheitswesen, Wirtschaft, Bildung, Finanzen, Ingenieurwesen, Fertigung und Transport
Quelle: IBM, zusammengestellt vom Autor

 

Welche Vorteile bietet Supercomputing für KI?

Supercomputing bringt zahlreiche Vorteile für die KI mit sich. Mit dem globalen Anstieg generativer KI sind Modelle nun in der Lage, Texte, Bilder, Videos und weitere leistungsstarke Funktionen zu erzeugen. Supercomputing hat das KI-Training beschleunigt, große Datenmengen verarbeitet und die Implementierung von KI in realen Anwendungen ermöglicht. Besonders bei großen Sprachmodellen (LLMs) nimmt die Datenmenge rapide zu, wobei die Parameter sogar Billionen übersteigen. Dank Supercomputing wurde die Trainingszeit für KI erheblich verkürzt, was den Einsatz in Gesundheitswesen, Finanzen und Bildung ermöglicht.

 

Die Entwicklung von Supercomputing und KI:

Im Jahr 2023 erlebten KI-bezogene Anwendungen, beeinflusst durch ChatGPT, einen starken Anstieg, wobei neue Anwendungsthemen für erhebliches Wachstum sorgten. Bereiche wie 5G, Internet der Dinge (IoT), AIoT, autonomes Fahren und Edge Computing haben der KI-Industrie neuen Schwung verliehen. Supercomputing ist eine wesentliche treibende Kraft hinter der generativen KI. Es optimiert die Rechentechnologie der KI, verkürzt die Trainingszeiten erheblich und ermöglicht die praktische Anwendung von KI im Alltag. In der aktuellen Ära der KI setzen Regierungen und große Unternehmen weltweit auf Supercomputing und KI. Beispielsweise kündigte die Europäische Union 2023 an, 150 Millionen Euro in die Schaffung von MareNostrum5 zu investieren, das für pharmazeutische Forschung, Impfstoffentwicklung, Virusausbreitungssimulation sowie KI- und Big-Data-Verarbeitung genutzt wird.

 

Schlussfolgerung

Supercomputing ist zur Lösung vieler bedeutender Probleme geworden, indem es präzise Big-Data-Analysen durch Hochgeschwindigkeitsrechnen ermöglicht. Es findet Anwendung in wissenschaftlicher Forschung, Klimasimulation, biomedizinischer Forschung und Ingenieurwesen. Mit dem Aufstieg von 5G, Internet der Dinge (IoT), AIoT, autonomem Fahren und Edge Computing spielt Supercomputing eine entscheidende Rolle, und sein zukünftiges Wachstumspotenzial ist enorm.