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Datenflut macht High-Performance Computing notwendig
Die wachsenden Datenmengen bringen neue Herausforderungen für Verarbeitung und Storage. Abhilfe kann High-Performance Computing bringen, mit dem sich Daten besser nutzen lassen.
Unter Personalverantwortlichen hat das Interesse an Positionen wie Director of Scientific Computing oder Director of Research Computing stark zugenommen. Früher hätte man diese Funktion mit jemandem aus der IT-Abteilung besetzt. Heute ist diese Aufgabe jedoch aus dem Schatten der IT-Abteilung herausgetreten, da sie für die Zukunft einfach zu wichtig ist und Unternehmen die Vorteile des High-Performance Computing (HPC) für ihren Betrieb nutzen.
Seit langem haben Beobachter die Überschneidung von Big Data und Enterprise Computing vorhergesagt, weil Unternehmen zur besseren Nutzung ihrer Daten HPC-Technologien mit maschinellem Lernen und tiefen neuronalen Netzen integrieren. Die Zeit der Vorhersagen ist jetzt vorbei.
Dank eines besseren Preis-Leistungs-Verhältnisses gibt es nicht mehr nur eine Welt der Besitzenden und Besitzlosen. HPC war und wird auch in Zukunft ein wichtiger Bestandteil des Umfelds sein, und zwar nicht nur für Fortune-500-Unternehmen, sondern auch für kleinere Firmen und lokale Behörden.
HPC überall
Als die Welt 2020 gegen die Pandemie kämpfte, machte HPC durch seine Rolle bei der Beschleunigung der Grundlagenforschung, der Entwicklung von Therapien und der Patientenversorgung für COVID-19 von sich reden. Kam HPC bisher vor allem im akademischen Bereich und in Labors zum Einsatz, entwickelt sich High-Performance Computing jetzt zu einer Schlüsselfunktion in der Infrastruktur für die Entwicklung von Flugzeugen, Medikamenten und Konsumgütern.
Inzwischen kommen Simulationen für technische Berechnungen und HPC zur Überprüfung von Zehntausenden oder gar Millionen von Ergebnissen bei fast jeder Art von Produktentwicklung zum Einsatz. Dies betrifft die ganze Bandbreite von Konsumgüter-Herstellern bis hin zu Biowissenschaften.
Ärzte nutzen HPC oft zur Unterstützung fundierter Entscheidungen ein, die auf Erkenntnissen aus maschinellem Lernen kombiniert mit funktioneller Genomik beruhen. Schon bald können Ärzte das Genom eines Patienten analysieren und dann Simulationstests durchführen, um herauszufinden, wie jemand wohl auf eine bestimmte Therapie ansprechen würde. Dies kann den Zeitaufwand zur Ermittlung der besten Behandlungsmethode verkürzen. Möglich wird das alles durch die unübertroffene Rechenleistung und die den Medizinern zur Verfügung stehenden Daten.
Zentraler Wettbewerbsfaktor
Daten und Anwendungen verdeutlichen, wie es dazu kam. Daten sind nicht nur die treibende Kraft der Wirtschaft. Sie – oder besser – die ständig wachsende Datenflut – sorgen dafür, dass HPC zu einem zentralen Wettbewerbsfaktor wird. Bis 2025 werden täglich rund 463 Exabyte an Daten generiert. Unternehmen müssen herausfinden, wie sie diese riesigen Datenmengen für fundierte Entscheidungen verarbeiten können. Mit all diesen Daten wächst auch die Zahl der Anwendungen zur Nutzung dieser Daten. Bei HPC oder KI/ML geht es um die Verknüpfung von Computern zu Clustern für eine parallele Verarbeitung von Daten für die Beschleunigung von komplexen Berechnungen.
Laut Forrester nimmt die Integration von KI- und HPC-Infrastruktur immer mehr zu. Wenn Unternehmen immer mehr KI-Projekte in Angriff nehmen, können Sie mit HPC nutzen, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen und rechenintensive Engpässe zu überwinden, die häufig mit der Verwendung sehr großer Datensätze einhergehen.
Die Zukunft der Automobilentwicklung ist ohne den Einsatz von HPC nicht vorstellbar, um schnell kosteneffiziente Wege zur Verbesserung von Fahrzeugen zu finden. Hersteller können mit Hilfe von Simulationen Autos so leicht wie möglich konstruieren, deren Strukturen aber trotzdem einen Unfall überstehen können. Dies ist ein enormer Vorteil gegenüber dem bisherigen Ansatz, bei dem Techniker auf die harte Tour ermitteln mussten, ob ein Design funktionierte oder nicht. HPC spielt außerdem eine entscheidende Rolle, wenn es darum geht, autonome Fahrzeuge allgemein verfügbar zu machen.
„Als die Welt 2020 gegen die Pandemie kämpfte, machte HPC durch seine Rolle bei der Beschleunigung der Grundlagenforschung, der Entwicklung von Therapien und der Patientenversorgung für COVID-19 von sich reden.“
Tom Shea, Panasas
Auf ähnliche Weise nutzen Flugzeugentwickler heute die Leistung großer Computercluster, um durch die Simulation verschiedener Ergebnisse bessere Entscheidungen zu treffen. Teams können anhand von Computermodellen und -Simulationen verschiedene Designoptionen untersuchen, lange bevor sie mit dem Bau physischer Prototypen und der Durchführung von Testreihen beginnen.
Der Übergang in eine Ära, in der Daten echte Vorteile bieten, ist längst überfällig. Anstatt sich mit Datenstaus herumzuschlagen, können große Unternehmen an einer (fast) überall verfügbaren HPC Umgebung teilnehmen, in der sich diese riesigen Datenmengen zur Entwicklung innovativer und immer besserer Produkte nutzen lassen. Auf eine solche Zukunft haben wir schon seit langem gewartet.
Über den Autor:
Tom Shea, Präsident und Chief Executive Officer, Mitglied des Verwaltungsrats von Panasas. Er hat mehr als 20 Jahre Führungserfahrung in der Storage-Industrie und eine nachgewiesene Erfolgsbilanz bei der Markteinführung bahnbrechender, transformativer Technologien. Er hat Soft- und Hardwareteams in börsennotierten und privaten Unternehmen geleitet und Teams durch Phasen des Übergangs, exponentielles Wachstum und erfolgreiche Börsengänge geführt.
Im Jahr 2014 kam er als Chief Operating Officer zu Panasas und wurde 2020 zum CEO ernannt. Davor war er Vice President und General Manager für Softwarelösungen bei SanDisk. Außerdem war er als Vice President und General Manager für WAN-Optimierung bei Blue Coat Systems sowie als President und Chief Executive Officer bei Gear6 tätig. Tom hat einen Bachelor of Science in Elektrotechnik und Informatik von der University of California, Berkeley.
Die Autoren sind für den Inhalt und die Richtigkeit ihrer Beiträge selbst verantwortlich. Die dargelegten Meinungen geben die Ansichten der Autoren wieder.
