HPC und KI: Das IT-Power-Paar

KI-gesteuerte Lösungen verstärken unsere Fähigkeit, komplexe Herausforderungen in großem Umfang zu bewältigen und Rohdaten in beispielloser Geschwindigkeit in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln. Wenn Unternehmen die Fähigkeiten von KI mit  High Performance Computing (HPC) kombinieren, können sie von beispiellosen Rechen- und Analysefähigkeiten profitieren, die den Weg für schärfere Entscheidungen, höhere Effizienz und punktgenaue Planungsgenauigkeit ebnen. HPC und KI sind in der Lage, unsere Fähigkeiten zur Problemlösung zu beschleunigen und gleichzeitig bahnbrechende Innovationen in Sektoren wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen und dem Transportwesen voranzutreiben.

Anwendungsfälle von HPC und KI

Branchen wie das Gesundheitswesen und die Genomik nutzen HPC seit langem für erweiterte Diagnose und prädiktive Analysen. Im Finanzbereich unterstützt HPC mit dem Monitoring des Bestands in Echtzeit und dem automatisierten Handel, um Risiken und Chancen zu ermitteln. Mittlerweile nutzt die Öl- und Gasindustrie HPC, um Reserven zu lokalisieren, nach Bohrlöchern zu bohren und die Produktion zu beschleunigen.

Auch viele andere Branchen werden bald die Fähigkeiten von HPC mit KI kombinieren. Intelligente Städte werden HPC-gestütztes Machine Learning nutzen, um das Verkehrsmanagement zu verbessern, den Energieverbrauch zu überwachen, die Wasser- und Luftqualität aufrechtzuerhalten und Abläufe zu rationalisieren. Medien-, Unterhaltungs- und Designorganisationen werden HPC zur Darstellung von Spezialeffekten, zur Simulation von Testszenarien und zur Reduzierung der Produktionskosten nutzen.

Vorteile der Verwendung von HPC für KI-Workloads

Die Integration von HPC- und KI-Lösungen bietet zahlreiche Vorteile. Nachfolgend finden Sie einige Beispiele dafür, wie diese Kombination heute echte Wirkung erzielen kann:

• Schnelleres Modelltraining: HPC reduziert die Zeit, die zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen benötigt wird, insbesondere moderne Architekturen mit Millionen oder Milliarden von Parametern, was zu einer schnelleren Implementierung von KI-Anwendungen führt.
• Parallelität und Parallelität: HPC ermöglicht es Forschern, mehrere Modellkonfigurationen gleichzeitig zu trainieren und so den Abruf und die Präzision zu optimieren.
• Verbesserte Genauigkeit: Mit mehr Rechenleistung können Forscher mit komplexeren Modellen, Architekturen und Techniken experimentieren, was zu einer verbesserten Modellleistung führen kann.
• Verbesserte Skalierbarkeit: HPC bietet Speicherlösungen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz, erweiterte Speicherhierarchien, Hochgeschwindigkeits-Caches und Netzwerkverbindungen und ermöglicht so eine schnelle Kommunikation für verteiltes Deep Learning und parallelisierte KI-Workloads.
• Kosteneinsparungen: HPC ist in der Lage, Modelle schneller zu trainieren und Innovationen voranzutreiben, wodurch die Experimentierkosten innerhalb kurzer Zeit gesenkt werden und die anfängliche Investition ausgeglichen wird.
• Optimierte Entwicklung: HPC-Umgebungen fördern Innovationen und helfen dabei, Fachexperten aus verschiedenen Bereichen gegenseitig zu befragen, was den Weg für eine einfachere Zusammenarbeit ebnet.
• Zuverlässigkeit und Betriebszeit: Kritische Anwendungen im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und bei autonomen Fahrzeugen profitieren von den Redundanz- und Failover-Mechanismen von HPC und gewährleisten so eine hohe Betriebszeit und Zuverlässigkeit.

Die Zukunft von HPC und KI

Mit fortschreitendem technologischen Fortschritt wird HPC für Organisationen mit traditionell bescheidenen Budgets immer zugänglicher, und die Nachfrage nach HPC in KI-bezogenen Anwendungen steigt. HPC und KI werden mehr denn je erforderlich sein, um das Wachstum in den meisten Branchen voranzutreiben. Insgesamt liefert die Integration von HPC- und KI-Technologien Unternehmen schnellere und präzisere Ergebnisse, sodass sie intelligentere Entscheidungen treffen und nachhaltiges Wachstum erzielen können.

HPC in der Cloud

Cloud Computing erleichtert die Zusammenarbeit, Skalierbarkeit und bietet Fachexperten, die auf komplexe Computerarchitekturen zugreifen, Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit, sodass Forscher ihre Investitionen in Computerressourcen maximieren können. Laut Hyperion verzeichnet der HPC-Markt ein erhebliches Wachstum und wird bis 2026 voraussichtlich über 50 Milliarden US-Dollar erreichen. Auch Cloud-basiertes HPC ist auf dem Vormarsch, da immer mehr Käufer von Käufen in Geschäftsräumen vor Ort in die Cloud wechseln.

Der öffentliche Cloud-HPC-Markt soll bis 2026 ein Volumen von 11 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei ein erheblicher Teil des Umsatzes auf Speicherkomponenten entfällt und die restlichen zwei Drittel für Recheninstanzen, Softwarelizenzen, Dienste und andere Kosten im Zusammenhang mit der Ausführung von HPC-Workloads ausgegeben werden.

Gleichzeitig wird Private Cloud HPC für rechenintensive und GPU-speicherintensive Arbeitslasten immer beliebter. Es bietet Vorteile wie einen geringeren Bedarf an großen Computerumgebungen, Heizung, Kühlung und Platzbedarf. Start-ups und alteingesessene Unternehmen profitieren vom reduzierten Platz- und Kühlbedarf durch HPC-Systemarchitekturen.

Die meisten Unternehmen werden feststellen, dass eine Kombination aus öffentlichen und privaten Cloud-Lösungen für den Einsatz mit statischen HPC-Workloads von Vorteil ist. Die Ausführung von Produktions-Workloads rund um die Uhr in einer privaten Cloud kann kostengünstiger sein und gleichzeitig die mit der öffentlichen Cloud verbundene Spitzenstabilität und schnelle Experimente ermöglichen.

Der Einsatz einer privaten Cloud bietet mehr Sicherheit und Datensouveränität, da sie die Kontrolle über die Serverarchitektur und den Datenfluss ermöglicht. HPC-Workloads, die nicht elastisch skaliert werden können, lassen sich kostengünstiger in einer privaten Cloud ausführen, was sie für bestimmte Anwendungsfälle zu einer praktikablen und kostengünstigen Option macht.

Allerdings haben Public-Cloud-Optionen für HPC auch ihre Vorteile. Die Rackspace Data Freedom-Plattform ermöglicht es Benutzern beispielsweise, Speicher von öffentlichen Cloud-Rechenressourcen zu trennen und so die Daten des Unternehmens von unvorhersehbaren und oft erheblichen Gebühren für den Datenausgang zu befreien. Diese Anordnung erleichtert die Schaffung einer Hybridlösung, bei der Daten zwischen mehreren öffentlichen Hyperscale-Clouds und einer privaten Cloud-Lösung gemeinsam genutzt werden können.

Die Nutzung von HPC in der Public Cloud bietet die Vorteile niedriger Einstiegskosten, hoher Verfügbarkeit und einfacher Skalierbarkeit für variable Arbeitslasten. Cloudbasierte Dienste wie Amazon EC2 Elastic Compute Cloud, Microsofts Azure Batch und Googles Cloud HPC Toolkit ermöglichen Benutzern die individuelle Anpassung ihrer HPC-Umgebungen. Open-Source-Angebote wie OpenStack werden auch zum Erstellen und Verwalten cloudbasierter HPC-Anwendungen verwendet.

HPC und Ihre grünen Initiative

Viele würden annehmen, dass die Verbindung von grünen Initiativen und HPC einige inhärente Konflikte mit sich bringt, die fast alle auf die Energie zurückzuführen sind, die erforderlich ist, um diese Lösungen voranzutreiben. Und diese Annahme ist richtig. Experten äußern Bedenken, wie in dieser Forschungsstudie , die den CO2-Fußabdruck eines einzelnen großen NLP-Modells (Natural Language Processing) mit dem von fünf Autos über ihre Lebensdauer vergleicht.

Es gibt jedoch zahlreiche Ansätze, diese Bedenken auszuräumen. Konzentrieren Sie sich auf der Infrastrukturseite weiterhin auf die Suche nach effizienten Kühllösungen. Und schauen Sie sich auf der Angebotsseite nach Energieanbietern um, die Ihnen Dienstleistungen verkaufen können, die aus nachweislich erneuerbaren Quellen stammen. Sie können sich auch stärker auf die Bemühungen zur CO2-Reduzierung in Ihrem gesamten Unternehmen konzentrieren. Zu diesen Maßnahmen können die Messung und Verfolgung Ihres CO2-Fußabdrucks, die Reduzierung des Verbrauchs in Ihrem Rechenzentrum oder die Neubewertung Ihres Speicher-Fußabdrucks gehören.

HPC Meilensteine werden wir in naher Zukunft sehen

Mit Blick auf die Zukunft erwarten wir mehrere neue Entwicklungen im HPC, darunter:

• Exascale-Computing: Der Supercomputer Fronter HPE Cray im Oak Ridge National Laboratory war 2021 der erste, der die Exaflop-Skala erreichte. Unter Exaflop versteht man Computersysteme, die eine Trillion Gleitkommaoperationen pro Sekunde ausführen können.
• Fortschrittliche Architekturen: Kontinuierliche Innovation bei der Integration von CPUs, GPUs und anderen Beschleunigern wie TPUs und FPGAs. Chiplet-basierte Designs ermöglichen die Kombination modularer Komponenten in einem einzigen Paket und vereinfachen so die verteilten Rechenanforderungen für große KI-Modelle.
• KI-optimierte Hardware: Immer mehr HPC-Lösungen verfügen über KI-Beschleuniger in Chips und Netzwerken für tiefes Training und Inferenz neuronaler Netze.
• Energieeffizienz: Wie oben erwähnt, besteht mit der Leistungssteigerung von HPC-Systemen ein Bedarf an höherer Energieeffizienz. Maßnahmen wie der Einsatz von GPUs mit geringem Stromverbrauch, fortschrittlichen Kühlsystemen, erneuerbaren Energiequellen, die Komprimierung der Anzahl der Kerne auf einem Chip sowie die Entwicklung von Software und KI-Modellen, die weniger Rechenleistung erfordern, werden zu umweltfreundlicheren HPC-Lösungen beitragen.
• Softwareinnovationen: Verbesserte Hardware und Energieeffizienz treiben die Entwicklung benutzerfreundlicher Software und verteilter Computerparadigmen voran und ermöglichen die Schaffung neuer Lösungen, die zuvor nicht möglich waren.
• Quanten-Computing: Durchbrüche bei der Entwicklung fehlertoleranter Qubits werden voraussichtlich zu nutzbaren Quantensystemen führen, die in herkömmliche HPC-Umgebungen integriert werden oder diese ersetzen können.

Insgesamt wird die Zukunft des HPC von Fortschritten in den Bereichen Leistung, Energieeffizienz, KI-Integration und Softwareinnovation geprägt sein, die letztendlich leistungsfähigere und nachhaltigere Computerlösungen ermöglichen werden.

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