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Cloud-Technologie - Leistung auf Abruf

Cloud-TechnologieLeistung auf Abruf

Industrieunternehmen unterschiedlicher Bereiche, von Automobil- bis Medizintechnik, stellt der globale Markt vor immer neue Herausforderungen. Alle Welt spricht von Big Data, vom Internet of Things und von High Performance Computing (HPC) On Demand. Letzteres wurde schon vor ein paar Jahren als Trend anerkannt und dennoch wissen auch heute viele mittelständische Industrieunternehmen (noch) nicht, was im Detail darunter zu verstehen ist und wie sie diesen Service für sich effizient und sicher nutzen können.

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Numerische Simulationsprozesse

Das Konzept „HPC as a Service“ wird heute von diversen, teilweise auch fragwürdigen Dienstleistern angeboten. Dabei reicht die Angebotspalette von reinen Storage-Lösungen bis hin zu komplexen Rechenleistungen, wie etwa das Durchführen numerischer Simulationen. Diese Art der Ressourcenbereitstellung ist gerade für große Unternehmen in den Bereichen Computational Fluid Dynamics (CFD) und Computational Structural Mechanics (CSM) als Remote-Desktop-Simulationsumgebung längst Standardwerkzeug. So werden schon seit Jahren mit CSM und CFD erfolgreich Problemstellungen aus Struktur und Strömung sowie deren Wechselwirkung bei jeglicher Form von Fahrzeugen, Schiffen und Flugzeugen untersucht. Hinzukommen auch immer wieder neue Bereiche, wie beispielsweise NVH (Noise, Vibration, Harshness).

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HPC-Anbieter genau betrachten
Dabei ergeben sich eben für KMU dieselben Rahmenbedingungen wie für Industriekonzerne. Selbst für kleinste Ingenieursbüros kann eine sorgfältig ausgewählte Nutzung von HPC On Demand rentabel sein. Zudem hat in der Regel eine bloße Workstation am Arbeitsplatz meist gar nicht genug Leistung um komplexere Rechenprozesse innerhalb eines akzeptablen Zeitraums ausreichender Genauigkeit und Qualität zu lösen.

Investitionen in den Aufbau einer unternehmenseigenen HPC-Infrastruktur, wie aktuellste HPC-Server, entsprechende Netzwerke, Storage-Systeme, CAE-Anwendungssoftware, sowie deren Betrieb und Wartung sind extrem kostenintensiv und für die meisten Unternehmen unrentabel. Mehrstufige und redundante Sicherheitssysteme und hoch qualifiziertes Fachpersonal für eine begrenzte Zeit im Produktentwicklungsprozess vorzuhalten, erscheint wenig sinnvoll und nicht finanzierbar. Darum mieten immer mehr Industrieunternehmen Rechenzeit für einen definierten Zeitraum in einer ausgewählten „Cloud“ und bezahlen lediglich bedarfs- und projektbezogen, auch HPC On Demand genannt.

Cloud-Technologie: Leistung auf Abruf

Drum prüfe, wer sich bindet
Seriöse HPC-On-Demand-Anbieter setzen auf maximale Kostentransparenz und auf optimale Verschlüsselung, gerade wenn es um das Thema Sicherheit in technischer, betrieblicher und vertraglicher Hinsicht geht. Denn der Sicherheitsaspekt ist nach wie vor - noch weit vor der Investition - die größte Hürde für Unternehmen, um ausgelagerte Rechenleistung in Anspruch zu nehmen. Eines muss allerdings auch klar sein: Es kann keine 100-prozentige Sicherheit geben, nicht einmal bei unternehmenseigenen Infrastrukturen. Aber eine maximale, nach den Anforderungen des Kunden definierte Sicherheit können HPC-On-Demand-Provider ihren Nutzern gewiss anbieten. Cloud-Anbieter, die etwas anderes versprechen, outen sich entweder als blauäugig oder ausschließlich interessiert an kurzfristigen Kundenbeziehungen.

Passgenaue Lösungen gefragt
Durch die Möglichkeit ausgelagerte und hoch performante Rechenleistung für numerische Simulationen von physikalischen Prozessen zu nutzen, haben traditionelle Konstruktionsprozesse nach dem Schema „Prototyp Bauen-Testen-Prüfen-Verbessern-Testen-Prüfen“ ausgedient. CAE-Berechnungen können mittels situativ skalierbarer Rechenressourcen zeitnah und auch remote aktiviert werden. Umfassende Ingenieursanwendungen aus Industrie und Forschung, unabhängig von Unternehmens- und Prozessgröße, stellen allerdings auch spezielle Anforderungen an die Infrastruktur eines HPC- Anbieters. Eine bloße Bereitstellung der Ressourcen reicht nicht aus, diese müssen optimal aufeinander abgestimmt sein, um eine effiziente Nutzung zu garantieren.

Für die simulationsgetriebene Produktentwicklung und -optimierung im Bereich der Strömungsdynamik gilt grundsätzlich: Eine Erhöhung der Anzahl der Rechenkerne führt fallabhängig zu einer linearen Beschleunigung. Weiterhin haben CFD-Simulationen viel höhere Anforderungen an die Kommunikation zwischen den einzelnen Rechenkernen. Bei Anwendungen der Strukturmechanik hingegen skalieren Simulationen nur bis zu einem gewissen Grad. Dafür benötigen sie aufgrund der großen Anzahl an IO-Operationen eher effiziente Storage-Lösungen.

Anwendungsmöglichkeiten für HPC
Ob Turbinen, Turbolader, Motorkomponenten, Ventile, Leitungen oder Schiffsrümpfe, numerische Simulationen und die Darstellung physikalischer Prozesse mit HPC sind in allen Ingenieursbereichen, deren Fokus auf (Weiter-) Entwicklung und Optimierung von Industrieprodukten liegt, denkbar. Es gibt im Prinzip drei typische Anwendungsfälle: Die Berechnung großer Modelle mit sehr hoher Anzahl von Gitterpunkten. Die Lösung komplexer, multidisziplinärer Problemstellungen und CFD-getriebene Design-Optimierung mit einer großen Zahl an Varianten

Gerade die Design-Optimierung bietet ein großes Potential für den Einsatz von HPC-Systemen. Durch den Vergleich der Ergebnisse verschiedener Designs kann das Verständnis der physikalischen Begebenheiten in großem Maße erweitert werden. Demnach ist es von hoher Wichtigkeit, so viele verschiedene Designs wie möglich in einem kurzen Zeitraum zu berechnen. Dabei verlangt das Design of Experiments (DoE) – eine Erstellung verschiedener Designvarianten zur gleichen Zeit – viel von den Rechenressourcen ab.

Ein Beispiel: Eine sequentielle Berechnung von zehn Produkt-Designs auf einer Workstation ist theoretisch 10-mal langsamer als eine parallele Berechnung auf einem HPC-Cluster mit 10-mal so vielen Prozessorkernen. Eine massive Beschleunigung beziehungsweise Parallelisierung von Berechnungen kann hier nur mit HPC-Servern erfolgen. Sie erlauben sowohl die parallele Berechnung von vielen Arbeitspaketen eines Jobs als auch die parallele Berechnung mehrerer ganzer Jobs. Letzteres sorgt insbesondere bei der zeitgleichen Auswertung verschiedener Produkt-Designs für eine enorme Zeitersparnis. Für wirklich große Projekte wird die Parallelverarbeitung immer dann eingesetzt, wenn ein großes Modell in viele kleine Teile zerlegt wird. Andererseits gibt es bei der Optimierung Modelle, die zwar nicht besonders groß sind, aber in einer enormen Vielzahl vorliegen. Je nach Strategie oder Algorithmus ist es dann möglich, diverse Varianten gleichzeitig laufen zu lassen.

Grundsätzlich gilt: Jede Form der Simulation - auch mit 3D Remote-Visualisierung – und jede Form der Berechnung ist in ausgelagerten HPC-Rechenzentren realisierbar. Damit leisten diese Nutzungskonzepte nicht nur einen Beitrag zur Machbarkeit und Genauigkeit von Simulationen, sondern auch zur betriebswirtschaftlichen und zeitlichen Effizienz durchzuführender CAE-Berechnungen. Seriöse Angebote sind demnach eine wirtschaftliche, transparente und flexible Alternative zu Self-Hosting und das auf höchster Sicherheitsstufe. -sg-

Autor: Alexander Heine, CPU 24/7

CPU 24/7, Potsdam, Tel. 0331/505700-90, www.cpu-24-7.com


Worauf bei der Wahl des HPC-Anbieters zu achten ist

  • Hosting-Standort (am besten Rechenzentren im eigenen Land)
  • Eigentümerschaft der Hardware
  • Private (Managed) statt Public HPC-Cloud
  • Ingenieur- und IT-Know-how, langjährige Expertise im Bereich CAE
  • Aktualität von Hard- und Software sowie aller dazugehörigen Netzwerkkomponenten
  • Strukturierte IT-Prozesse (z.B. nach: ISO 27001)
  • Verschiedene, modulare, skalierbare, transparente und nutzerorientierte Lizenzmodelle
  • Physische Sicherheit (redundante Infrastruktur und Sicherheitskonzepte
  • Möglichkeit zur Adaption unternehmenseigener IT-Sicherheitsprozesse
  • Dedizierte, voneinander getrennte HPC-Ressourcen, keine Virtualisierungen
  • Performanter und verschlüsselter Datentransfer über sichere Kanäle und Protokolle
  • Höchste Anforderungen an Verfügbarkeit, Vertraulichkeit und Integrität der Daten
  • Umfangreicher Multi-Channel-Support und Vereinbarung von Service-Level-Agreements
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