High Performance Computing

Durchführung komplexer Berechnungen durch High Performance Computing

Beim High Performance Computing oder auch Hochleistungsrechnen werden spezielle Rechnersysteme verwendet, um Aufgaben mit besonders hohen Anforderungen an die Rechenleistung oder die Speicherkapazität ausführen zu können. Aufgrund der immer schneller steigenden Performance von Computerkomponenten ist eine begriffliche Abgrenzung schwierig, aber umfasst stets den maximalen Anforderungsgrad des technisch möglichen an die Hardware. Dabei kann man entweder mehrere einzelne Computer oder Server zusammenschalten (clustern) oder die Berechnungen auf effizienten GPUs (Grafikkarten) durchführen lassen.

Die Entwicklung von geeigneter Software für diese spezialisierten Rechner übersteigt die Möglichkeiten von Standardsoftware und verlangt daher nach einer individuellen Lösung. Hierbei ist vor allem ein hoher Grad an Fehlerfreiheit nötig, da die Ausführung komplexer Berechnungen teilweise lange Zeiten in Anspruch nehmen kann. Darüber hinaus müssen besonders effiziente Algorithmen entwickelt werden, um den softwareseitigen Overhead so gering wie möglich zu halten, was ebenfalls zu einer Minimierung der Laufzeiten führt und somit die Betriebskosten gering hält.

GPU Computing

Beim GPU Computing wird der Grafikprozessor zur Beschleunigung von wissenschaftlichen und technischen Anwendungen eingesetzt. Die Auslagerung rechenintensive Teile der Anwendung auf den Grafikprozessor sorgt für eine erhebliche Steigerung der Rechenleistung.

Hierbei ist es vor allem wichtig die geeignete Hardware für den jeweiligen Anwendungsfall auszuwählen und die Software für die eingesetzte Hardware zu optimieren. Themen wie Leistungsfähigkeit in Form von Teraflops, Double-Precision-Gleitkommaleistung und die Unterstützung von APIs wie OpenCL oder CUDA spielen dabei eine wichtige Rolle. Da die GPU auf parallele Berechnungen ausgelegt ist, ist eine der Hauptaufgaben bei der Entwicklung die Zerlegung in möglichst viele atomare Teilaufgaben. Diese können darauf hin parallel auf der GPU berechnet und die Ergebnisse anschließend zusammengeführt werden.

Wir setzen GPU Computing z.B. für die Lösung umfangreicher Vektorgleichungen mittels genetischer Algorithmen oder zur Lösung des inversen kinematischen Problems ein.

Gerne unterstützen wir Sie bei Ihrem Vorhaben und erstellen gemeinsam mit Ihnen ein individuelles Konzept für ihre eigene Software.


Ihr Ansprechpartner für diesen Bereich:

Roland Lütke Volksbeck
roland.luetke-volksbeck@euris.de
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