High Performance Computing

High Performance Computing

Ein wesentliches Merkmal des Hochleistungsrechnens ist eine auf parallele Verarbeitung ausgerichtete Architektur.
Man zählt zu den Hochleistungsrechnern zum einen hochparallele Supercomputer, zum anderen Computercluster, welche sowohl verteilt (verteiltes Rechnen, Grid-Computing) als auch im lokalen Verbund organisiert sein können. Auch andere Rechnersysteme mit spezieller Architektur, beispielsweise mit einem sehr großen, effizient organisierten Speicher, können als Hochleistungsrechner bezeichnet werden. Gegenwärtig zählt man insbesondere die Computer der Teraflops-Leistungsklasse und darüber zu den Hochleistungsrechnern. Firmen wie z.B. IBM, Cray,SGI, Hitachi und Fujitsu bedienen diesen lukrativen und zukunftsorientierten Markt.

Hochleistungsrechnen ist vor allem im wissenschaftlichen Rechnen zunehmend von Bedeutung und dient als Hilfsmittel zur Berechnung, Modellierung und der Simulation komplexer Systeme und zur Verarbeitung riesiger Meßdatenmengen. Derartige Anwendungen finden sich heute in praktisch allen Bereichen der Natur- und technischen Wissenschaften; typische Anwendungsbereiche sind etwa Meteorologie und Klimatologie, Astro- und Teilchenphysik, Systembiologie, Genetik, Quantenchemie und Strömungsmechanik. Auch im kommerziellen Rechnen gibt es Anwendungen des Hochleistungsrechnens. Viele davon sind wissenschaftlichen Ursprungs (z.B. Wettervorhersage, Crashtestsimulation, Strömungssimulation im Flugzeugbau), es gibt aber auch Anwendungen ohne wissenschaftlichen Charakter, z.B. bei der Generierung von Animationsfilmen.

FPGA High Performance Computing (FHPC)

Das FPGA Hochleistungsrechnen ist seit einigen Jahren dabei sich zu etablieren und ist ein Unterbereich des High Performance Computing.
Es werden statt CPUs modernste FPGA Bausteine eingesetzt. Der Vorteil liegt unter anderem in dem geringen Overhead beim Zusammen-Schalten von FPGAs was zu wesentlich höheren Verarbeitsungsgeschwindigkeiten führt und der geringen Verlustleistung von FPGAs im Vergleich zu CPUs. Auch die geringen Investitionskosten und die sehr niedrigen Betriebskosten sprechen für die Nutzung von FPGA basierenden Clustern.
Während im CPU High Performance Bereich die Branchengrößen mit allen möglichen Dienstleistungsangeboten Komplettlösungen anbieten, waren die Innovativen, die den Vorteil der FPGA Cluster verstanden haben, früher auf sich alleine gestellt ihre Anwendungen auf die parallele Struktur der FPGA abzubilden, denn es bedarf des Wissens FPGAs zu entwickeln. Heute gibt es Firmen die Software entwickelt haben die Algorithmen auf die parallele Struktur der FPGA Technologien umsetzen und Firmen die komplette Lösungen zur Umsetzung anbieten.

Möglichkeiten der Nutzung von FHPC

FHPC können die etablierten HPC Lösungen nicht ersetzen, können aber durchaus für geeignete Applikationen eingesetzt werden und in Koexistenz mit CPU Clustern genutzt werden. Für die Zukunft sind sie jedoch mehr als eine Alternative für die wachsende Anzahl und Vielfalt der Anwendungen.

• Die komplette Anwendung wird auf dem FPGA Cluster beschleunigt
• Teil der Anwendung wird auf dem FPGA Cluster ausgeführt

SC 3 Cluster

FPGA High Performance Computing Anwendungen

• Radiologische Diagnostik und medizinische Bildverfahren
• Hochentwickelte Radarbearbeitung
• 3D Image Wiedergabe
• Datensicherheit , Anwendungen zur Encyrption, Decryption und Password Wiederherstellung
• Video Codeumwandlung
• Bioinformatik, Analyse von biologischen Daten (DNA Analyse)
• Technische Berechnung, mathematische Berechnungen, Analyse und Algorithmenentwicklung
• Modellierung und Analyse von Finanzanwendungen
• Geowissenschaft