Warum sich HPC-Anwender für HPCaaS entscheiden

High-Performance-Computing (HPC) in der Cloud ist ein schnell wachsender Markt. Worauf müssen Anwender achten? Und warum überhaupt HPCaaS?

Der weltweite High-Performance-Computing-Markt boomt. Gleiches gilt für HPC aus der Cloud, für HPC as a Service (HPCaaS). Zu den Anwendungsszenarien von HPCaaS gehören Hybrid-Cloud-HPC, Ad-hoc-HPC-Workloads, SaaS und geospezifische Services. CSPs (Cloud Service Provider) mit einem marktkonformen Angebot zeichnen sich durch passende Rechen-, Fabric- und Speicherressourcen aus, die differenzierte Services ermöglichen, ferner durch skalierbare, kompatible Frameworks sowie eine End-to-End-HPC-Lösung.

High-Performance-Computing im Umbruch

Big Data schafft in Kombination mit High-Performance-Computing (HPC) neue Anwendungsfälle. Deshalb interessieren sich immer mehr bestehende und potenzielle HPC-Anwenderunternehmen für Cloud-basierte HPC-Services. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Deep Learning und Simulation/Modellierung sind in den verschiedensten Branchen wertvolle Tätigkeitsfelder. Daraus ergeben sich verschiedene Möglichkeiten:

  • Schnellere, billigere Produktentwicklung
  • Sichererer Transport
  • Kürzere Produkt- und Markteinführungszeiten
  • Schnellere Diagnose und beschleunigte Medikamentenentwicklung
  • Verbesserte Cyber-Sicherheit und Schutzmaßnahmen gegen elektronischen Betrug

Warum High-Performance-Computing in der Cloud?

Herkömmliches HPC findet lokal statt. Das ist allerdings nicht unbedingt der effizienteste Ansatz. Lokale Infrastruktur verfügt über eine gleichbleibende Kapazität, die Nutzernachfrage ist jedoch variabel. Das stellt Unternehmen vor die Wahl zwischen Überdimensionierung, die zu Unterauslastung und Geldverschwendung führt, und Unterdimensionierung, die zu einem langen Warten auf Ergebnisse und Zeitverschwendung bei der Beschäftigung teurer Fachkräfte führt.
HPC in der Cloud ist auch für die Anwender sinnvoll, die bei der Errichtung lokaler HPC-Infrastruktur vor Hindernissen stehen, egal ob es sich dabei um Kostenfragen oder einen Mangel an Knowhow handelt.

Sechs Gründe, warum sich Anwender für HPCaaS entscheiden

Moderne Technologien helfen bei der Überwindung von Problemen, die in der Vergangenheit den breiten Einsatz von Cloudbasiertem HPC verhindert haben. Hierzu zählen insbesondere Performance- und Sicherheitsprobleme. Entscheiden sich Anwender für HPCaaS, hat das gute Gründe:

HPCaaS by GTS
  • Bessere weltweite Forschung und Entwicklungszusammenarbeit

  • Die Möglichkeit, Nachfragespitzen auszulagern

  • Vermeidung von Investitionen

  • Zugang zu neuen Technologien
  • Einfache Bereitstellung und Verwaltung
  • Verbesserte Skalierbarkeit

Beispiel-Anwendungen

Anders als man vielleicht denken könnte, gibt es Einsatzmöglichkeiten fürs High Performance Computing nicht nur für wenige Spezialgebiete, sondern auf vielen Feldern, wie das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI evaluliert hat. Einige Beispiele:

  • Analyse seismischer Daten zur Identifikation von Ölvorkommen
  • Biomedizin (Optimierung von Medikamenten und der Behandlung von Patienten)
  • Datengesteuertes Energiemanagement
  • Intelligente Robotersysteme, die sicher mit Menschen zusammenarbeiten können
  • Optimierung des Konstruktionsprozesses von Maschinen und Anlagen (digitale Zwillinge)
  • Strömungs- und Strukturmechanik, Ölreservoir- und Grundwassersimulation
  • Virtuelles Design von High-Tech-Materialien

Warum sich HPC-Anwender für HPCaaS entscheiden

High-Performance-Computing (HPC) in der Cloud ist ein schnell wachsender Markt. Worauf müssen Anwender achten? Und warum überhaupt HPCaaS?

Der weltweite High-Performance-Computing-Markt boomt. Gleiches gilt für HPC aus der Cloud, für HPC as a Service (HPCaaS). Zu den Anwendungsszenarien von HPCaaS gehören Hybrid-Cloud-HPC, Ad-hoc-HPC-Workloads, SaaS und geospezifische Services. CSPs (Cloud Service Provider) mit einem marktkonformen Angebot zeichnen sich durch passende Rechen-, Fabric- und Speicherressourcen aus, die differenzierte Services ermöglichen, ferner durch skalierbare, kompatible Frameworks sowie eine End-to-End-HPC-Lösung.

High-Performance-Computing im Umbruch

Big Data schafft in Kombination mit High-Performance-Computing (HPC) neue Anwendungsfälle. Deshalb interessieren sich immer mehr bestehende und potenzielle HPC-Anwenderunternehmen für Cloud-basierte HPC-Services. Künstliche Intelligenz (KI), maschinelles Lernen, Deep Learning und Simulation/Modellierung sind in den verschiedensten Branchen wertvolle Tätigkeitsfelder. Daraus ergeben sich verschiedene Möglichkeiten:

  • Schnellere, billigere Produktentwicklung
  • Sichererer Transport
  • Kürzere Produkt- und Markteinführungszeiten
  • Schnellere Diagnose und beschleunigte Medikamentenentwicklung
  • Verbesserte Cyber-Sicherheit und Schutzmaßnahmen gegen elektronischen Betrug

Warum High-Performance-Computing in der Cloud?

Herkömmliches HPC findet lokal statt. Das ist allerdings nicht unbedingt der effizienteste Ansatz. Lokale Infrastruktur verfügt über eine gleichbleibende Kapazität, die Nutzernachfrage ist jedoch variabel. Das stellt Unternehmen vor die Wahl zwischen Überdimensionierung, die zu Unterauslastung und Geldverschwendung führt, und Unterdimensionierung, die zu einem langen Warten auf Ergebnisse und Zeitverschwendung bei der Beschäftigung teurer Fachkräfte führt.
HPC in der Cloud ist auch für die Anwender sinnvoll, die bei der Errichtung lokaler HPC-Infrastruktur vor Hindernissen stehen, egal ob es sich dabei um Kostenfragen oder einen Mangel an Knowhow handelt.

Sechs Gründe, warum sich Anwender für HPCaaS entscheiden

Moderne Technologien helfen bei der Überwindung von Problemen, die in der Vergangenheit den breiten Einsatz von Cloudbasiertem HPC verhindert haben. Hierzu zählen insbesondere Performance- und Sicherheitsprobleme. Entscheiden sich Anwender für HPCaaS, hat das gute Gründe:

HPCaaS by GTS
  • Bessere weltweite Forschung und Entwicklungszusammenarbeit

  • Die Möglichkeit, Nachfragespitzen auszulagern

  • Vermeidung von Investitionen

  • Zugang zu neuen Technologien
  • Einfache Bereitstellung und Verwaltung
  • Verbesserte Skalierbarkeit

Beispiel-Anwendungen

Anders als man vielleicht denken könnte, gibt es Einsatzmöglichkeiten fürs High Performance Computing nicht nur für wenige Spezialgebiete, sondern auf vielen Feldern, wie das Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI evaluliert hat. Einige Beispiele:

  • Analyse seismischer Daten zur Identifikation von Ölvorkommen
  • Biomedizin (Optimierung von Medikamenten und der Behandlung von Patienten)
  • Datengesteuertes Energiemanagement
  • Intelligente Robotersysteme, die sicher mit Menschen zusammenarbeiten können
  • Optimierung des Konstruktionsprozesses von Maschinen und Anlagen (digitale Zwillinge)
  • Strömungs- und Strukturmechanik, Ölreservoir- und Grundwassersimulation
  • Virtuelles Design von High-Tech-Materialien