{"id":163034,"date":"2023-04-20T09:00:11","date_gmt":"2023-04-20T16:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=163034"},"modified":"2026-04-19T19:36:22","modified_gmt":"2026-04-20T02:36:22","slug":"5-trends-shaping-the-future-of-high-performance-computing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/de\/news-events\/5-trends-shaping-the-future-of-high-performance-computing\/","title":{"rendered":"F\u00fcnf Trends, die die Zukunft von Hochleistungs-Computing gestalten"},"content":{"rendered":"\n
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High-Performance-Computing (HPC) hat sich seit seiner Entstehung im Jahr 1964 mit der Einf\u00fchrung des CDC 6600<\/a>, dem weltweit ersten Supercomputer, schnell weiterentwickelt. Seitdem ist die Datenmenge, die die Welt generiert, explodiert, und dementsprechend ist die Notwendigkeit, dass HPC Daten schneller und effizienter verarbeiten kann, von h\u00f6chster Bedeutung.<\/p>\n\n\n\n

Diese Anforderung, Daten effizienter zu verarbeiten, hat HPC-Innovatoren und -Designer gezwungen, nicht nur in Bezug darauf, wie die Daten verarbeitet werden, sondern auch dort, wo<\/em> sie verarbeitet werden und was <\/em>letztendlich verarbeitet wird, \u00fcber den Tellerrand hinauszudenken.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Es gibt noch keine Standards oder klare Best Practices, die zu befolgen sind. Aber die Innovationen und Durchbr\u00fcche werden schnell und dick, insbesondere bei Dingen wie AI.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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\u201eDie Welt, das \u201eM\u00f6gliche\u201c w\u00e4chst dramatisch, fast geometrisch. Die Menge an Daten, die wir haben, und die Menge an Rechenleistung, die wir haben, und es geht nicht nur um die Rohberechnung, sondern auch um die Fortschritte in Bezug auf Algorithmen und Transferlernen. Es gibt so viele erstaunliche Arbeiten, dass es diese kammbrische Innovationsexplosion gibt.\u201c \u2013 Justin Emerson, Principal Technology Evangelist, Pure Storage<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Da Cloud-Computing mittlerweile fest etabliert ist, haben sich die Fluttore f\u00fcr eine ganz neue Welt der Supercomputing-Innovationen und -Experimente ge\u00f6ffnet. Hier sind die f\u00fcnf wichtigsten Trends bei HPC \u2013 was sie sind und was sie bedeuten, damit das moderne Unternehmen seine neue F\u00fclle an Daten voll aussch\u00f6pfen kann.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

1. K\u00fcnstliche Intelligenz wird zur Verbesserung von HPC eingesetzt.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es w\u00e4re sehr schwierig, \u00fcber aktuelle HPC-Trends zu sprechen, ohne von k\u00fcnstlicher Intelligenz (AI) zu sprechen. In den letzten f\u00fcnf Jahren ist die Datenmenge, die f\u00fcr sinnvolle, lebensver\u00e4ndernde KI verf\u00fcgbar ist, mit dem Aufkommen des Internets der Dinge (IoT),<\/a> 5G<\/a> und anderen datengesteuerten Technologien tats\u00e4chlich so gewachsen, dass KI Auswirkungen auf HPC hat, und umgekehrt. AI AI <\/strong>\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Hochleistungscomputer sind f\u00fcr KI-AI Workloads erforderlich, aber es hat sich herausgestellt, dass AI selbst jetzt zur Verbesserung von HPC-Rechenzentren verwendet werden kann. KI AI kann beispielsweise den allgemeinen Systemzustand \u00fcberwachen, einschlie\u00dflich des Zustands von Storage, Servern und Netzwerkausr\u00fcstung, um eine korrekte Konfiguration sicherzustellen und Ger\u00e4teausf\u00e4lle vorherzusagen. Unternehmen k\u00f6nnen auch AI nutzen, um den Stromverbrauch zu senken und die Effizienz durch die Optimierung von Heiz- und K\u00fchlsystemen zu verbessern.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

AI ist auch f\u00fcr die Sicherheit in HPC-Systemen wichtig, da sie verwendet werden kann, um eingehende und ausgehende Daten auf Malware zu \u00fcberpr\u00fcfen. Sie kann auch Daten durch Verhaltensanalysen und Anomalieerkennung sch\u00fctzen.<\/p>\n\n\n\n

Die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache (NLP) ist ein weiterer spannender, HPC-bezogener Bereich der AI. AI geht es darum, Erkenntnisse und Mehrwert aus Daten zu gewinnen, und NLP hilft dabei, zug\u00e4nglichere und integrativere Technologien zu schaffen.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

2. Edge Computing wird Mehrwert und Geschwindigkeit steigern.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Unternehmen k\u00f6nnen ihr HPC-Rechenzentrum lokal, in der Cloud, am \u201eEdge\u201c (jedoch kann dieser Edge definiert werden) oder mit einer Kombination davon bereitstellen. Immer mehr Unternehmen entscheiden sich jedoch f\u00fcr verteilte Bereitstellungen (d. h. Edge-Implementierungen), um die k\u00fcrzeren Reaktionszeiten und die Vorteile einer Bandbreiteneinsparung zu erzielen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Zentralisierte Rechenzentren sind f\u00fcr moderne Anwendungen einfach zu langsam, da Datenberechnung und Storage so nah wie m\u00f6glich an der Anwendung oder dem Ger\u00e4t erfolgen m\u00fcssen, um immer strengere SLAs mit 5G-enabled Latenz zu erf\u00fcllen.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Geschwindigkeit ist nat\u00fcrlich eine Schl\u00fcsselkomponente des Hochleistungs-Computing, denn je schneller HPCs Daten berechnen k\u00f6nnen, desto mehr Daten k\u00f6nnen sie berechnen und desto komplexere Probleme k\u00f6nnen sie l\u00f6sen. Mit zunehmender Beliebtheit von Edge Computing werden Hochleistungscomputer noch leistungsf\u00e4higer und wertvoller.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Erfahren Sie mehr \u00fcber 7 Trends im Bereich Edge Computing, die Sie sich ansehen k\u00f6nnen >><\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

3. HPC wird als Service noch zug\u00e4nglicher werden.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Das Aufkommen der Cloud hat eine As-a-Service-Revolution<\/a> ausgel\u00f6st, und HPC ist jetzt Teil der Bewegung. Viele Anbieter haben vom Verkauf von HPC-Ger\u00e4ten auf die Bereitstellung von HPC-as-a-Service (HPCaaS) umgestellt. Dies erm\u00f6glicht es Unternehmen, die nicht \u00fcber das interne Wissen, die Ressourcen oder die Infrastruktur verf\u00fcgen, ihre eigene HPC-Plattform zu erstellen, um HPC \u00fcber die Cloud zu nutzen.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Heute bieten viele gro\u00dfe Cloud-Anbieter wie Amazon Web Services (AWS), Google und Alibaba HPCaaS an. Zu den Vorteilen von HPCaaS geh\u00f6ren einfache Bereitstellung, Skalierbarkeit und Vorhersehbarkeit der Kosten.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

4. GPU-Computing wird auf dem Vormarsch sein.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Urspr\u00fcnglich f\u00fcr Gaming<\/a> entwickelt haben sich GPUs (Graphics Processing Units) zu einer der wichtigsten Arten von Computing-Technologie entwickelt. Eine GPU ist eine spezialisierte Verarbeitungseinheit, die viele Datenteile gleichzeitig verarbeiten kann, wodurch GPUs f\u00fcr maschinelles Lernen, Videobearbeitung und Spieleanwendungen n\u00fctzlich sind.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Anwendungen, die GPUs f\u00fcr HPC verwenden, umfassen Wetterprognosen, Data Mining und andere verschiedene Prozesse, die diese Geschwindigkeit und Menge an Datenberechnung erfordern. NVIDIA ist der gr\u00f6\u00dfte Hersteller von GPUs.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Erfahren Sie, wie Pure AI-Workflows mit NVIDIA neu definiert und vereinfacht >><\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Hinweis<\/strong>: GPUs werden manchmal mit zentralen Verarbeitungseinheiten (CPUs) und Tensor-Verarbeitungseinheiten (TCUs) verwechselt. Eine CPU ist ein Allzweckprozessor, der alle Logiken, Berechnungen und I\/O eines Computers verwaltet. Eine TCU ist der ma\u00dfgeschneiderte anwendungsspezifische Prozessor von Google, der zur Beschleunigung von Workloads f\u00fcr maschinelles Lernen verwendet wird. Eine GPU hingegen ist ein zus\u00e4tzlicher Prozessor, um die grafische Schnittstelle zu verbessern und High-End-Aufgaben auszuf\u00fchren.\u00a0<\/h6>\n\n\n\n

5. Moderner Daten-Storage wird eine kritische Investition sein.<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die drei Hauptkomponenten eines HPC-Systems sind Datenverarbeitung, Netzwerk und Storage. Da Storage eines der wichtigsten Elemente ist, ist es wichtig, eine leistungsstarke, moderne Daten-Storage-L\u00f6sung zu haben, wenn Sie HPC verwenden oder planen, HPC zu verwenden.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Um die gro\u00dfe Datenmenge, die an HPC beteiligt ist, aufnehmen zu k\u00f6nnen, sollte das Daten-Storage-System des HPC-Systems in der Lage sein:\u00a0<\/p>\n\n\n\n