Rescale
Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie …
Rescale ist eine cloudbasierte High-Performance-Computing (HPC)-Plattform, die entwickelt wurde, um F&E in Ingenieurwesen und Wissenschaft zu beschleunigen. Sie bietet On-Demand-Zugriff auf eine Multi-Cloud-Infrastruktur, einen riesigen Katalog an Simulations- und KI-Software und eine einheitliche Umgebung zur Verwaltung komplexer Workflows, Daten und Sicherheit. Sie befähigt Organisationen in Luft- und Raumfahrt, Automobilindustrie, Biowissenschaften und mehr, schneller und effizienter zu innovieren.
Über Hochleistungsrechnen (HPC)
Hochleistungsrechnen (HPC) bezeichnet die Bündelung von Rechenleistung, um eine deutlich höhere Performance als ein typischer Arbeitsplatzrechner oder Server zu erzielen, was die Lösung komplexer Rechenprobleme ermöglicht. Diese Systeme nutzen Parallelverarbeitung und verteilte Architekturen, oft unter Einbeziehung spezialisierter Hardware wie GPUs und FPGAs, um massive Berechnungen mit hoher Geschwindigkeit auszuführen. Im weiteren Kontext des Cloud Computing bietet HPC skalierbaren und bedarfsgerechten Zugriff auf diese leistungsstarken Ressourcen und demokratisiert fortschrittliche Rechenkapazitäten für verschiedene Branchen.
Kernfunktionen
- Parallelverarbeitung: Verteilt Rechenaufgaben gleichzeitig auf mehrere Prozessoren oder Knoten zur schnelleren Ausführung.
- Spezialisierte Beschleuniger: Integriert GPUs, FPGAs und andere Hardware zur Verbesserung der Verarbeitung spezifischer, rechenintensiver Workloads.
- Hochgeschwindigkeits-Interconnects: Nutzt Netzwerke mit geringer Latenz und hoher Bandbreite für den schnellen Datenaustausch zwischen Rechenknoten in einem Cluster.
- Verteilte Dateisysteme: Verwaltet und ermöglicht effizienten Zugriff auf massive Datensätze über einen Cluster von Maschinen hinweg.
- Workload-Management: Plant, überwacht und optimiert die Ausführung komplexer Rechenjobs in der HPC-Umgebung.
Anwendungsszenarien
HPC ist unerlässlich für Bereiche, die eine intensive Datenverarbeitung und komplexe Simulationen erfordern. Es unterstützt die wissenschaftliche Forschung in Physik, Chemie und Biologie, das Engineering-Design für die Luft- und Raumfahrt- sowie Automobilindustrie und fortgeschrittene Analysen im Finanzwesen. Forscher und Ingenieure verlassen sich auf HPC, um komplexe Systeme zu modellieren und riesige Datenmengen zu verarbeiten, die herkömmliche Rechenressourcen überfordern würden.
Auswahlkriterien
Bei der Auswahl einer HPC-Lösung sollten Sie die spezifischen Leistungsanforderungen Ihrer Workloads berücksichtigen, einschließlich CPU-/GPU-Bedarf und Speicherkapazität. Bewerten Sie Skalierbarkeitsoptionen, um sicherzustellen, dass das System mit Ihren Anforderungen wachsen kann, und schätzen Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Infrastruktur, Softwarelizenzen und Datenübertragung. Die Kompatibilität mit bestehender Software und robuste Datenmanagementfunktionen sind ebenfalls entscheidend für eine nahtlose Integration und einen effizienten Betrieb.
Hochleistungsrechnen (HPC)Anwendungsfälle
Medikamentenentwicklung und Genomforschung
Pharmazeutische Forscher nutzen HPC, um molekulare Dynamiken zu simulieren, Proteinfaltung vorherzusagen und riesige Genomdatensätze zu analysieren. Dies beschleunigt die Identifizierung potenzieller Medikamentenkandidaten und das Verständnis genetischer Krankheiten, wodurch der Zeit- und Kostenaufwand für traditionelle Laborexperimente erheblich reduziert wird.
Fortgeschrittene Wettervorhersage und Klimamodellierung
Meteorologen und Klimawissenschaftler setzen HPC-Cluster ein, um hochkomplexe atmosphärische und ozeanische Modelle zu betreiben. Diese Simulationen verarbeiten enorme Mengen an Echtzeitdaten, um genaue Langzeitwettervorhersagen zu erstellen und zukünftige Klimawandelszenarien zu projizieren, was die Katastrophenvorsorge und Politikgestaltung unterstützt.
Finanzrisikoanalyse und algorithmischer Handel
Finanzinstitute nutzen HPC für Monte-Carlo-Simulationen, Optionspreismodelle und das Backtesting komplexer algorithmischer Handelsstrategien. Dies ermöglicht eine schnelle Bewertung von Marktrisiken, die Optimierung von Anlageportfolios und die Ausführung von Hochfrequenzgeschäften mit minimaler Latenz, was einen Wettbewerbsvorteil verschafft.
Automobil- und Luft- und Raumfahrttechnik-Simulationen
Ingenieure in der Automobil- und Luft- und Raumfahrtbranche nutzen HPC für die numerische Strömungsmechanik (CFD) und die Finite-Elemente-Analyse (FEA). Dies ermöglicht virtuelle Crashtests, aerodynamische Optimierung und Strukturanalyse neuer Designs, wodurch der Bedarf an teuren physischen Prototypen reduziert und Produktentwicklungszyklen beschleunigt werden.
Großskaliges Training von KI-Modellen
KI-Forscher und -Entwickler verlassen sich auf HPC, insbesondere auf GPU-beschleunigte Cluster, um massive Deep-Learning-Modelle wie große Sprachmodelle (LLMs) und fortschrittliche Computer-Vision-Systeme zu trainieren. Dies ermöglicht die Verarbeitung von Petabytes an Daten und Milliarden von Parametern, was zu ausgefeilteren und genaueren KI-Anwendungen führt.
Öl- und Gasexploration und Lagerstättensimulation
Geophysiker und Erdölingenieure nutzen HPC, um seismische Daten zu verarbeiten und zu interpretieren, detaillierte Untergrundbilder zu erstellen und potenzielle Öl- und Gasreserven zu identifizieren. Darüber hinaus prognostizieren Lagerstättensimulationen den Flüssigkeitsfluss und die Produktion im Zeitverlauf, optimieren Bohrstrategien und maximieren die Effizienz der Ressourcengewinnung.