Computer-Aided-Engineering-Anwendungen in der Cloud

Inhaltsverzeichnis

Anwendungen wie Crashtest- oder Strömungssimulationen stellen hohe Anforderungen an die Rechenleistung. Für solche Computer-Aided-Engineering-Aufgaben (CAE) eigneten sich bisher High-Performance-Cluster (HPC). Das sind spezialisierte Computer-Systeme, die aus vielen miteinander vernetzten Rechnern bestehen und auf das parallele Verarbeiten von Aufgaben ausgerichtet sind. Die Berechnung wird über die Rechner des Clusters verteilt. Eine wichtige Rolle spielt in diesem Zusammenhang ein hoch-performantes Netzwerk mit hoher Bandbreite und niedriger Latenz. Hardwarenähe – der Verzicht auf Virtualisierung und die Verwendung von Programmiersprachen wie C/C++ oder Fortran – ist ein entscheidender Faktor.

Cloud-Computing will zu den HPC-Systemen in Konkurrenz treten – dafür bringt es einige Vorteile mit. So stellt Cloud-Computing beliebige IT-Infrastruktur wie Rechenleistung, Speicherplatz oder Software bereit. Das verteilte System kommt häufig ohne zentralen Storage aus – ein großer Unterschied zum HPC. Die Daten werden redundant auf den einzelnen Knoten gehalten. Das beugt einem Datenverlust vor, sollte ein Knoten ausfallen. Außerdem lassen sich so schnell und einfach Rollbacks ausführen. Fällt doch mal ein Knoten aus, übernimmt ein anderer seine Aufgaben. Vor diesem Hintergrund ist ein detailliertes Hardware-Monitoring der Cloud-Infrastruktur für Anwender nicht notwendig. Ein weiterer Unterschied zum HPC ist der hohe Grad an Virtualisierung. Diese kann allerdings zu einer niedrigeren Hardwareauslastung führen.

Mehr Kerne oder mehr Instanzen

Auch bei der Skalierung einer Anwendung gibt es Unterschiede zwischen Cloud-Computing und HPC: Anwendungen in HPC-Umgebungen erhalten zur Performancesteigerung zusätzliche Kerne auf anderen Rechnern. Es läuft aber nach wie vor nur eine Instanz des Programms. In der Cloud hingegen starten zum Steigern der Leistung neue Instanzen der Anwendung auf zusätzlichen Knoten. Sie arbeiten unabhängig voneinander auf ihren eigenen lokalen Datensätzen und fügen sie gegebenenfalls am Ende zu einem großen Ganzen zusammen ("Skalierung durch Verteilung").

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