Hochleistungsrechnen

Hochleistungsrechnen (HPC) bezeichnet die Nutzung leistungsfähiger Rechenressourcen, meist in Form von Supercomputern, Clustern oder anderen parallelen Systemen, zur Lösung komplexer wissenschaftlicher, technischer und datenintensiver Aufgaben. Ziel ist die Beschleunigung von Berechnungen, die mit herkömmlichen Systemen zu zeitaufwändig oder unpraktisch wären.

Typische Architekturen verbinden viele Prozessoren über schnelle Interconnects. HPC-Systeme nutzen verteilte Speicherarchitekturen und setzen MPI (Message Passing Interface) für Kommunikation sowie OpenMP für shared-memory Parallelität ein. Beschleuniger wie GPUs, FPGAs oder TPUs erhöhen das Rechenpotential. Speicherhierarchien, Cache-Strategien und Energieoptimierung sind zentrale Designaspekte. Infrastrukturen reichen von Großrechnern und Clustern bis zu HPC-as-a-Service in Rechenzentren und Hybridlösungen.

Die Leistung wird in Giga-, Tera- oder Peta-FLOPS gemessen, oft über LINPACK-Benchmarks, deren Ergebnis in der TOP500-Liste veröffentlicht wird. Weitere Benchmarks wie HPCG oder SPEC HPC bewerten neben Rohleistung auch Speicher- und Kommunikationseffizienz. Skalierbarkeit, Auslastungseffizienz und Energieverbrauch pro Rechenoperation sind zentrale Kennzahlen.

Anwendungsfelder umfassen numerische Simulationen in Physik, Klimaforschung, Chemie- und Materialwissenschaften, Biologie und Ingenieurwesen. HPC wird auch in Big-Data-Analytik, maschinellem Lernen und KI-Werkloads eingesetzt, insbesondere dort, wo große Modelle oder umfangreiche Simulationen parallelisiert werden müssen.

Herausforderungen sind Kosten, Kühlung und Energiebedarf, Softwareportabilität, Wartung sowie das Erreichen effizienter Skalierung. Zukünftige Entwicklungen fokussieren auf exascale Computing, fortgeschrittene heterogene Architekturen, verbesserte Netzwerkeffizienz und zunehmend Cloud-basierte HPC-Lösungen.