Høyytelsesberegninger

Høyytelsesberegninger (HPC) refererer til bruk av svært stor regnekraft og omfattende parallellisering for å løse komplekse beregningsoppgaver som ikke er praktiske på vanlige personlige datamaskiner. Formålet er å oppnå høy prosesseringshastighet og ofte høy minnekapasitet over store datasett.

HPC-systemer består ofte av klustere av noder koblet sammen med høyhastighetsnettverk. Hovedkomponentene er prosessorer (multikjerne CPU-er og grafikkprosessorer), minne og lagring, samt kjøling og strømforsyning. Mange systemer bruker accelerators som GPU-er eller spesialiserte enheter for å øke ytelsen, og interkoblinger som InfiniBand bidrar til rask kommunikasjon mellom noder.

Programvare og utviklingsverktøy omfatter parallellprogrammering med MPI og OpenMP, samt grafikkprosesseringsrammeverk som CUDA og OpenCL. Kjøretids- og profileringsverktøy, kompilatorer og bibliotekstøtte er også viktige. Jobbplanlegging og ressursforvaltning gjøres ofte gjennom klusterbaserte planleggere som Slurm, PBS eller LSF.

Anvendelser dekker vitenskapelige simuleringer, klimaforskning, væske- og strukturdynamikk, materialvitenskap, biologi og store dataanalyser. Innen industri brukes HPC til designoptimalisering, CFD og maskinlæring med store modeller.

Ytelse måles i flytende punkt-operasjoner per sekund (FLOPS). Vanlige enheter er GFLOPS, TFLOPS og PFLOPS. LINPACK er en vanlig benchmark for å måle systemets teoretiske ytelse; skalerbarhet og effektivitet vurderes også gjennom kommunikasjonskostnader og belastningsbalansering.

Utfordringer inkluderer energiforbruk og kjøling, maskinvarefeil og programvarekompleksitet, samt datahåndtering og sikkerhet. Fremtiden peker mot eksascale beregninger, heterogene systemer med flere akseleratorer, skybasert HPC og forbedrede programvarebiblioteker som forenkler utvikling og kjøretidseffektivitet.