Rechnerkapazität

Rechnerkapazität bezeichnet die Fähigkeit eines Computers oder Rechensystems, Berechnungen durchzuführen und Daten zu verarbeiten. Sie umfasst sowohl die theoretisch maximal verfügbare Rechenleistung als auch die praktisch erreichbare Leistungsfähigkeit unter bestimmten Bedingungen, einschließlich der Architektur, der verfügbaren Ressourcen und der Energiezufuhr.

Kernkomponenten sind zentrale Recheneinheit (CPU), Grafikkarten und andere Beschleuniger (GPU, Tensor Processing Units), Arbeitsspeicher, Massenspeicher und die dazugehörige Bandbreite. Wichtige Leistungskennzahlen sind die Taktfrequenz, die Anweisungen pro Takt, die Anzahl der Kerne bzw. Threads, die FLOPS (Gleitkommaoperationen pro Sekunde), MIPS, sowie Speicherbandbreite und -latenz.

Die Messung der Rechnerkapazität erfolgt durch theoretische Spitzenwerte, meist dem Produkt aus Taktrate, IPC und Parallelität, sowie durch praktische Benchmark-Tests wie Linpack (für FLOPS), SPEC-Suites oder KI-spezifische Benchmarks. Zwischen theoretischer Spitzenleistung und praktischer Leistung bestehen oft Unterschiede wegen Softwareeffizienz, Speicherhierarchie, Energieverbrauch und thermischen Einschränkungen.

Architekturentypen beeinflussen die Kapazität stark: Ein- bis Mehrkernprozessoren, GPUs mit massivem Parallelismus, spezialisierte Beschleuniger und verteilte Systeme in Rechenclustern. Skalierung folgt oft Amdahl- oder Gustafson-Gesetzen; bei verteilten Systemen wird durch Kommunikationsoverhead die maximale Nutzenpotenzial begrenzt.

Trends in der Rechnerkapazität umfassen zunehmende Parallelisierung, größere Speicherkapazität, schnellere Netzwerke, Energieeffizienzsteigerungen und den verstärkten Einsatz von KI-Beschleunigern in Rechenzentren. Praktische Kapazitätsplanung befasst sich mit Bedarfsanalyse, Prognose und Optimierung von Ressourcen.