rekenintensief

Rekenintensief is een term uit de informatica die verwijst naar taken die een aanzienlijke hoeveelheid rekencapaciteit vereisen. Dergelijke workloads domineren de rekentijd en vragen om krachtige CPU- en GPU-parallelisatie, veel geheugenbandbreedte en vaak snelle opslag.

Toepassingsgebieden omvatten wetenschappelijke simulaties (weersvoorspelling, kwantumchemie), numerieke berekeningen, beeld- en videoverwerking, cryptografie, financiële modellering en het trainen van grote machine learning-modellen. Rekenintensieve workloads zijn meestal CPU- of GPU-bound en vragen om optimalisatie van zowel algoritme als implementatie.

Infrastructuur en aanpak: voor rekenintensieve workloads bestaan er high-performance computing-clusters en cloudomgevingen. Belangrijke technieken zijn parallelisatie (OpenMP, MPI), vectorisatie (SIMD) en GPU-acceleratie (CUDA, OpenCL). Gebruik van efficiënte bibliotheken zoals BLAS/LAPACK, FFTW en GPU-bibliotheken kan veel prestaties opleveren. Ook opslag en netwerkprestaties spelen een rol bij gedistribueerde taken.

Ontwerp en optimalisatie: bij rekenintensieve toepassingen wordt vaak gekozen voor algoritme- en implementatiekeuzes met hoge rekenintensiteit. Profilering en benchmarking helpen bottlenecks op te sporen. Technieken omvatten geheugenlay-out, caching en het verhogen van arithmetische intensiteit door betere berekeningspatronen.

Overwegingen: rekenintensieve workloads brengen hoge energiekosten en operationele kosten met zich mee. Schaalbaarheid en kosten-batenanalyses zijn daarom essentieel, evenals benchmarking op relevante datasets en systemen om prestaties te evalueren.