Mit vielen Flops zum großen Durchbruch

ITD: Herr Ulmer, Ihr Unternehmen arbeitet im Rahmen des „EuroHPC JU“-Projekts aktuell an der Inbetriebnahme von LUMI, einem der weltweit schnellsten Supercomputer. Wie soll dieser eingesetzt werden und was bedeutet er für den Digitalstandort EU?
Dominik Ulmer: LUMI ist ein Projekt im Rahmen des EuroHPC Joint Undertaking, dessen Kosten sich ein Konsortium von zehn europäischen Staaten und die Europäische Kommission zur Hälfte teilen. Ziel ist es, die Wettbewerbsfähigkeit der Forschung und der Industrie in den teilnehmenden Ländern durch die außergewöhnliche Rechenkapazität von ­LUMI an der Weltspitze zu sichern und dort zu halten. Supercomputer sind seit über 40 Jahren ein essenzielles Werkzeug für die Spitzenforschung und die Spitzentechnologie. Wie bereits 2004 der US Council of Competitiveness formulierte: „To outcompute is to outcompete.“

ITD: Es stellt sich die Frage, wohin die Reise in Sachen Rechnerarchitektur wohl noch geht. Mittlerweile stehen wir an der Exaflop-Schwelle – wie schätzen Sie in diesem Bereich die weitere Entwicklung ein? Gibt es aktuell Einsatzszenarien für Rechner mit Zetaflop-Leistung?
Ulmer: Exaflops, d. h. Rechengeschwindigkeiten in der Größenordnung von 10 hoch 18 Rechenoperationen pro Sekunde, werden bereits nächstes Jahr Realität sein. Das Projekt Frontier des US-amerikanischen Forschungslabors Oak Ridge nutzt die gleiche HPE-Rechnerarchitektur wie LUMI und wird eine Rechenleistung von rund 1,5 Exaflops haben. Mindestens zwei weitere HPE-Rechner mit Leistungen über einem Exaflop werden in den Jahren danach in den USA folgen. Der entscheidende Wandel von Petaflops zu Exaflops ist die Heterogenität der Rechnerarchitektur. Waren frühere Supercomputer sehr homogen und dazu gebaut, eine sehr eng definierte Anzahl von parallelen Anwendungen zu unterstützen, sind Rechner der Exaflop-Ära heterogen. Der einzelne Knoten setzt neben der klassischen CPU Rechenbeschleuniger ein, die bestimmte Einzelaufgaben besonders schnell lösen können. Aber die Knoten unterscheiden sich auch innerhalb des Systems, da nun nicht nur eine einzelne parallele Applikation, sondern mehrere davon und auch Anwendungen aus dem Bereich KI und Big Data in einem Workflow bearbeitet werden. Man kann daher verschiedene Knoten optimal für bestimmte Schritte im Arbeitsablauf auslegen. Der Supercomputer ist nun nicht mehr nur eine Maschine, die möglichst schnell mathematische Berechnungen ausführt, sondern vor allem ein System, das möglichst schnell Daten aufnimmt, von Arbeitsschritt zu Arbeitsschritt transportiert, dort berechnet und wieder für andere Systeme zur Verfügung stellt.

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Die Spezialisierung der Einzelbestandteile der Architektur ist ein Trend, der überall in der IT auftritt – denken Sie an die Rechenkerne moderner Mobilprozessoren, die ebenfalls für bestimmte einzelne Aufgaben ausgelegt sind. Diese Spezialisierung und die Heterogenität der Architektur sind letztlich eine Folge dessen, dass wir keine signifikanten Performance-Gewinne mehr durch das Moore’sche Gesetz erzielen. Dies wird sich in der Zukunft fortsetzen und intensivieren. Supercomputing wird hier die Grenzen des Machbaren hinausschieben und neue Technologien und Formen des Rechnens integrieren. Kurz- und mittelfristig werden Beschleuniger aus dem Bereich KI im Vordergrund stehen, langfristig aber gänzlich neue Rechenarten wie Quantum Computing oder Neuromorphic Computing. Diese Methoden werden das klassische Rechnen nicht ersetzen, sondern die Lösung bestimmter Probleme, die bisher kaum berechenbar waren, ermöglichen. So kann z. B. ein Quantencomputer kombinatorische Probleme mit Geschwindigkeiten berechnen, die ein klassischer Rechner nie erreichen wird.

ITD: Gibt es in Bezug auf Supercomputer überhaupt noch eine „Grenze der Berechenbarkeit“? Welche Faktoren bestimmen allgemein die weitere Erhöhung der Rechengeschwindigkeit?
Ulmer: Grundsätzlich wird die Grenze dessen, was möglich ist, durch die Physik bestimmt – es ist aber möglich, diese Grenzen durch intelligente Architekturen und Prozesse zu überwinden. Ein Beispiel: Die Latenzzeit für Signalübertragungen mit Licht oder elektrischen Strom wird durch die Lichtgeschwindigkeit begrenzt. Wenn also in einem großen Supercomputer ein Signal zwischen zwei Knoten Kabellängen von 100 m durchlaufen muss, kann die Latenz zwischen den beiden Knoten theoretisch nie kleiner als eine Drittel Mikrosekunde sein. Bei der massiv-parallelen Berechnung kann der nächste Berechnungsschritt aber häufig erst durchgeführt werden, wenn das letzte Datenpaket zwischen zwei Knoten ausgetauscht wurde. Diese sogenannte Tail Latency liegt meist im Millisekundenbereich, ist also um Größenordnungen länger. HPEs Slingshot-Technik, die bei LUMI zum Einsatz kommt, reduziert diese Latenz massiv, indem sie, ­ähnlich wie ein Navigationssystem im Auto, die Verkehrsbelastung auf einzelnen Netzwerkabschnitten und entlang des Gesamtpfads betrachtet. Sie drosselt dynamisch den Datenverkehr, der andere kritische Workflows zu stark stört, und wählt immer den schnellsten Pfad für jedes einzelne Datenpaket.

Bildquelle: HPE