Supercomputing

Auf dem Weg zum ersten Exascale-Rechner

Im Interview beschreibt Ingolf Wittmann von IBM die aktuellen Spitzenleistungen von Supercomputern.

Ingolf Wittmann, IBM

Ingolf Wittmann, Technical Director HPC bei IBM in Europa

IT-DIRECTOR: Herr Wittmann, für welche Anwendungsfelder ist High Performance Computing (HPC) heute besonders prädestiniert?
I. Wittmann:
HPC hat sich mittlerweile aus dem rein akademisch-universitären Bereich mit sehr vielen Cores in den industriellen Bereich entwickelt. Hier sehen wir mittlere bis große HPC-Systeme sehr häufig mit Acceleratoren wie GPUs, FPGAs und Flash-Einheiten ausgestattet. Mittlerweile sehen wir in fast allen Branchen HPC-Systeme, beispielsweise für High Speed Trading im Bankenumfeld, Strömungsanalysen bei Automotive, Schiff- und Flugzeugbau, Genom-Sequenzing in der Medizin oder Protein-Folding in der Pharmaindustrie. Nicht zu vergessen die vielfältigen Optimierungssysteme in der Logistik, in der Produktion oder bei der Produktentwicklung.

IT-DIRECTOR: Welche Spitzenleistungen können Supercomputer heutzutage erreichen?
I. Wittmann:
Das größte System mit 200 PFlops ist aktuell ein Power9 System mit Nvidia GPUs. Das Ziel ist es, in den nächsten Jahren den ersten Exascale-Rechner zu entwickeln. Aufgrund Moores Law sind hier enge Limitationen bezüglich Energieverbrauch und Fläche gesetzt. Der Blick geht in Richtung von Acceleratoren außerhalb von GPUs wie RISC V oder ARM. Ebenso werden „Non-von-Neumann-Technologien“ betrachtet wie Neuromporphic Chips oder Quantencomputer. Diese können aber über den Linpack-Benchmark nicht miterfasst werden. Wir benötigen also für die Top-500-Liste einen anderen Ansatz, wie HPC-Systeme vermessen werden können.

IT-DIRECTOR: Woran liegt es, dass Anwenderunternehmen mitunter eher noch zögern, in HPC-Lösungen zu investieren?
I. Wittmann:
In der Regel liegt es daran, dass das Wissen um HPC-Systeme und -Anwendungen nicht vorhanden ist und damit die Vorteile nicht genutzt werden. Selbst kleine HPC-Systeme können Unternehmen im Optimierungsumfeld oder bei der Produktentwicklung Vorteile hinsichtlich Time-to-Market und im Kostenbereich bringen. Es gibt Ansätze, wie die der Universtät Stuttgart im Automotive-Bereich, in deren Rahmen Entwicklungsingenieure in Kursen mit HPC-Technologie und -Anwendungen vertraut gemacht werden, damit sie dann HPC-Lösungen in der täglichen Arbeit einsetzen. Es gibt an Universitäten darüber hinaus Diskussionen, wie HPC in die Ausbildung der Studenten mit eingebunden werden und wie die Bundesregierung dies fördern kann.

IT-DIRECTOR: Auf welche Funktionen oder Vertragsinhalte sollten Anwenderunternehmen, die „HPC as a Service“nutzen wollen, besonders achten?
I. Wittmann:
Die wesentliche Herausforderung für Cloud-Awendungen sind die Daten: Wie bekomme ich sie in die Cloud und wieder heraus? Wie sicher sind die Kommunikationswege und die Cloud selbst? Beim HPC reden wir in der Regel über große Mengen von Daten, insbesondere in der Simulation. Weiterhin sind diese Daten das Kapital für die zukünftigen Produkte und Lösungen, welche besonders geschützt werden müssen, um den Wettbewerbsvorteil nicht zu verlieren.

IT-DIRECTOR: Geht es um Hochleistungsrechner, dann drängen zunehmend auch Quantentechnologien in den Vordergrund. Worin liegen in diesem Zusammenhang die Unterschiede zwischen Quantensimulation und Quantencomputing?
I. Wittmann:
Quantencomputer werden immer Teilbestandteil der heutigen Infrastrukturen sein und eher als Acceleratoren agieren, als bestehende Infrastrukturen zu ersetzen. Von Natur aus sollen Quantenrechner Probleme lösen, die nicht von klassischen Computern gelöst werden können. Wir bewegen uns hier auf Gebieten wie der Chemie, der Materialwissenschaft oder im Optimierungsumfeld. Hier sind auch hybride Ansätze vorstellbar, wo Teile des Problems auf den klassischen Rechnern und andere auf dem Quantenrechner ausgeführt werden. Hier sind auch iterative Verfahren mit Intelligenz denkbar, die die Anzahl der Simulationsschritte reduzieren, anstatt einen Brute-Force-Ansatz zu wählen.

IT-DIRECTOR: Mit welchen „Kinderkrankheiten“ haben Quantenrechner aktuell noch zu kämpfen?
I. Wittmann:
Die Anzahl der Qbits für die Berechnung sind aktuell noch limitiert und Probleme können daher auf klassischen Rechnern durchgeführt werden. Ebenso sind die Qbits noch nicht fehlerfrei – was die Programmierung erschwert und es notwendig macht, die Ergebnisse über mehrfache Berechnung zu verifizieren. Wir reden hier auch von „Approximate Computing“.

IT-DIRECTOR: Für Quantencomputing werden über die Hardware hinaus entsprechende Betriebssysteme und Software-Anwendungen benötigt. Wie weit sind hier die Entwicklungen fortgeschritten?
I. Wittmann:
Wir haben mit IBM Q das gesamte System über die IBM-Cloud für jedermann verfügbar gemacht. Die Software-Umgebung von Qiskit wurde über Github als Open-Source-Software ebenfalls zur Verfügung gestellt. Ebenso wurden Bibliotheken mit Anwendungsfunktionen für IBM Q, genannt Aqua, für die Allgemeinheit veröffentlicht. D.h. für Q steht der gesamte Software-Stack vom Betriebssystem, der Assemblersprache QASM, Bibliotheken und Anwendungen zur Verfügung. Ziel ist es, eine erste Quantum-Anwendung zu entwickeln, die dem Anwender einen Vorteil – einen so genannten „Quantum Advantage“ – gegenüber einer klassischen Anwendung bringen soll.

IT-DIRECTOR: Worauf kommt es bei einer speziell für die Nutzung auf Quantenrechnern konzipierten Software besonders an?
I. Wittmann:
Quantenrechner lösen spezifische mathematisch-physikalische Probleme. Die müssen in eine entsprechende mathematische Form gebracht werden, um dann in das Quantum- bzw. Q-Format übersetzt werden zu können. Da wir hier von einer „Non-von-Neumann-Architektur” sprechen, sieht hier die Programmierung komplett anders aus als im klassischen Umfeld. Beispielsweise sind in einem Quantum-Programm Daten und Programm zusammen abgelegt und Quantenrechnern können auch nicht mit großen Datenmengen umgehen. Ebenso ist keine Echtzeitverarbeitung möglich.

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