Exascale-Computing Erklärt: Wie Supercomputer der nächsten Generation Wissenschaft, Industrie und Innovation Transformieren. Entdecken Sie die Technologien und Auswirkungen hinter dem Wettlauf zu exaskalierender Leistung.

• Einführung in das Exascale-Computing
• Exascale definieren: Was unterscheidet es?
• Schlüsseltechnologien für Exascale-Systeme
• Wichtige Exascale-Projekte und globale Initiativen
• Wissenschaftliche und industrielle Anwendungen
• Herausforderungen beim Erreichen der Exascale-Leistung
• Auswirkungen auf Künstliche Intelligenz und Big Data
• Energieeffizienz und Nachhaltigkeitsbedenken
• Zukunftsausblick: Über Exascale hinaus
• Quellen & Referenzen

Einführung in das Exascale-Computing

Exascale-Computing stellt einen transformativen Sprung im Bereich des Hochleistungsrechnens (HPC) dar, definiert durch Systeme, die in der Lage sind, mindestens einen Exaflop oder eine Billion Billionen (10¹⁸) Berechnungen pro Sekunde durchzuführen. Diese beispiellose Rechenleistung ermöglicht es Forschern, komplexe wissenschaftliche, ingenieurtechnische und datenanalytische Probleme zu bewältigen, die zuvor unlösbar waren. Exascale-Systeme werden erwartet, um Bereiche wie Klimamodellierung, Genomik, Materialwissenschaft und Künstliche Intelligenz zu revolutionieren, indem sie die Fähigkeit bieten, Phänomene in Maßstäben und Auflösungen zu simulieren, zu analysieren und vorherzusagen, die zuvor nicht möglich waren.

Der Weg zum Exascale-Computing erforderte bedeutende Fortschritte in der Hardwarearchitektur, Softwareentwicklung und Energieeffizienz. Das Erreichen von Exascale-Leistung beinhaltet die Überwindung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Parallelität, Speicherbandbreite, Datenbewegung und Systemzuverlässigkeit. Diese Systeme integrieren typischerweise Millionen von Prozessor-Kernen und nutzen innovative Technologien wie heterogenes Computing, fortschrittliche Interconnects und neuartige Speicherhierarchien. Die Entwicklung des Exascale-Computings ist ein globales Unterfangen, mit wichtigen Initiativen, die von Organisationen wie dem US-Energieministerium, dem Europäischen Hochleistungsrechenzentrum Joint Undertaking und dem RIKEN Center for Computational Science in Japan geleitet werden.

Da Exascale-Systeme in Betrieb gehen, wird erwartet, dass sie Innovationen in wissenschaftlichen Disziplinen antreiben, die nationale Sicherheit unterstützen und die Entwicklung neuer Technologien beschleunigen. Die Auswirkungen des Exascale-Computings werden über die Forschung hinausgehen und Industrie, Gesundheitswesen und die Gesellschaft insgesamt beeinflussen, indem sie datengetriebene Entdeckungen und Lösungen für einige der dringendsten Herausforderungen der Welt ermöglichen.

Exascale definieren: Was unterscheidet es?

Exascale-Computing repräsentiert einen transformativen Sprung in der Rechenleistung, definiert durch Systeme, die in der Lage sind, mindestens einen Exaflop oder eine Billion Billionen (10¹⁸) Berechnungen pro Sekunde durchzuführen. Diese Schwelle markiert einen tausendfachen Anstieg gegenüber Petascale-Systemen und verändert grundlegend die Landschaft der wissenschaftlichen Forschung, des Ingenieurwesens und der Datenanalyse. Was Exascale von anderen unterscheidet, ist nicht nur seine rohe Geschwindigkeit, sondern die Konvergenz von Innovationen in Hardwarearchitektur, Energieeffizienz und Software-Skalierbarkeit, die erforderlich sind, um eine solche Leistung zu erreichen. Exascale-Systeme müssen Millionen von Prozessor-Kernen effizient koordinieren, umfangreiche Speicherhierarchien verwalten und beispiellose Datenbewegungen bewältigen, während sie einen kontrollierbaren Energieverbrauch aufrechterhalten – typischerweise angestrebt bei 20–30 Megawatt, was an sich eine bedeutende Ingenieurausforderung darstellt.

Eine weitere Unterscheidungsmerkmale ist die Fähigkeit, Probleme bisher unerreichbarer Größenordnung und Komplexität zu bewältigen. Exascale-Computing ermöglicht hochauflösende Simulationen in Bereichen wie Klimamodellierung, Genomik, Materialwissenschaft und Künstlicher Intelligenz, wo das schiere Volumen und die Granularität der Daten Rechenressourcen weit über die früherer Generationen hinaus erfordern. Die Entwicklung von Exascale-Systemen treibt auch Fortschritte in Programmiermodellen, Algorithmen und Systemsoftware voran, was ein neues Ökosystem von Werkzeugen und Fachwissen fördert. Das US-Energieministerium, Büro für Wissenschaft, und die EuroHPC Joint Undertaking der Europäischen Union gehören zu den führenden Organisationen, die Exascale-Initiativen vorantreiben und unterstreichen die globale Bedeutung und die kooperative Natur dieses technologischen Meilensteins.

Schlüsseltechnologien für Exascale-Systeme

Exascale-Computing-Systeme, die in der Lage sind, mindestens einen Exaflop (10¹⁸ Gleitkommaoperationen pro Sekunde) auszuführen, basieren auf einer Konvergenz fortschrittlicher Technologien, um bisher unerreichte Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit zu erzielen. Eine der grundlegenden Technologien ist heterogenes Computing, das traditionelle CPUs mit Beschleunigern wie GPUs oder spezialisierten KI-Chips kombiniert. Dieser Ansatz ermöglicht die parallele Verarbeitung von massiven Datensätzen und komplexen Simulationen, wie sie in Systemen wie dem Oak Ridge Leadership Computing Facility’s Summit und dem Frontier Supercomputer zu sehen sind.

Eine weitere kritische Technologie sind fortschrittliche Interconnects. Hochbandbreiten-, latenzarme Netzwerke wie InfiniBand und maßgeschneiderte Topologien erleichtern den schnellen Datenaustausch zwischen Millionen von Verarbeitungselementen, minimieren Engpässe und unterstützen eine effiziente Skalierung. Innovationen in der Speicherhierarchie, einschließlich Hochbandbreitenspeicher (HBM) und nichtflüchtigem Speicher, verbessern die Datenzugriffsgeschwindigkeiten und die Energieeffizienz weiter.

Energieeffizienz ist ein vorrangiges Anliegen auf Exascale-Ebene. Leistungsbewusste Architekturen, dynamisches Spannungs- und Frequenz-Scaling sowie innovative Kühlungslösungen sind entscheidend, um den Stromverbrauch innerhalb praktischer Grenzen zu halten. Software-Innovationen, wie neue Programmiermodelle und exascale-bereite Bibliotheken, sind ebenfalls entscheidend, um das volle Potenzial dieser Systeme auszuschöpfen. Initiativen wie das Exascale Computing Project des US-Energieministeriums treiben die Entwicklung skalierbarer Algorithmen und Software-Ökosysteme voran, die speziell für Exascale-Architekturen entwickelt wurden.

Diese Technologien ermöglichen es Exascale-Systemen, große Herausforderungen in Wissenschaft, Ingenieurwesen und Künstlicher Intelligenz zu bewältigen und die Grenzen des Computationsmöglichen zu erweitern.

Wichtige Exascale-Projekte und globale Initiativen

Der globale Wettlauf um exascale Computing hat erhebliche Investitionen und Kooperationen unter führenden Nationen angestoßen, die alle darauf abzielen, Durchbrüche in der wissenschaftlichen Entdeckung, nationalen Sicherheit und industriellen Innovation zu erzielen. Die Vereinigten Staaten haben durch das Exascale Computing Project (ECP), geleitet vom US-Energieministerium, die Entwicklung von Exascale-Systemen wie Summit und Frontier im Oak Ridge National Laboratory angeführt. Frontier, das 2022 gestartet wurde, wurde der weltweit erste offiziell anerkannt Exascale-Supercomputer, der eine Exaflop-Leistung überschreitet und beispiellose Simulationen in Klimamodellierung, Materialwissenschaft und Künstlicher Intelligenz ermöglicht.

Auch China hat bemerkenswerte Fortschritte gemacht, mit Systemen wie Sunway OceanLight und Tianhe-3, die angeblich Exascale-Leistung erreicht haben, obwohl die Einzelheiten aufgrund von nationalen Sicherheitsüberlegungen weniger öffentlich sind. Das EuroHPC Joint Undertaking der Europäischen Union koordiniert europaweite Bemühungen und finanziert Projekte wie LUMI in Finnland und Leonardo in Italien, mit dem Ziel, digitale Souveränität zu fördern und die Forschung in den Mitgliedstaaten zu unterstützen.

Der japanische Fugaku-Supercomputer, entwickelt von RIKEN und Fujitsu, hat ebenfalls eine entscheidende Rolle gespielt, indem er zu den schnellsten der Welt zählt und zur COVID-19-Forschung und Katastrophenvorsorge beigetragen hat. Diese wichtigen Exascale-Projekte erweitern nicht nur die Grenzen der Rechenleistung, sondern fördern auch die internationale Zusammenarbeit, die Entwicklung von Arbeitskräften sowie den Fortschritt von Open-Source-Software und Hardware-Ökosystemen.

Wissenschaftliche und industrielle Anwendungen

Exascale-Computing, gekennzeichnet durch Systeme, die mindestens einen Exaflop (10¹⁸ Gleitkommaoperationen pro Sekunde) ausführen können, revolutioniert sowohl die wissenschaftliche Forschung als auch die industrielle Innovation. In wissenschaftlichen Bereichen ermöglichen Exascale-Systeme beispiellose Simulationen und Datenanalysen. Zum Beispiel können Klimawissenschaftler nun globale Wetterbedingungen in einer Kilometerauflösung modellieren, was Vorhersagen über extreme Ereignisse und langfristige Klimaveränderungen verbessert. In den Lebenswissenschaften beschleunigt Exascale-Computing die Arzneimittelentdeckung, indem es komplexe biomolekulare Interaktionen simuliert und massive genomische Datensätze analysiert, wie Projekte zeigen, die vom Büro für Wissenschaft des US-Energieministeriums unterstützt werden.

In der Industrie transformiert Exascale-Computing Sektoren wie Luft- und Raumfahrt, Automobil und Energie. Hersteller nutzen Exascale-Simulationen, um Designs zu optimieren, Prototypenkosten zu senken und die Produktsicherheit zu verbessern. Automobilunternehmen zum Beispiel verwenden hochgenaue Crash-Simulationen und aerodynamische Modellierungen, um sicherere und effizientere Fahrzeuge zu entwickeln. Im Energiesektor ermöglichen Exascale-Systeme die Erforschung neuer Materialien für Batterien und Solarzellen und verbessern die Genauigkeit von Untergrundmodellen für die Erdöl- und Gasexploration, wie das Exascale Computing Project hervorhebt.

Darüber hinaus unterstützt Exascale-Computing Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen auf Maßstäben, die zuvor unerreichbar waren, wodurch Echtzeitanalysen und Entscheidungsfindungen in Bereichen von Finanzen bis Gesundheitswesen ermöglicht werden. Die Integration exaskalierter Fähigkeiten in industrielle Arbeitsabläufe wird voraussichtlich Innovationen vorantreiben, die Markteinführungszeit verkürzen und die Wettbewerbsfähigkeit auf globaler Ebene aufrechterhalten, wie die European High Performance Computing Joint Undertaking betont.

Herausforderungen beim Erreichen der Exascale-Leistung

Das Erreichen von Exascale-Leistung – definiert als Computersysteme, die in der Lage sind, mindestens einen Exaflop oder eine Billion Billionen (10¹⁸) Berechnungen pro Sekunde durchzuführen – stellt eine Reihe von erheblichen Herausforderungen dar, die Hardware, Software und Energieverbrauch umfassen. Eines der Hauptprobleme ist der enorme Parallelismus, der erforderlich ist. Exascale-Systeme müssen Millionen von Prozessor-Kernen koordinieren, was Innovationen in Interconnect-Technologien und Speicherarchitekturen erfordert, um Latenzen zu minimieren und die Durchsatzraten zu maximieren. Dieses Maß an Parallelismus verstärkt auch das Risiko von Hardwarefehlern, was robuste Fehlererkennung und Resilienzstrategien erfordert, um die Systemzuverlässigkeit über längere Betriebszeiten hinweg zu gewährleisten.

Energieeffizienz ist ein weiteres kritisches Anliegen. Ohne wesentliche Verbesserungen im Energiemanagement könnten Exascale-Systeme Hunderte von Megawatt benötigen, was sie unpraktisch zu betreiben macht. Forschungsbemühungen konzentrieren sich auf die Entwicklung energieeffizienter Prozessoren, fortschrittlicher Kühllösungen und dynamischer Stromverwaltung, um den Energieverbrauch innerhalb machbarer Grenzen zu halten. Darüber hinaus ist die Programmierung von Exascale-Systemen aufgrund ihrer Komplexität eine große Hürde. Vorhandene Software und Algorithmen können oft nicht effizient auf Exascale-Niveau skaliert werden, was die Entwicklung neuer Programmiermodelle, Bibliotheken und Werkzeuge erforderlich macht, die massive Parallelität nutzen können und dabei Portabilität und Benutzerfreundlichkeit aufrechterhalten.

Die Datenbewegung und -speicherung stellen ebenfalls erhebliche Herausforderungen dar. Das Volumen an Daten, die auf Exascale generiert und verarbeitet werden, ist enorm, was hochbandbreitige, latenzarme Speicherlösungen und effiziente Ein-/Ausgabesysteme erfordert. Die Bewältigung dieser vielschichtigen Herausforderungen steht im Mittelpunkt koordinierter internationaler Bemühungen, wie sie vom Büro für Wissenschaft des US-Energieministeriums und dem European High Performance Computing Joint Undertaking durchgeführt werden, die Forschung und Entwicklung in Richtung praktisches Exascale-Computing vorantreiben.

Auswirkungen auf Künstliche Intelligenz und Big Data

Exascale-Computing steht bereit, die Bereiche Künstliche Intelligenz (KI) und Big Data-Analytik zu revolutionieren, indem es beispiellose Rechenleistung und Speicherbandbreite bereitstellt. Die Fähigkeit, mehr als einen Exaflop (10¹⁸ Gleitkommaoperationen pro Sekunde) auszuführen, ermöglicht es Forschern und Organisationen, größere und komplexere KI-Modelle zu trainieren und riesige Datensätze schneller und genauer zu verarbeiten. Dieser Leistungssprung ist für das Deep Learning besonders bedeutend, wo die Modellgrößen und Datenanforderungen exponentiell gestiegen sind. Exascale-Systeme können das Training von neuronalen Netzwerken beschleunigen, die Echtzeitanalyse von Daten erleichtern und die Erforschung neuer KI-Architekturen ermöglichen, die zuvor rechenmäßig nicht machbar waren.

In der Big Data-Analytik ermöglicht das Exascale-Computing die Integration und Analyse vielfältiger, hochvolumiger Datensätze aus Quellen wie Genomik, Klimamodellierung und sozialen Medien. Diese Fähigkeit unterstützt genauere prädiktive Modellierungen, Mustererkennung und Entscheidungsprozesse. Zum Beispiel werden Exascale-Ressourcen genutzt, um die Forschung in der personalisierten Medizin voranzutreiben, wo massive genomische Datensätze analysiert werden, um Krankheitsmarker zu identifizieren und Behandlungen auf einzelne Patienten zuzuschneiden. Ebenso ermöglicht es die Exascale-Computing, in der Klimawissenschaft komplexe Erdsysteme in höheren Auflösungen zu simulieren, was die Genauigkeit von Klimavorhersagen verbessert.

Die Synergie zwischen Exascale-Computing, KI und Big Data wird aktiv von nationalen Laboren und Forschungseinrichtungen weltweit verfolgt. Initiativen wie das Exascale Computing Project des US-Energieministeriums und das European High Performance Computing Joint Undertaking stehen an der Spitze der Entwicklung von Exascale-Infrastrukturen und Software-Ökosystemen, um diese transformativen Anwendungen zu unterstützen.

Energieeffizienz und Nachhaltigkeitsbedenken

Exascale-Computing-Systeme, die in der Lage sind, mindestens einen Exaflop (10¹⁸ Gleitkommaoperationen pro Sekunde) auszuführen, stellen bedeutende Herausforderungen in Bezug auf Energieeffizienz und Nachhaltigkeit dar. Mit zunehmender Rechenleistung steigt auch der Bedarf an elektrischer Energie, wobei frühe Exascale-Systemprognosen den Stromverbrauch im Bereich von 20–30 Megawatt schätzen – vergleichbar mit dem Energieverbrauch einer kleinen Stadt. Dieses Niveau des Energieverbrauchs treibt nicht nur die Betriebskosten nach oben, sondern wirft auch Umweltbedenken aufgrund der damit verbundenen Kohlenstoffbilanz auf.

Um diese Probleme zu adressieren, haben Exascale-Initiativen die Entwicklung von energieeffizienter Hardware und Software priorisiert. Innovationen umfassen fortschrittliche Prozessorarchitekturen, wie energiesparende CPUs und GPUs, sowie die Integration spezialisierter Beschleuniger, die darauf ausgelegt sind, die Leistung pro Watt zu maximieren. Darüber hinaus werden dynamische Energiemanagementtechniken, wie adaptive Spannungsregelung und belastungsbewusste Ressourcenzuteilung, implementiert, um den Energieverbrauch in Echtzeit zu optimieren. Auf der Softwareseite werden energieeffiziente Algorithmen und Planungsstrategien entwickelt, um unnötige Berechnungen und Datenbewegungen zu minimieren, die bedeutende Ursachen für den Energieverbrauch sind.

Die Nachhaltigkeitsbemühungen erstrecken sich auch auf die physische Infrastruktur von Exascale-Anlagen. Effiziente Kühlsysteme, Abwärmerückgewinnung und die Nutzung erneuerbarer Energiequellen werden zunehmend übernommen, um die Umweltauswirkungen dieser Supercomputer zu reduzieren. Beispielsweise haben das Oak Ridge National Laboratory und das Los Alamos National Laboratory beide fortschrittliche Kühl- und Energiemanagementsysteme in ihren Exascale-Projekten implementiert. Mit der zunehmenden Verbreitung des Exascale-Computings wird fortlaufende Innovation in Energieeffizienz und Nachhaltigkeit entscheidend sein, um sicherzustellen, dass diese leistungsstarken Systeme sowohl wirtschaftlich als auch umweltfreundlich bleiben.

Zukunftsausblick: Über Exascale hinaus

Während Exascale-Computing-Systeme in Betrieb gehen, verschiebt sich der Fokus der Forschung und Entwicklung im Bereich des Hochleistungsrechnens (HPC) bereits auf die Post-Exascale-Ära, oft als „über Exascale“ oder zettascalierendes Computing bezeichnet. Diese nächste Grenze zielt darauf ab, Rechenfähigkeiten in der Größenordnung von einem ZettaFLOP (10²¹ Gleitkommaoperationen pro Sekunde) zu erreichen, was ein Tausendmal mehr ist als Exascale. Der Übergang zu Zettascale erfordert transformative Fortschritte in Hardwarearchitekturen, Energieeffizienz, Datenbewegung und Software-Ökosystemen.

Eine der Hauptherausforderungen ist der Energieverbrauch. Derzeit verbrauchen Exascale-Systeme bereits Dutzende von Megawatt; die Skalierung auf Zettascale mit bestehenden Technologien wäre nicht nachhaltig. Innovationen in niedervoltigen Prozessoren, fortgeschrittenen Kühlungstechniken und neuen Materialien wie Quanten- und neuromorphen Komponenten werden untersucht, um diese Probleme zu lösen. Darüber hinaus wird die zunehmende Komplexität und das Volumen an Daten, die durch wissenschaftliche Simulationen und künstliche Intelligenz (KI)-Workloads generiert werden, Durchbrüche in Speicherhierarchien, Speicherlösungen und Interconnect-Technologien erfordern.

Software- und Programmiermodelle müssen sich ebenfalls weiterentwickeln, um den massiven Parallelismus und die Heterogenität zu nutzen, die in Post-Exascale-Systemen erwartet werden. Es laufen Bemühungen, widerstandsfähigere, skalierbare und intelligente Software-Frameworks zu entwickeln, die sich an dynamische Hardwareumgebungen anpassen und aufkommende Anwendungen in KI, Klimamodellierung und präziser Medizin unterstützen können. Internationale Zusammenarbeit und Initiativen, wie sie vom Büro für Wissenschaft des US-Energieministeriums und dem European High Performance Computing Joint Undertaking geleitet werden, sind entscheidend, um die Forschung und Infrastruktur für die Ära des Zettascale voranzutreiben.

Letztendlich verspricht die Reise über Exascale hinaus, beispiellose wissenschaftliche Entdeckungen und technologische Innovationen zu ermöglichen, wird jedoch koordinierte Fortschritte über den gesamten Computing-Stack erfordern.

Quellen & Referenzen

• Europäisches Hochleistungsrechenzentrum Joint Undertaking
• RIKEN Center for Computational Science
• Frontier Supercomputer
• LUMI
• Los Alamos National Laboratory