Dass wir in einer Leistungsgesellschaft leben, ist eine Binsenweisheit. Manche behaupten allerdings, sie sei inzwischen abgelöst worden – von einer Hochleistungsgesellschaft. Entsprechend allgegenwärtig ist der Begriff der Performance. Manager messen mit ihm die Erfüllung von Unternehmenszielen, Marketingexperten den Werbeerfolg ihrer Maßnahmen, Finanzprofis das Risiko-Ertrags-Verhältnis einer Kapitalanlage. Auf kaum einem Gebiet jedoch gewinnt die Performance so große Bedeutung wie auf jenem der digitalen Transformation. Genauer: Die möglichst effiziente Verarbeitung der exponentiell wachsenden Datenmengen in allen Teilen von Wirtschaft, Wissenschaft und Gesellschaft erfordert eine Leistung, die von Rechenzentren alten Typs immer weniger bereitgestellt werden kann. Die Antwort auf diese Entwicklung heißt High Performance-Computing oder kurz HPC.
Diese Hochleistungsform von Rechenpower ist bereits mit Blick auf unser Alltagsleben geboten, in dem beispielsweise weltweit jeden Tag 500 Millionen Tweets abgesetzt oder eine Milliarde Stunden an Youtube-Videos geschaut werden. Aber es geht um viel mehr als lediglich Chats und Clips. So wäre etwa die sensationell schnelle Entwicklung von Impfstoffen gegen Corona undenkbar gewesen ohne HPC-Lösungen, mit denen sich pro Sekunde eine Billiarde Rechenoperationen in Echtzeit durchführen und Simulationen mit großer Geschwindigkeit bewerkstelligen lassen. Und natürlich profitiert nicht nur die Arzneimittelforschung davon. Die Beherrschung gigantischer Datenvolumina für Big-Data-Analysen sowie Maschinelles Lernen und Deep Learning als Unterkategorien der Künstlichen Intelligenz eröffnet zahlreichen weiteren Branchen und Wissenschaftsdisziplinen fortlaufend neue Horizonte. Beispielsweise im Deep Learning sind die Fortschritte riesig: Die Innovationen des High Performance Computings haben hier die Trainingszeit komplexer Modelle von Monaten auf Stunden oder sogar Minuten reduziert.
Rechenpower für alle
Im Automobilsektor werden dank solcher Performancezuwächse Prototypen oder Crashtests simuliert, in der Medizin nie dagewesene Diagnoseverfahren und neue Therapien gegen Krankheiten wie Diabetes oder Krebs ermöglicht, in der Klimaforschung Stürme und andere meteorologische Phänomene vorhergesagt und beim Rendering in der Filmproduktion verblüffende Animationen gestaltet, die kaum noch von der Realität zu unterscheiden sind. Und auch die Finanzwirtschaft verlangt nach immenser Rechenkraft. Nur sie erlaubt den Siegeszug des Bitcoins und die Attraktivität vieler Fin-Techs wie etwa Robo Advisors. Darüber hinaus benötigen unter anderem die Kalkulation von Risiken, die Verfolgung von Aktienkursen in Echtzeit oder die Betrugserkennung in Form blitzschneller Prüfung sensibler Daten das Know-how des überaus zukunftsträchtigen HPC-Geschäfts.
Glaubt man Prognosen, wird allein Deep Learning in den kommenden 15 bis 20 Jahren 30 Billionen US-Dollar zur Kapitalisierung des weltweiten Aktienmarkts beitragen. Entsprechend boomen Rechenzentren rund um den Globus. Laut dem amerikanischen Beratungsunternehmen für Gewerbeimmobilien Cushman & Wakefield befinden sich aktuell 2,9 Gigawatt an Rechenzentrumskapazitäten im Bau. Das europäische Investitionsvolumen – 2019 noch bei 8,7 Milliarden Euro – soll sich bis 2024 auf 50 Milliarden Dollar verfünffachen.
Performance auf den Punkt
Der Rechenbedarf dieser breiten, sich ständig ausdifferenzierenden Palette an Anwendungen lässt sich heute nicht mehr über einen Kamm scheren. Moderne HPC-Spezialisten setzen darum immer stärker auf besonders leistungsfähige Grafikprozessoren und legen ihre entsprechenden Serversysteme weitgehend individuell nach Kundenvorgaben aus. Besonders ein deutsches Unternehmen macht in dieser Hinsicht von sich reden: Northern Data AG aus Frankfurt am Main. In enger Abstimmung mit Partnern wie Gigabyte oder AMD schafft sie passgenaue Serverarchitekturen, die in puncto Performance – also hinsichtlich der Rechenleistung in Bezug auf den dafür erforderlichen Energieeinsatz – entscheidend effizienter arbeiten als vergleichbare Systeme. Im Gegensatz zu klassischen Co-Location-Anbietern betreibt Northern Data die Hardware, die Virtualisierungsschicht und die Anwendungssoftware aus einer Hand und kann dadurch beispielsweise die Kühlung ihrer Rechenzentren immer optimal auf die jeweilige Workload abstimmen. Große Bedeutung kommt dabei einer selbstentwickelten Künstlichen Intelligenz zu, mit der die Hardware gesteuert, überwacht und gewartet wird und somit jederzeit am Leistungsoptimum arbeitet.
Was an einen Supercomputer erinnert und bei einem Zusammenspiel von vielen Zehntausend an Grafikprozessoren tatsächlich eine ähnliche Leistungskraft auf sich vereint, muss jedoch keiner sein. Diese Performance lässt sich auch in Distributed-Computing-Clustern bereitstellen wie es bei Northern Data der Fall ist: Die Standorte der Frankfurter verteilen sich auf die Niederlande, Kanada, USA, Deutschland und Skandinavien. Vor allem in der letzteren Region können sie so einen weiteren Vorteil nutzen, der kaum zu überschätzen ist. Nicht nur, dass aufgrund des Bauprinzips „Design to cost“ die erhebliche Abwärme, die beim High Performance Computing entsteht, hochgradig effektiv und damit kostensparend abgleitet werden kann; die niedrigen Außentemperaturen in der nördlichen Hemisphäre erleichtern zudem eine passive Kühlung ohne signifikanten zusätzlichen Energiebedarf. Aber es kommt noch besser in Zeiten des Klimawandels: Northern Datas Standorte in Schweden und Norwegen nutzen überdies zu 100 Prozent Strom aus grüner Wasserkraft.
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