Das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) hat jahrzehntelang die Art von Rechenleistung aufgebaut, die normale Hardware wie ein Spielzeug aussehen lässt. Der Auftrag war lange Zeit klar. Dies war eine Festung für die Wissenschaft. Universitäten und Forschungsinstitute hatten den Schlüssel. Sie mussten Klimamodelle simulieren, Proteinstrukturen analysieren oder Codes knacken, für deren Lösung ein Laptop-Cluster ein Jahrhundert brauchen würde. Die Geschäftswelt schaute abseits zu und begnügte sich größtenteils damit, ihre Tabellenkalkulationen am Laufen zu halten.
Diese Dynamik verändert sich. Schnell.
Unternehmen werden sich einer harten Wahrheit bewusst. Die Probleme, mit denen sie derzeit konfrontiert sind, sind für Standardserver zu komplex. Die Datenmengen explodieren. Die Fehlerquote in Fertigung, Finanzen und Logistik schrumpft auf Null. HLRS ist nicht mehr nur ein Universitätsclub. Es wird zu einem wesentlichen Nutzen für die Wirtschaft.
Die neue Nachfrage nach roher Energie
Warum klopfen Unternehmen plötzlich an die Tür des Stuttgarter Supercomputerzentrums? Es geht nicht mehr um Vanity-Metriken. Es geht ums Überleben.
Die traditionelle IT-Infrastruktur stößt an ihre Grenzen, wenn man versucht, das Chaos in der realen Welt abzubilden. Sie können einen Autounfall auf einem regulären Server simulieren. Sie können den Luftwiderstand einer ganzen Flotte autonomer Fahrzeuge, die einen Hurrikan bewältigen, nicht simulieren. Sie können eine globale Lieferkette, die durch einen Hafenstreik drei Kontinente entfernt unterbrochen wird, nicht in Echtzeit optimieren.
„Unternehmen werden künftig wohl auf so massive Rechenkapazitäten angewiesen sein.“
Übersetzung: Unternehmen werden in Zukunft zunehmend auf solch riesige Rechenkapazitäten angewiesen sein.
Das ist kein Trend. Es ist ein Strukturwandel. Die Kluft zwischen dem, was Unternehmen wissen müssen, und dem, was sie mit handelsüblicher Technologie berechnen können, wird von Jahr zu Jahr größer. HLRS schließt diese Lücke. Ihre Systeme verarbeiten Zahlen nicht nur schneller. Sie zerkleinern sie auf eine Weise, die Muster sichtbar macht, die für kleinere Maschinen unsichtbar sind.
Vom Labortisch zum Sitzungssaal
Der Übergang von der reinen Wissenschaft zur kommerziellen Anwendung ist chaotisch. Es sollte nicht sein, aber es ist so. Forscher sprechen von Petabyte und Exaflops. CEOs sprechen von ROI und Marktanteil. Die Sprachen passen nicht gut zusammen.
Aber der Hardware ist die Sprache egal. Es geht um den Durchsatz.
Wenn ein Fertigungsunternehmen ein neues Motordesign testen möchte, muss es nicht mehr zwölf physische Prototypen bauen. Sie benötigen einen Supercomputer, der Tausende von Simulationen gleichzeitig ausführen kann. Die HLRS-Systeme in Stuttgart sind dieser Belastung gewachsen. Sie können die Daten verarbeiten, die Fehlerquellen finden und die Ergebnisse zurücksenden, bevor der Kaffee im Pausenraum kalt wird.
Für die Geschäftswelt bedeutet das Geschwindigkeit. Echte Geschwindigkeit. Nicht die „Download in 4 Sekunden“-Geschwindigkeit von schnellerem WLAN, sondern die „Lösen eines Problems in einer Stunde, das früher einen Monat dauerte“. Da ist das Geld.
Der Flaschenhals ist nicht der Computer
Man könnte meinen, die einzige Hürde sei hier der Zugang. Wie bekommt man einen Termin auf einem Supercomputer? So einfach ist das nicht. Die Architektur ist den meisten IT-Abteilungen fremd. Das Schreiben von Code für ein System wie HLRS erfordert spezielle Kenntnisse. Sie können nicht einfach veraltete Software darauf werfen und erwarten, dass sie funktioniert.
Dadurch entsteht ein neuer Markt. Beratungsunternehmen, spezialisierte Softwareanbieter und Hybrid-Cloud-Anbieter greifen ein, um Unternehmen bei der Übersetzung ihres Geschäfts zu unterstützen
Wenn Sie durch einen strömenden Regenguss, eine Autowaschanlage oder eine tiefe Pfütze fahren, sollte Ihre Kabine nicht überflutet werden. Es fühlt sich natürlich an. Es fühlt sich einfach an. Aber den Innenraum knochentrocken zu halten, ist kein Glück. Es ist das Ergebnis enormen technischen Aufwands.
Dichtungen an Türen und Fenstern erfordern eine präzise Konstruktion. Unterboden- und Motorraumabdeckungen müssen so geformt und verschraubt sein, dass sie sich unter Druck nicht verformen oder lockern. Dann ist da noch die Klimaanlage. Es braucht Lufteinlässe. Diese Öffnungen müssen so konstruiert sein, dass sie Wasser vollständig abweisen.
Diesen gesamten komplexen Anforderungskatalog nennt Porsche „Fahrzeugwassermanagement“.
Wie Simulation reale Tests ersetzt
Dieser Prozess stützte sich jahrzehntelang auf die physische Realität. Du hast das Auto gebaut. Du hast es gesprüht. Du hast gesehen, ob es durchgesickert ist.
Monika Wierse, die bei Porsche Methods & Model-Based System Engineering leitet, sagt, das habe sich erst kürzlich geändert. Die Verschiebung erfolgte durch geeignete Simulationen. Jetzt können Ingenieure Wassermanagementprobleme mithilfe digitaler Modelle lösen. Es fallen keine echten Regentropfen.
„Das Wassermanagement war lange Zeit stark von realen Tests abhängig“, sagt Wierse. „Das hat sich erst in den letzten Jahren dank geeigneter Simulationen geändert.“
Das Computermodell ist ein detailliertes Spiegelbild des realen Fahrzeugs. Ingenieure haben in der Kabine Abstriche gemacht. Sie überspringen die Plätze. Aber das Äußere? Das muss präzise sein.
In der Simulation wird das digitale Auto geradezu durchnässt. Es droht starker Regen. Es fährt durch Wasser, das einen halben Meter tief ist. Es wird schneller, um zu sehen, wie die Tropfen an der Karosserie entlang nach hinten gleiten. Dies ist nur ein Teil der wasserbezogenen Fragen, mit denen sich die Ingenieurteams befassen.
Die Logik des Tauchbeckens
Die Simulation deckt sogar Produktionsschritte ab. Vor dem Lackieren durchlaufen Autokarosserien massive Tauchbäder.
Es klingt kontraintuitiv. Im wirklichen Leben möchten Sie, dass der Regen draußen bleibt. Im Farbbad soll die Schutzschicht überall hin gelangen. Jeder Winkel. Jeder Winkel.
Während Regenwasser später nicht in das Fahrzeug eindringen soll, ist die Situation in den Tauchbädern genau umgekehrt: Die Beschichtung selbst muss bis in die letzten Ecken der Karosserie vordringen.
Die Simulation dieser Fluiddynamik ist schwierig. Die Mathematik ist schwer. Die Berechnungen sind intensiv.
Porsches eigene Server können damit nicht umgehen. Nicht wirtschaftlich. Es wäre verschwenderisch, solch eine enorme Rechenleistung nur für diese Tests im eigenen Haus zu behalten.
Wohin die Daten gehen
Wohin gehen die Daten? Porsche aus Stuttgart nutzt die Systeme des HLRS (Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart).
Das ist keine neue Beziehung. Porsche nutzt HLRS bereits seit Mitte der 1990er-Jahre für Simulationen. Sie gehören zu den ersten Unternehmen, die diese schwere Arbeit auslagern.
Mittlerweile machen industrielle Nutzer etwa zehn Prozent der HLRS-Rechnerlast aus. Der Trend ist klar. Im Jahr 2017 führten dort jährlich 25 Unternehmen Simulationen durch. Bis 2021 stieg diese Zahl auf 61.
In der digitalen Welt regnet es immer wieder. Die Autos bleiben trocken. Die Ingenieure rechnen weiter.
Die Kosten von Stahl vs. Silizium
Der Deal ist nicht nur ein Gewinn für die Automobilhersteller. Auch das Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) bekommt etwas. Es hält sein Fachwissen auf dem neuesten Stand. Es lernt, wie man Supercomputing-Leistung auf reale technische Probleme anwenden kann.
Die Automobilindustrie ist der größte Nutzer dieser Macht. Denken Sie an Prototyping. Sie benötigen ein physisches Auto, um zu wissen, ob es funktioniert. Aber der Bau dieses Autos ist langsam. Es ist teuer. Sie können einen Prototyp nur erstellen, wenn jede einzelne Komponente bereits spezifiziert ist. Fehlt Ihnen ein Detail? Du fängst von vorne an. Das verbrennt Geld und Zeit.
Monika Wierse von Porsche bringt es auf den Punkt. Die Strategie ist klar: So wenig physische Prototypen wie möglich bauen.
„Wir haben die strategische Vorgabe, mit möglichst wenigen physischen Prototypen zu entwickeln.“
Nehmen Sie den Taycan. Das erste vollelektrische Modell. Bevor ein einzelnes Stahlblech gestanzt wurde, drehte es virtuell Runden um die Nürburgring-Nordschleife. Unzählige Male. Dadurch konnten Ingenieure lange vor der Realität den Kühlkreislauf für die Hochvoltbatterie und die Elektromotoren überprüfen. Sie konnten sehen, ob es extreme Anforderungen bewältigen würde. Simulation findet auch bei widersprüchlichen Anforderungen die beste Lösung.
Aerodynamik, Lärm und Abstürze
Einfache Aufgaben übernehmen normale Unternehmensserver. Aber manche Jobs brauchen einen Supercomputer. Die HLRS-Maschinen. Diese kümmern sich um die Wasserwirtschaft. Aerodynamik. Aeroakustik. Und Crashtests.
Die Aerodynamik ist für den Kraftstoffverbrauch von Bedeutung. Es bestimmt die Handhabung. Es definiert Komfort. Aeroakustik? Das ist das Geräusch im Inneren, wenn Sie das Fenster herunterkurbeln oder das Schiebedach öffnen. Virtuelle Crashtests sind weitaus günstiger als die Zerstörung realer Autos.
Die Präzision hat das Spiel verändert. Wierse weist darauf hin, dass virtuelle Tests mittlerweile eine Auflösung im Millimeterbereich erreichen. Ingenieure können erkennen, ob eine Klebenaht reißt. Sie können prüfen, ob ein Schweißpunkt hält.
Dazu benötigen Sie ein virtuelles Modell. Aber ein Supercomputer funktioniert nicht wie Ihr Laptop. Ein PC verarbeitet Anweisungen nacheinander. Ein Supercomputer arbeitet hochgradig parallel. Es zerlegt große Probleme in kleinere Teile und löst sie alle auf einmal.
Denken Sie an die Hardware. Ein Smartphone oder PC verfügt über eine geringe, ein- oder zweistellige Anzahl an Prozessorkernen. Die HLRS-Supercomputer verfügen über Hunderttausende Kerne. Sie sind für die Parallelverarbeitung ausgelegt.
Das Biest zerschlagen
Dieser Hardwareunterschied verändert die Art und Weise, wie Ingenieure Modelle erstellen. Das virtuelle Auto muss in sinnvolle Abschnitte unterteilt werden. Diese Abschnitte müssen physikalisch relevante Daten austauschen. Temperaturen. Kräfte. Verformung. Vibrationseigenschaften.
Sie teilen das Modell auf, sodass die Berechnungen effizient parallel ausgeführt werden können.
Die äußere Hülle besteht aus Millionen von 2D-Oberflächen. Sie umschließen die 3D-Form des Autos. Wir sprechen von Zahlen, die weit über zehn Millionen Gesichtern liegen. Das Modell erfasst auch Materialdaten. Dichte. Zugfestigkeit. Experimentell ermittelte Werte. Zum Beispiel, wie eine bestimmte Komponente vibriert.
Es ist ein gewaltiger Aufwand. Aber das Ergebnis ist ein Auto, das funktioniert, bevor es existiert. Ein Auto, dessen Entwicklung günstiger ist. Und sicherer. Die Frage bleibt: Wie viel können wir noch vorantreiben, bevor die Physik selbst zum Flaschenhals wird?
Die versteckten Kosten von virtuellem Wasser
Einen Supercomputer dazu zu bringen, Antworten schneller als herkömmliche Rechner auszuspucken, bedeutet nicht nur, mehr Leistung in die Lösung des Problems zu stecken. Es erfordert Parallel-Computing -Algorithmen, die perfekt auf die Hardware abgestimmt sind. Wenn der Code nicht an das Paradigma angepasst ist, steht die riesige parallele Infrastruktur einfach still.
Sobald die Vorbereitungsarbeiten abgeschlossen sind, wird es langweilig, die eigentliche Simulation zu starten. Kein Porsche-Ingenieur muss zum HLRS nach Stuttgart fliegen. Ein Klick von einem beliebigen Entwicklungscomputer aus startet den Job. Die Ergebnisse kommen automatisch zurück.
„Wir haben es nie so genannt, aber im IT-Bereich ist das Cloud Computing“, erklärt Wierse. „Direkte, sichere, automatisierte Übertragung.“
Fünf Sekunden Regen, zwei Tage voller Knirschen
Die Mathematik hinter den Wassermanagement-Simulationen von Porsche zeigt das schiere Ausmaß des Hochleistungsrechnens. Um starken Regen im gesamten Fahrzeug zu simulieren, nutzte das System 256 CPU-Kerne. Der Regen dauerte in der virtuellen Welt nur fünf Sekunden. Die Echtzeit-Rechenzeit? 53 Stunden.
Die Fahrt durch eine 15 Zentimeter tiefe Pfütze mit 30 km/h dauerte praktisch zwei Sekunden. Dafür waren 512 Kerne erforderlich, die 105 Stunden am Stück arbeiteten.
Diese Zahlen sind erschreckend. Die meisten Unternehmen zögern.
HLRS-CEO Bastian Koller kennt das Zögern. Erstanwender machen sich Gedanken über die Kosten. Sie sorgen sich um die Datensicherheit. Sie sorgen sich um die Qualität des Supports.
Die Lösung ist kein Verkaufsgespräch. Es ist ein technisches Gespräch.
Keine Mindestbeträge, keine Verträge
Das Ziel der Erstberatung ist nicht der Abschluss eines Vertrages. Es geht darum, das Problem einzuschätzen. Ingenieure müssen prüfen, ob bestehende Simulationsalgorithmen überhaupt für Supercomputer parallelisiert werden können.
Es gibt keine Mindestnutzungskontingente. Sie zahlen nicht für reservierte Kapazität.
„Es wird nur abgerechnet, was tatsächlich genutzt wird“, sagt Koller.
Dieses Modell senkt die Eintrittsbarriere. Unternehmen können das Terrain testen, ohne sich auf eine umfassende Erneuerung der Infrastruktur einlassen zu müssen. Das Risiko verlagert sich von festen Gemeinkosten zu variablen Rechenkosten.
Lohnt es sich? Für komplexe Fluiddynamik, ja. Für alles andere? Wahrscheinlich nicht. Die Effizienzgewinne skalieren nicht linear. Sie erfordern spezifische, schwere Hebeaufgaben.
Barrieren für KMU im Hochleistungsrechnen überwinden
Die Senkung der Einstiegskosten für Hochleistungsrechnen (HPC) ist nicht nur etwas für Technologiegiganten. Die Universität Stuttgart, an der sich das HLRS befindet, hat 2010 gemeinsam mit dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) SICOS BW ins Leben gerufen. Die Einrichtung baut aktiv die Einstiegshürden für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) ab. Sie reden nicht nur auf Branchenveranstaltungen; Sie geben konkrete Unternehmensberatung zu Förderprogrammen und vernetzen Unternehmen mit notwendigen Partnern.
Nehmen Sie das von der EU finanzierte Projekt „FF4EuroHPC“, das im Sommer 2023 abgeschlossen wurde. Das HLRS koordinierte diese dreijährige Anstrengung, an der mehrere europäische Hochleistungsrechenzentren beteiligt waren.
„In diesem Rahmen könnten KMU eine Finanzierung für ein einjähriges Geschäftsexperiment beantragen … im Grunde ein Geschmackstest für das Thema.“
Mit diesem Ansatz können Unternehmen ohne große Vorabrisiken einsteigen. Über die beratenden Funktionen hinaus betreibt das HLRS eine Supercomputing Academy für die berufliche Weiterentwicklung in Teilzeit. Darüber hinaus betreiben sie spezialisierte Solution Center für bestimmte Branchen: Automotive, Kreativwirtschaft und jetzt auch Medizintechnik.
Branchenakteure verbinden
Diese Zentren bringen Benutzer, Forscher und Softwareanbieter zusammen. Die Logik ist einfach. Alle Unternehmen einer bestimmten Branche stehen vor ähnlichen rechnerischen Herausforderungen.
Das Automotive Solution Center gibt es seit 2010. Es konzentriert sich auf fünf Schwerpunkte:
– Fahrzeugantrieb
– Fahrzeugstruktur
– Fahrzeugphysik
– Automatisierung und Konnektivität
– Numerik und Digitalisierung
Das Netzwerk ist eng. Fast 50 Mitglieder gehören diesem Zentrum an, darunter Schwergewichte wie Audi, BMW und Porsche. Diese Nähe hat bereits zu vorwettbewerblichen Kooperationen in gemeinsamen Projekten geführt.
Anwendungsfälle aus der Praxis
Die Liste der Branchen, die HLRS-Systeme nutzen, wächst schnell. Stellen Sie sich einen Spezialisten für Luft- und Raumfahrt- und Antriebstechnik vor, der Ventilatoren für die Klimatisierung herstellt. Ihre interne Rechenleistung stieß an Grenzen. Simulationen erforderten eine so hohe räumliche Auflösung, dass nur durch die Erkennung von Druckschwankungen und Turbulenzen die für das menschliche Ohr wahrnehmbaren Geräuschpegel vorhergesagt werden konnten. HLRS-Ressourcen haben dieses Problem gelöst.
Auch ein auf Brandschutz spezialisiertes Ingenieurbüro nutzte die Stuttgarter Rechenleistung. Die Planung spezieller Bauwerke wie Einkaufszentren kollidiert oft mit den Bauvorschriften. Um starre Vorschriften zu umgehen, nutzten sie alternative Sicherheitsbewertungen mittels Brandsimulationen. Dazu muss jede Sekunde eines Brandereignisses in winzigen Zeitintervallen berechnet werden. Was ihre internen Systeme Wochen dauern würde, nahm im HLRS-Netz weniger Zeit in Anspruch.
Der Aufzugshersteller TK Elevator nutzte die gleiche Infrastruktur für ein neues Aufzugskonzept. Sie simulierten Schlüsselfunktionen zur Analyse von Fahrgeräuschen und Vibrationen. Das HLRS-Team ermöglichte sogar eine Virtual-Reality-Visualisierung des Aufzugsentwurfsprozesses.
Jenseits der traditionellen Simulation
HLRS-Geschäftsführer Koller prognostiziert, dass bald noch viele weitere Unternehmen auf Supercomputer setzen werden. Die Definition von Hochleistungsrechnen verändert sich.
„Lange Zeit war HPC mit Simulationen gleichzusetzen. Aber das ändert sich.“
Heutzutage stellen Big Data -Analysen und KI-Algorithmen einen hohen Rechenaufwand dar. Auch hier sind Supercomputer unverzichtbar. Das HLRS hat seine Systeme bereits aufgerüstet, um diese spezifischen Arbeitslasten zu bewältigen. Dieser technische Wandel unterstützt Unternehmen, die sich derzeit mit Datenwissenschaft und künstlicher Intelligenz beschäftigen.
Dieser Artikel ist Teil einer Sonderpublikation in Zusammenarbeit mit dem Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS). Hier können Sie die vollständige Ausgabe von Wissenschaft extra herunterladen.
