Le Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, ou HLRS, a passé des décennies à construire le type de puissance informatique qui fait ressembler le matériel normal à un jouet. Pendant longtemps, le mandat était clair. C’était une forteresse pour la science. Les universités et les instituts de recherche en détenaient les clés. Ils devaient simuler des modèles climatiques, analyser des structures protéiques ou déchiffrer des codes qu’il faudrait un siècle à un cluster d’ordinateurs portables pour résoudre. Le monde des affaires a regardé de côté, se contentant principalement de faire fonctionner ses feuilles de calcul.
Cette dynamique est en train de changer. Rapide.
Les entreprises prennent conscience d’une dure vérité. Les problèmes auxquels ils sont désormais confrontés sont trop complexes pour les serveurs standards. Les volumes de données explosent. La marge d’erreur dans les secteurs de l’industrie manufacturière, de la finance et de la logistique se réduit à zéro. Le HLRS n’est plus seulement un club universitaire. Cela devient un utilitaire essentiel pour l’économie.
La nouvelle demande d’énergie brute
Pourquoi les entreprises frappent-elles soudainement à la porte du centre de supercalculateurs de Stuttgart ? Il ne s’agit plus de mesures vaniteuses. Il s’agit de survie.
L’infrastructure informatique traditionnelle se heurte à un mur lorsque vous essayez de modéliser le chaos du monde réel. Vous pouvez simuler un accident de voiture sur un serveur classique. Vous ne pouvez pas simuler la traînée aérodynamique d’une flotte entière de véhicules autonomes traversant un ouragan. Vous ne pouvez pas optimiser en temps réel une chaîne d’approvisionnement mondiale qui est perturbée par une attaque portuaire sur trois continents.
“Unternehmen werden künftig wohl häufiger auf so massif Rechenkapazitäten angewiesen sein.”
Traduction : Les entreprises s’appuieront de plus en plus sur des capacités de calcul aussi massives à l’avenir.
Ce n’est pas une tendance. C’est un changement structurel. L’écart entre ce que les entreprises doivent savoir et ce qu’elles peuvent calculer avec des technologies disponibles dans le commerce se creuse chaque année. HLRS comble cette lacune. Leurs systèmes ne se contentent pas de traiter les chiffres plus rapidement. Ils les broient de manière à révéler des motifs invisibles pour les petites machines.
De la paillasse de laboratoire à la salle de conférence
Le passage du milieu universitaire pur aux applications commerciales est compliqué. Cela ne devrait pas être le cas, mais c’est le cas. Les chercheurs parlent en termes de pétaoctets et d’exaflops. Les PDG parlent en termes de retour sur investissement et de part de marché. Les langues ne correspondent pas bien.
Mais le matériel ne se soucie pas de la langue. Il se soucie du débit.
Lorsqu’une entreprise manufacturière souhaite tester une nouvelle conception de moteur, elle n’a plus besoin de construire douze prototypes physiques. Ils ont besoin d’un superordinateur capable d’exécuter des milliers de simulations simultanément. Les systèmes HLRS de Stuttgart peuvent gérer cette charge. Ils peuvent traiter les données, trouver les points de défaillance et renvoyer les résultats avant que le café dans la salle de repos ne refroidisse.
Pour le monde des affaires, cela signifie rapidité. Vitesse réelle. Pas la vitesse de « téléchargement en 4 secondes » d’un Wi-Fi plus rapide, mais la vitesse de « résoudre un problème en une heure qui prenait auparavant un mois ». C’est là que se trouve l’argent.
Le goulot d’étranglement n’est pas l’ordinateur
Vous pourriez penser que le seul obstacle ici est l’accès. Comment obtenir un rendez-vous sur un supercalculateur ? Ce n’est pas si simple. L’architecture est étrangère à la plupart des services informatiques. L’écriture de code pour un système comme HLRS nécessite des connaissances spécialisées. Vous ne pouvez pas simplement y lancer un logiciel existant et vous attendre à ce qu’il fonctionne.
Cela crée un nouveau marché. Des cabinets de conseil, des éditeurs de logiciels spécialisés et des fournisseurs de cloud hybride interviennent pour aider les entreprises à traduire leurs activités
Conduire sous une averse torrentielle, dans un lave-auto ou dans une flaque d’eau profonde ne devrait pas laisser votre cabine inondée. Cela semble naturel. Cela semble simple. Mais garder l’intérieur au sec n’est pas une chance. C’est le résultat d’un effort d’ingénierie massif.
Les joints des portes et fenêtres nécessitent une conception précise. Les couvercles de soubassement et de compartiment moteur doivent être façonnés et boulonnés de manière à ne pas se déformer ou se desserrer sous la pression. Ensuite, il y a la climatisation. Il lui faut des entrées d’air. Ces ouvertures doivent être conçues pour repousser entièrement l’eau.
Porsche appelle cet ensemble complexe d’exigences gestion de l’eau du véhicule.
Comment la simulation remplace les tests réels
Pendant des décennies, ce processus s’est appuyé sur la réalité physique. Vous avez construit la voiture. Vous l’avez vaporisé. Vous avez vu s’il y avait une fuite.
Monika Wierse, qui dirige l’ingénierie des méthodes et des systèmes basés sur des modèles chez Porsche, affirme que cela n’a changé que récemment. Le changement est venu de simulations appropriées. Désormais, les ingénieurs peuvent résoudre les problèmes de gestion de l’eau à l’aide de modèles numériques. Aucune véritable goutte de pluie ne tombe.
“La gestion de l’eau a longtemps été fortement dépendante de tests réels”, explique Wierse. “Cela n’a changé que ces dernières années grâce à des simulations adaptées.”
Le modèle informatique est un miroir détaillé du véhicule réel. Les ingénieurs ont coupé les coins ronds à l’intérieur de la cabine. Ils sautent les sièges. Mais l’extérieur ? Il faut que ce soit précis.
Dans la simulation, la voiture numérique est pratiquement trempée. Il fait face à de fortes pluies. Il traverse une eau d’un demi-mètre de profondeur. Il accélère pour voir comment les gouttelettes glissent le long de la carrosserie vers l’arrière. Ce n’est là qu’une partie des questions liées à l’eau auxquelles les équipes d’ingénierie s’attaquent.
La logique du bac de trempage
La simulation couvre même les étapes de production. Avant d’être peintes, les carrosseries passent par des bains d’immersion massifs.
Cela semble contre-intuitif. Dans la vraie vie, vous voulez que la pluie reste dehors. Dans le bain de peinture, vous voulez que le revêtement protecteur pénètre partout. Sous tous les angles. Chaque recoin.
Alors que l’eau de pluie ne doit pas pénétrer ultérieurement dans le véhicule, la situation dans les bains d’immersion est exactement le contraire : le revêtement lui-même doit atteindre les derniers coins de la carrosserie.
Il est difficile de simuler cette dynamique des fluides. Le calcul est lourd. Les calculs sont intenses.
Les propres serveurs de Porsche ne peuvent pas le gérer. Pas économiquement. Il serait inutile de conserver en interne une telle puissance de calcul uniquement pour ces tests.
Où vont les données
Alors, où vont les données ? Porsche, basé à Stuttgart, utilise les systèmes du HLRS (High Performance Computing Center Stuttgart).
Ce n’est pas une nouvelle relation. Porsche utilise le HLRS pour les simulations depuis le milieu des années 1990. Ils font partie de la première vague d’entreprises à externaliser ce gros travail.
Les utilisateurs industriels représentent désormais environ dix pour cent de la charge informatique du HLRS. La tendance est claire. En 2017, 25 entreprises y effectuaient des simulations par an. En 2021, ce nombre est passé à 61.
La pluie ne cesse de tomber dans le monde numérique. Les voitures restent au sec. Les ingénieurs continuent de calculer.
Le coût de l’acier par rapport au silicium
L’accord n’est pas seulement une victoire pour les constructeurs automobiles. Le Centre de calcul haute performance de Stuttgart (HLRS) a également quelque chose à gagner. Il maintient son expertise pointue. Il apprend à appliquer la puissance des supercalculateurs aux problèmes d’ingénierie du monde réel.
L’industrie automobile est la plus grande utilisatrice de cette énergie. Pensez au prototypage. Vous avez besoin d’une voiture physique pour savoir si elle fonctionne. Mais construire cette voiture est lent. C’est cher. Vous ne pouvez construire un prototype que lorsque chaque composant est déjà spécifié. S’il vous manque un détail ? Vous recommencez. Cela brûle de l’argent et du temps.
Monika Wierse de Porsche le dit simplement. La stratégie est claire : construire le moins de prototypes physiques possible.
« Nous avons pour directive stratégique de développer avec le moins de prototypes physiques possible. »
Prenez le Taycan. Le premier modèle entièrement électrique. Avant qu’une seule tôle d’acier ne soit estampillée, elle avait parcouru virtuellement le tour de la Nordschleife du Nürburgring. D’innombrables fois. Cela a permis aux ingénieurs de vérifier la boucle de refroidissement de la batterie haute tension et des moteurs électriques bien avant la réalité. Ils pourraient voir si cela répondrait à des demandes extrêmes. La simulation trouve la meilleure solution même lorsque les exigences se contredisent.
Aérodynamique, bruit et accidents
Les serveurs d’entreprise réguliers gèrent des tâches simples. Mais certains emplois nécessitent un superordinateur. Les machines HLRS. Ceux-ci gèrent la gestion de l’eau. Aérodynamique. Aéroacoustique. Et des crash tests.
L’aérodynamisme est important pour la consommation de carburant. Cela dicte la manipulation. Il définit le confort. Aéroacoustique ? C’est le bruit à l’intérieur lorsque vous baissez la vitre ou ouvrez le toit ouvrant. Les crash tests virtuels sont bien moins chers que la destruction de vraies voitures.
La précision a changé la donne. Wierse note que les tests virtuels atteignent désormais une résolution millimétrique. Les ingénieurs peuvent voir si une couture collée se déchire. Ils peuvent vérifier si un point de soudure tient.
Pour ce faire, vous avez besoin d’un modèle virtuel. Mais un superordinateur ne fonctionne pas comme votre ordinateur portable. Un PC traite les instructions de manière séquentielle. Un supercalculateur fonctionne en parallèle à un haut degré. Il divise d’énormes problèmes en morceaux plus petits et les résout tous en même temps.
Pensez au matériel. Un smartphone ou un PC possède un nombre de cœurs de processeur faible, à un ou deux chiffres. Les supercalculateurs HLRS possèdent des centaines de milliers de cœurs. Ils sont conçus pour un traitement parallèle.
Briser la bête
Cette différence matérielle modifie la façon dont les ingénieurs créent des modèles. La voiture virtuelle doit être découpée en sections judicieuses. Ces sections doivent échanger des données physiquement pertinentes. Températures. Forces. Déformation. Propriétés vibratoires.
Vous divisez le modèle afin que les calculs s’exécutent efficacement en parallèle.
La coque extérieure est constituée de millions de surfaces 2D. Ils enveloppent la forme 3D de la voiture. Nous parlons de chiffres dépassant largement les dix millions de visages. Le modèle ingère également des données matérielles. Densité. Résistance à la traction. Valeurs déterminées expérimentalement. Comme la façon dont un composant spécifique vibre.
C’est un effort massif. Mais le résultat est une voiture qui fonctionne avant même d’exister. Une voiture moins chère à développer. Et plus sûr. La question demeure : jusqu’où pouvons-nous aller plus loin avant que la physique elle-même ne devienne le goulot d’étranglement ?
Le coût caché de l’eau virtuelle
Faire en sorte qu’un superordinateur génère des réponses plus rapidement que les plates-formes conventionnelles ne consiste pas seulement à consacrer plus de puissance au problème. Cela nécessite des algorithmes de informatique parallèle parfaitement adaptés au matériel. Si le code n’est pas adapté au paradigme, l’infrastructure parallèle massive reste là, inactive.
Une fois le travail de préparation terminé, lancer la simulation proprement dite est ennuyeux. Aucun ingénieur Porsche n’a besoin de se rendre au HLRS à Stuttgart. Un clic depuis n’importe quelle machine de développement démarre le travail. Les résultats reviennent automatiquement.
“Nous ne l’avons jamais appelé ainsi, mais en termes informatiques, c’est du Cloud Computing”, explique Wierse. “Transfert direct, sécurisé et automatisé.”
Cinq secondes de pluie, deux jours de crise
Les calculs derrière les simulations de gestion de l’eau de Porsche révèlent l’ampleur du calcul haute performance. Pour simuler de fortes pluies sur l’ensemble du véhicule, le système a utilisé 256 cœurs de processeur. La pluie n’a duré que cinq secondes dans le monde virtuel. Le temps de calcul en temps réel ? 53 heures.
Traverser une flaque d’eau de 15 centimètres de profondeur à 30 km/h a pris deux secondes virtuelles. Cela nécessitait 512 cœurs fonctionnant pendant 105 heures d’affilée.
Ces chiffres sont intimidants. La plupart des entreprises hésitent.
Bastian Koller, PDG du HLRS, connaît cette hésitation. Les nouveaux utilisateurs s’inquiètent des coûts. Ils s’inquiètent de la sécurité des données. Ils s’inquiètent de la qualité du support.
La solution n’est pas un argumentaire de vente. C’est une conversation d’ingénierie.
Pas de minimum, pas de contrat
Le but de la première consultation n’est pas de signer un contrat. Il s’agit de définir le problème. Les ingénieurs doivent voir si les algorithmes de simulation existants peuvent même être parallélisés pour les supercalculateurs.
Il n’y a pas de quota d’utilisation minimum. Vous ne payez pas pour la capacité réservée.
“Seul ce qui est réellement utilisé est facturé”, explique Koller.
Ce modèle abaisse la barrière à l’entrée. Les entreprises peuvent tâter le terrain sans s’engager dans une refonte massive de leurs infrastructures. Le risque passe des frais généraux fixes aux coûts de calcul variables.
Est-ce que ça vaut le coup ? Pour la dynamique des fluides complexe, oui. Pour tout le reste ? Probablement pas. Les gains d’efficacité ne évoluent pas de manière linéaire. Ils nécessitent des problèmes spécifiques et lourds.
Briser les barrières pour les PME dans le domaine du calcul haute performance
La réduction du coût d’entrée du calcul haute performance (HPC) n’est pas réservée aux géants de la technologie. L’Université de Stuttgart, qui héberge le HLRS, s’est associée à l’Institut de technologie de Karlsruhe (KIT) en 2010 pour lancer SICOS BW. Cette entité réduit activement les obstacles initiaux pour les petites et moyennes entreprises (PME). Ils ne se contentent pas de parler lors d’événements industriels ; ils fournissent des conseils commerciaux concrets sur les programmes de financement et mettent les entreprises en contact avec les partenaires nécessaires.
Prenez par exemple le projet « FF4EuroHPC », financé par l’UE, qui s’est terminé à l’été 2023. Le HLRS a coordonné cet effort de trois ans impliquant plusieurs centres européens de calcul intensif.
“Dans ce cadre, les PME pourraient demander un financement pour une expérience commerciale d’un an… essentiellement un test de goût sur le sujet.”
Cette approche permet aux entreprises de se lancer sans risque initial énorme. Au-delà des rôles consultatifs, le HLRS gère une Supercomputing Academy pour le développement professionnel à temps partiel. Ils exploitent également des Centres de solutions spécialisés pour des secteurs spécifiques : l’automobile, les industries créatives et maintenant la technologie médicale.
Connecter les acteurs de l’industrie
Ces centres rassemblent des utilisateurs, des chercheurs et des fournisseurs de logiciels. La logique est simple. Toutes les entreprises d’un secteur spécifique sont confrontées à des défis informatiques similaires.
Le Automotive Solution Center est opérationnel depuis 2010. Il se concentre sur cinq domaines clés :
– Propulsion du véhicule
– Structure du véhicule
– Physique des véhicules
– Automatisation et connectivité
– Numérique et digitalisation
Le réseau est dense. Près de 50 membres appartiennent à ce centre, dont des poids lourds comme Audi, BMW et Porsche. Cette proximité a déjà suscité des collaborations pré-compétitives dans des projets communs.
Cas d’utilisation réels
La liste des industries utilisant les systèmes HLRS s’allonge rapidement. Pensez à un spécialiste de l’aérospatiale et de la technologie d’entraînement fabriquant des ventilateurs pour le contrôle climatique. Leur puissance de calcul interne s’est heurtée à un mur. Les simulations nécessitaient une résolution spatiale si élevée que seule l’identification des fluctuations de pression et des turbulences pouvait prédire les niveaux de bruit détectables par l’oreille humaine. Les ressources HLRS ont résolu ce problème.
Une société d’ingénierie spécialisée dans la sécurité incendie a également utilisé la puissance de calcul de Stuttgart. La conception de structures spéciales telles que les centres commerciaux entre souvent en conflit avec les codes du bâtiment. Pour contourner les réglementations rigides, ils ont eu recours à des évaluations alternatives de la sécurité via des simulations d’incendie. Cela nécessite de calculer chaque seconde d’un incendie sur de minuscules intervalles de temps. Ce qui prendrait des semaines à leurs systèmes internes prenait moins de temps sur la grille HLRS.
Le fabricant d’ascenseurs TK Elevator a utilisé la même infrastructure pour un nouveau concept d’ascenseur. Ils ont simulé des fonctions clés pour analyser le bruit et les vibrations. L’équipe HLRS a même permis une visualisation en réalité virtuelle du processus de conception de l’ascenseur.
Au-delà de la simulation traditionnelle
Koller, directeur général du HLRS, prédit que de nombreuses autres entreprises s’appuieront bientôt sur les supercalculateurs. La définition du calcul haute performance évolue.
“Pendant longtemps, le HPC était synonyme de simulation. Mais cela est en train de changer.”
Aujourd’hui, l’analyse du Big Data et les algorithmes d’IA génèrent d’intenses demandes de calcul. Les supercalculateurs sont ici aussi essentiels. Le HLRS a déjà mis à niveau ses systèmes pour gérer ces charges de travail spécifiques. Ce virage technique soutient les entreprises qui explorent actuellement la science des données et l’intelligence artificielle.
Cet article fait partie d’une publication spéciale en coopération avec le High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS). Ici, vous pouvez télécharger l’édition complète de Wissenschaft extra.
