L’Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, o HLRS, ha impiegato decenni a costruire il tipo di potenza informatica che fa sembrare l’hardware normale un giocattolo. Per molto tempo il mandato è stato chiaro. Questa era una fortezza per la scienza. Le università e gli istituti di ricerca ne detenevano le chiavi. Avevano bisogno di simulare modelli climatici, analizzare strutture proteiche o decifrare codici che avrebbero richiesto un secolo per essere risolti da un cluster di laptop. Il mondo degli affari osservava da bordo campo, per lo più contento di mantenere attivi i propri fogli di calcolo.
Quella dinamica sta cambiando. Veloce.
Le aziende si stanno rendendo conto di una dura verità. I problemi che devono affrontare ora sono troppo complessi per i server standard. I volumi di dati stanno esplodendo. Il margine di errore nel settore manifatturiero, finanziario e logistico si sta riducendo a zero. L’HLRS non è più solo un club universitario. Sta diventando un’utilità essenziale per l’economia.
La nuova domanda di energia pura
Perché le aziende bussano improvvisamente alla porta del centro di supercomputer di Stoccarda? Non si tratta più di metriche di vanità. Si tratta di sopravvivenza.
L’infrastruttura IT tradizionale si scontra con un muro quando si tenta di modellare il caos del mondo reale. Puoi simulare un incidente automobilistico su un server normale. Non è possibile simulare la resistenza aerodinamica di un’intera flotta di veicoli autonomi che affrontano un uragano. Non è possibile ottimizzare in tempo reale una catena di fornitura globale che viene interrotta da uno sciopero portuale a tre continenti di distanza.
“Unternehmen werden künftig wohl häufiger auf so Massive Rechenkapazitäten angewiesen sein.”
Traduzione: in futuro le aziende faranno sempre più affidamento su capacità di calcolo così enormi.
Questa non è una tendenza. È un cambiamento strutturale. Il divario tra ciò che le aziende hanno bisogno di sapere e ciò che possono* calcolare con la tecnologia standard si allarga ogni anno. HLRS colma questo divario. I loro sistemi non si limitano a elaborare i numeri più velocemente. Li sgranocchiano in modi che rivelano modelli invisibili alle macchine più piccole.
Dal banco di laboratorio alla sala riunioni
Il passaggio dal puro mondo accademico all’applicazione commerciale è complicato. Non dovrebbe esserlo, ma lo è. I ricercatori parlano in termini di petabyte ed exaflop. I CEO parlano in termini di ROI e quota di mercato. Le lingue non corrispondono bene.
Ma all’hardware non interessa la lingua. Si preoccupa della produttività.
Quando un’azienda manifatturiera desidera testare un nuovo progetto di motore, non ha più bisogno di costruire dodici prototipi fisici. Hanno bisogno di un supercomputer in grado di eseguire migliaia di simulazioni contemporaneamente. I sistemi HLRS di Stoccarda sono in grado di gestire tale carico. Possono elaborare i dati, trovare i punti di errore e inviare i risultati prima che il caffè nella sala ristoro si raffreddi.
Per il mondo degli affari, questo significa velocità. Velocità reale. Non la velocità di “download in 4 secondi” del Wi-Fi più veloce, ma la velocità di “risolvi un problema in un’ora che prima richiedeva un mese”. È lì che stanno i soldi.
Il collo di bottiglia non è il computer
Potresti pensare che l’unico ostacolo qui sia l’accesso. Come si ottiene un appuntamento su un supercomputer? Non è così semplice. L’architettura è estranea alla maggior parte dei dipartimenti IT. Scrivere codice per un sistema come HLRS richiede conoscenze specializzate. Non puoi semplicemente lanciare software legacy e aspettarti che funzioni.
Questo crea un nuovo mercato. Società di consulenza, fornitori di software specializzati e fornitori di cloud ibrido stanno intervenendo per aiutare le aziende a tradurre il proprio business
Guidare sotto un acquazzone torrenziale, un autolavaggio o una pozzanghera profonda non dovrebbe lasciare la tua cabina allagata. Sembra naturale. Sembra semplice. Ma mantenere l’interno asciutto non è fortuna. È il risultato di un enorme sforzo ingegneristico.
Le guarnizioni su porte e finestre richiedono una progettazione precisa. Le coperture del sottoscocca e del vano motore devono essere sagomate e imbullonate in modo che non si deformino o si allentino sotto pressione. Poi c’è l’aria condizionata. Necessita di prese d’aria. Tali aperture devono essere progettate per respingere completamente l’acqua.
Porsche chiama tutto questo complesso insieme di requisiti gestione dell’acqua del veicolo.
Come la simulazione sostituisce i test nel mondo reale
Per decenni, questo processo si è basato sulla realtà fisica. Hai costruito la macchina. L’hai spruzzato. Hai visto se è trapelato.
Monika Wierse, che dirige Methods & Model-Based System Engineering presso Porsche, afferma che la situazione è cambiata solo di recente. Lo spostamento è venuto da opportune simulazioni. Ora gli ingegneri possono risolvere i problemi di gestione dell’acqua utilizzando modelli digitali. Non cadono vere e proprie gocce di pioggia.
“Per molto tempo la gestione dell’acqua è stata fortemente dipendente da test reali”, spiega Wierse. “La situazione è cambiata solo negli ultimi anni grazie a simulazioni adeguate.”
Il modello computerizzato è uno specchio dettagliato del veicolo reale. Gli ingegneri hanno tagliato gli angoli all’interno della cabina. Saltano i posti. Ma l’esterno? Questo deve essere preciso.
Nella simulazione, l’auto digitale viene praticamente inzuppata. Affronta forti piogge. Attraversa l’acqua profonda mezzo metro. Accelera per vedere come le goccioline scivolano lungo la carrozzeria verso la parte posteriore. Questa è solo una parte delle questioni legate all’acqua affrontate dai team di ingegneri.
La logica della vasca ad immersione
La simulazione copre anche le fasi di produzione. Prima della verniciatura, le carrozzerie delle automobili vengono sottoposte a massicci bagni ad immersione.
Sembra controintuitivo. Nella vita reale, vuoi che la pioggia rimanga fuori. Nel bagno di vernice lo strato protettivo deve arrivare ovunque. Ogni angolo. Ogni angolo.
Mentre l’acqua piovana non dovrebbe penetrare successivamente nel veicolo, la situazione nei bagni ad immersione è esattamente l’opposto: il rivestimento stesso deve raggiungere gli ultimi angoli della carrozzeria.
Simulare questa fluidodinamica è difficile. I conti sono pesanti. I calcoli sono intensi.
I server di Porsche non sono in grado di gestirlo. Non economicamente. Sarebbe uno spreco mantenere internamente una potenza di calcolo così vasta solo per questi test.
Dove vanno i dati
Allora dove vanno a finire i dati? La Porsche con sede a Stoccarda utilizza i sistemi dell’HLRS (High Performance Computing Center Stuttgart).
Questa non è una nuova relazione. Porsche utilizza HLRS per le simulazioni dalla metà degli anni ’90. Fanno parte della prima ondata di aziende ad esternalizzare questo lavoro pesante.
Gli utenti industriali rappresentano ora circa il 10% del carico informatico HLRS. La tendenza è chiara. Nel 2017, 25 aziende hanno effettuato simulazioni all’anno. Entro il 2021, quel numero è salito a 61.
La pioggia continua a cadere nel mondo digitale. Le auto restano asciutte. Gli ingegneri continuano a calcolare.
Il costo dell’acciaio rispetto al silicio
L’accordo non è solo una vittoria per le case automobilistiche. Anche l’High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS) ottiene qualcosa. Mantiene forte la sua esperienza. Impara come applicare la potenza del supercalcolo ai grattacapi ingegneristici del mondo reale.
L’industria automobilistica è il maggiore utilizzatore di questo potere. Pensa alla prototipazione. Hai bisogno di un’auto fisica per sapere se funziona. Ma costruire quell’auto è lento. È costoso. Puoi costruire un prototipo solo quando ogni singolo componente è già specificato. Se ti manca un dettaglio? Ricominci da capo. Ciò brucia tempo e denaro.
Monika Wierse di Porsche lo spiega in modo semplice. La strategia è chiara: costruire il minor numero possibile di prototipi fisici.
“Abbiamo la direttiva strategica di sviluppare con il minor numero possibile di prototipi fisici.”
Prendi la Taycan. Il primo modello completamente elettrico. Prima di essere stampata, una singola lamiera d’acciaio aveva percorso virtualmente i giri del Nürburgring Nordschleife. Innumerevoli volte. Ciò ha consentito agli ingegneri di controllare il circuito di raffreddamento della batteria ad alta tensione e dei motori elettrici molto prima della realtà. Potevano vedere se sarebbe riuscito a gestire richieste estreme. La simulazione trova la soluzione migliore anche quando i requisiti sono in contraddizione tra loro.
Aerodinamica, rumore e incidenti
I normali server aziendali gestiscono compiti semplici. Ma alcuni lavori richiedono un supercomputer. Le macchine HLRS. Questi gestiscono la gestione dell’acqua. Aerodinamica. Aeroacustica. E crash test.
L’aerodinamica conta per il consumo di carburante. Ne impone la gestione. Definisce il comfort. Aeroacustica? Questo è il rumore che si sente all’interno quando si abbassa il finestrino o si apre il tettuccio apribile. I crash test virtuali sono molto più economici che distruggere auto reali.
La precisione ha cambiato il gioco. Wierse osserva che i test virtuali ora raggiungono una risoluzione a livello millimetrico. Gli ingegneri possono vedere se una cucitura incollata si rompe. Possono verificare se un punto di saldatura regge.
Per fare ciò, hai bisogno di un modello virtuale. Ma un supercomputer non funziona come il tuo laptop. Un PC elabora le istruzioni in sequenza. Un supercomputer funziona in parallelo di alto grado. Suddivide problemi enormi in pezzi più piccoli e li risolve tutti in una volta.
Pensa all’hardware. Uno smartphone o un PC ha un numero basso di core del processore, a una o due cifre. I supercomputer HLRS hanno centinaia di migliaia di core. Sono costruiti per l’elaborazione parallela.
Abbattere la Bestia
Questa differenza hardware cambia il modo in cui gli ingegneri costruiscono i modelli. L’auto virtuale deve essere suddivisa in sezioni ragionevoli. Queste sezioni devono scambiare dati fisicamente rilevanti. Temperature. Forze. Deformazione. Proprietà delle vibrazioni.
Dividi il modello in modo che i calcoli vengano eseguiti in modo efficiente in parallelo.
Il guscio esterno è costituito da milioni di superfici 2D. Avvolgono la forma 3D dell’auto. Stiamo parlando di numeri che superano di gran lunga i dieci milioni di volti. Il modello inserisce anche dati materiali. Densità. Resistenza alla trazione. Valori determinati sperimentalmente. Ad esempio, come vibra un componente specifico.
È uno sforzo enorme. Ma il risultato è un’auto che funziona prima di esistere. Un’auto più economica da sviluppare. E più sicuro. La domanda rimane: quanto ancora possiamo spingerci prima che la fisica stessa diventi il collo di bottiglia?
Il costo nascosto dell’acqua virtuale
Far sì che un supercomputer fornisca risposte più velocemente delle piattaforme convenzionali non significa solo fornire più potenza al problema. Richiede algoritmi di calcolo parallelo perfettamente sintonizzati sull’hardware. Se il codice non è adattato al paradigma, la massiccia infrastruttura parallela resta lì, inattiva.
Una volta terminato il lavoro di preparazione, avviare la simulazione vera e propria è noioso. Nessun ingegnere Porsche deve volare all’HLRS di Stoccarda. Un clic da qualsiasi macchina di sviluppo avvia il lavoro. I risultati ritornano automaticamente.
“Non l’abbiamo mai chiamato così, ma in termini IT si tratta di Cloud Computing”, spiega Wierse. “Trasferimento diretto, sicuro e automatizzato.”
Cinque secondi di pioggia, due giorni di crisi
I calcoli dietro le simulazioni di gestione dell’acqua di Porsche rivelano la vastità del calcolo ad alte prestazioni. Per simulare una forte pioggia sull’intero veicolo, il sistema ha utilizzato 256 core CPU. La pioggia è durata solo cinque secondi nel mondo virtuale. Il tempo di calcolo in tempo reale? 53 ore.
Per attraversare una pozzanghera profonda 15 centimetri a 30 km/h ci sono voluti due secondi virtuali. Ciò richiedeva che 512 core funzionassero per 105 ore consecutive.
Questi numeri sono intimidatori. La maggior parte delle aziende esita.
Bastian Koller, CEO di HLRS, conosce l’esitazione. Gli utenti alle prime armi si preoccupano dei costi. Si preoccupano della sicurezza dei dati. Si preoccupano della qualità del supporto.
La soluzione non è una presentazione di vendita. È una conversazione di ingegneria.
Nessun minimo, nessun contratto
L’obiettivo della consulenza iniziale non è la firma di un contratto. Sta esaminando il problema. Gli ingegneri devono vedere se gli algoritmi di simulazione esistenti possono essere parallelizzati anche per i supercomputer.
Non sono previste quote minime di utilizzo. Non paghi per la capacità riservata.
“Viene fatturato solo ciò che viene effettivamente utilizzato”, spiega Koller.
Questo modello abbassa la barriera all’ingresso. Le aziende possono sondare il terreno senza impegnarsi in una massiccia revisione delle infrastrutture. Il rischio si sposta dalle spese generali fisse ai costi di elaborazione variabili.
Ne vale la pena? Per la fluidodinamica complessa, sì. Per tutto il resto? Probabilmente no. I miglioramenti in termini di efficienza non si adattano in modo lineare. Richiedono problemi specifici e pesanti.
Superare le barriere per le PMI nel campo dell’informatica ad alte prestazioni
Ridurre il costo di ingresso per l’elaborazione ad alte prestazioni (HPC) non riguarda solo i giganti della tecnologia. L’Università di Stoccarda, che ospita l’HLRS, ha collaborato con il Karlsruhe Institute of Technology (KIT) nel 2010 per lanciare SICOS BW. Questa entità riduce attivamente gli ostacoli iniziali per le piccole e medie imprese (PMI). Non si limitano a parlare agli eventi del settore; forniscono consulenza aziendale concreta sui programmi di finanziamento e collegano le aziende con i partner necessari.
Prendiamo ad esempio il progetto “FF4EuroHPC”, finanziato dall’UE, che si è concluso nell’estate del 2023. L’HLRS ha coordinato questo impegno triennale che ha coinvolto diversi centri di supercalcolo europei.
“In questo contesto, le PMI potrebbero richiedere finanziamenti per un esperimento imprenditoriale della durata di un anno… essenzialmente un test di assaggio sull’argomento.”
Questo approccio consente alle aziende di impegnarsi senza enormi rischi iniziali. Oltre ai ruoli consultivi, l’HLRS gestisce una Accademia di supercalcolo per lo sviluppo professionale part-time. Gestiscono inoltre Centri di soluzioni specializzati per settori specifici: automobilistico, creativo e ora anche tecnologico.
Collegare gli operatori del settore
Questi centri riuniscono utenti, ricercatori e fornitori di software. La logica è semplice. Tutte le aziende di un settore specifico affrontano sfide computazionali simili.
L’Automotive Solution Center è operativo dal 2010. Si concentra su cinque aree chiave:
– Propulsione del veicolo
– Struttura del veicolo
– Fisica del veicolo
– Automazione e connettività
– Numerica e digitalizzazione
La rete è fitta. Quasi 50 membri appartengono a questo centro, compresi pesi massimi come Audi, BMW e Porsche. Questa vicinanza ha già innescato collaborazioni precompetitive in progetti comuni.
Casi d’uso nel mondo reale
L’elenco dei settori che utilizzano i sistemi HLRS è in rapida espansione. Prendi in considerazione uno specialista della tecnologia aerospaziale e di guida che produce ventilatori per il controllo del clima. La loro potenza di calcolo interna ha raggiunto un limite. Le simulazioni richiedevano una risoluzione spaziale così elevata che solo identificando le fluttuazioni di pressione e la turbolenza si potevano prevedere i livelli di rumore rilevabili dall’orecchio umano. Le risorse HLRS hanno risolto questo problema.
Anche una società di ingegneria specializzata nella sicurezza antincendio ha utilizzato la potenza di calcolo di Stoccarda. La progettazione di strutture speciali come i centri commerciali spesso si scontra con le normative edilizie. Per aggirare le rigide normative, hanno utilizzato valutazioni di sicurezza alternative tramite simulazioni di incendio. Ciò richiede il calcolo di ogni secondo di un evento di incendio in piccoli intervalli di tempo. Ciò che avrebbe richiesto settimane ai loro sistemi interni, ha richiesto meno tempo sulla griglia HLRS.
Il produttore di ascensori TK Elevator ha utilizzato la stessa infrastruttura per un nuovo concetto di ascensore. Hanno simulato le funzioni chiave per analizzare il rumore e le vibrazioni della corsa. Il team HLRS ha anche consentito una visualizzazione in realtà virtuale del processo di progettazione dell’ascensore.
Oltre la simulazione tradizionale
Koller, amministratore delegato di HLRS, prevede che presto molte più aziende faranno affidamento sui supercomputer. La definizione di calcolo ad alte prestazioni sta cambiando.
“Per molto tempo l’HPC è stato sinonimo di simulazioni. Ma le cose stanno cambiando.”
Oggi, l’analisi dei Big Data e gli algoritmi AI generano intense richieste computazionali. Anche qui i supercomputer sono essenziali. L’HLRS ha già aggiornato i propri sistemi per gestire questi carichi di lavoro specifici. Questo cambiamento tecnico supporta le aziende che attualmente esplorano la scienza dei dati e l’intelligenza artificiale.
Questo articolo fa parte di una pubblicazione speciale in collaborazione con l’High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS). Qui puoi scaricare l’edizione completa di Wissenschaft extra.
