Het Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart, of HLRS, heeft tientallen jaren besteed aan het opbouwen van het soort computerkracht dat ervoor zorgt dat normale hardware op speelgoed lijkt. Lange tijd was het mandaat duidelijk. Dit was een fort voor de wetenschap. Universiteiten en onderzoeksinstituten hadden de sleutels in handen. Ze moesten klimaatmodellen simuleren, eiwitstructuren analyseren of codes kraken die een laptopcluster een eeuw zou kosten om op te lossen. De zakenwereld keek vanaf de zijlijn toe, vooral om hun spreadsheets draaiende te houden.
Die dynamiek is aan het verschuiven. Snel.
Bedrijven worden wakker met een harde waarheid. De problemen waarmee ze nu worden geconfronteerd, zijn te complex voor standaardservers. Datavolumes exploderen. De foutenmarge op het gebied van productie, financiën en logistiek krimpt tot nul. HLRS is niet langer alleen een universiteitsclub. Het wordt een essentieel hulpprogramma voor de economie.
De nieuwe vraag naar ruwe kracht
Waarom kloppen bedrijven plotseling aan bij het supercomputercentrum in Stuttgart? Het gaat niet meer om ijdelheidsstatistieken. Het gaat om overleven.
De traditionele IT-infrastructuur stuit op een muur als je de chaos in de echte wereld probeert te modelleren. Op een gewone server kun je een auto-ongeluk simuleren. Je kunt de aerodynamische weerstand van een hele vloot autonome voertuigen die door een orkaan navigeren niet simuleren. Je kunt een mondiale toeleveringsketen die wordt ontwricht door een havenaanval op drie continenten verderop, niet in realtime optimaliseren.
“Unternehmen werden gekünftig wohl häufiger auf so massale Rechenkapazitäten angewiesen sein.”
Vertaling: Bedrijven zullen in de toekomst steeds meer afhankelijk zijn van zulke enorme computercapaciteiten.
Dit is geen trend. Het is een structurele verschuiving. De kloof tussen wat bedrijven moeten weten en wat ze kunnen berekenen met kant-en-klare technologie wordt elk jaar groter. HLRS overbrugt die kloof. Hun systemen verwerken niet alleen sneller cijfers. Ze kraken ze op een manier die patronen onthult die onzichtbaar zijn voor kleinere machines.
Van laboratoriumbank tot directiekamer
De verschuiving van pure academische naar commerciële toepassingen is rommelig. Het zou niet zo moeten zijn, maar het is wel zo. Onderzoekers spreken in termen van petabytes en exaflops. CEO’s spreken in termen van ROI en marktaandeel. De talen komen niet goed overeen.
Maar de hardware geeft niets om de taal. Het gaat om de doorvoer.
Wanneer een productiebedrijf een nieuw motorontwerp wil testen, hoeven ze geen twaalf fysieke prototypes meer te bouwen. Ze hebben een supercomputer nodig die duizenden simulaties tegelijk kan uitvoeren. De HLRS-systemen in Stuttgart kunnen die belasting aan. Ze kunnen de gegevens verwerken, de foutpunten vinden en de resultaten terugsturen voordat de koffie in de kantine koud wordt.
Voor de zakenwereld betekent dit snelheid. Echte snelheid. Niet de snelheid van “downloaden in 4 seconden” van snellere wifi, maar de snelheid van “een probleem oplossen in een uur dat vroeger een maand duurde”. Dat is waar het geld zit.
Het knelpunt is niet de computer
Je zou kunnen denken dat de enige hindernis hier toegang is. Hoe krijg je een afspraak op een supercomputer? Het is niet zo eenvoudig. De architectuur is vreemd voor de meeste IT-afdelingen. Het schrijven van code voor een systeem als HLRS vereist specialistische kennis. Je kunt er niet zomaar oudere software tegenaan gooien en verwachten dat het werkt.
Hierdoor ontstaat een nieuwe markt. Adviesbureaus, gespecialiseerde softwareleveranciers en hybride cloudproviders komen tussenbeide om bedrijven te helpen hun bedrijfsactiviteiten te vertalen
Als u door een stortbui, een autowasstraat of een diepe plas rijdt, mag uw hut niet onder water komen te staan. Het voelt natuurlijk aan. Het voelt eenvoudig. Maar het interieur kurkdroog houden is geen geluk. Het is het resultaat van enorme technische inspanningen.
Afdichtingen op deuren en ramen vereisen een nauwkeurig ontwerp. Bodemplaat- en motorruimteafdekkingen moeten zo zijn gevormd en vastgeschroefd dat ze niet vervormen of loskomen onder druk. Dan is er de airconditioning. Het heeft luchtinlaten nodig. Die openingen moeten zo worden ontworpen dat ze water volledig afstoten.
Porsche noemt dit hele complexe eisenpakket voertuigwaterbeheer.
Hoe simulatie testen in de echte wereld vervangt
Decennia lang was dit proces afhankelijk van de fysieke realiteit. Jij hebt de auto gebouwd. Jij hebt het gespoten. Je zag of het lekte.
Monika Wierse, hoofd van Methods & Model-Based System Engineering bij Porsche, zegt dat daar pas onlangs verandering in is gekomen. De verschuiving kwam van geschikte simulaties. Nu kunnen ingenieurs waterbeheerproblemen oplossen met behulp van digitale modellen. Er vallen geen echte regendruppels.
“Het waterbeheer was lange tijd sterk afhankelijk van echte tests”, zegt Wierse. “Dit veranderde pas de afgelopen jaren dankzij geschikte simulaties.”
Het computermodel is een gedetailleerde spiegel van het echte voertuig. Ingenieurs hebben de bochten in de cabine afgesneden. Ze slaan de stoelen over. Maar de buitenkant? Dat moet precies zijn.
In de simulatie raakt de digitale auto vrijwel doorweekt. Er wordt geconfronteerd met hevige regen. Hij rijdt door water van een halve meter diep. Hij versnelt om te zien hoe druppels langs de carrosserie naar achteren glijden. Dit is slechts een deel van de watergerelateerde vragen die de technische teams aanpakken.
De logica van de diptank
De simulatie omvat zelfs productiestappen. Voordat de carrosserieën worden geverfd, ondergaan ze enorme dompelbaden.
Het klinkt contra-intuïtief. In het echte leven wil je dat de regen buiten blijft. In het verfbad wil je dat de beschermlaag overal komt. Elke hoek. Elk hoekje.
Terwijl regenwater later niet in het voertuig mag binnendringen, is de situatie in de dompelbaden precies het tegenovergestelde: de coating zelf moet de laatste hoeken van de carrosserie bereiken.
Het simuleren van deze vloeistofdynamica is moeilijk. De wiskunde is zwaar. De berekeningen zijn intensief.
De eigen servers van Porsche kunnen het niet aan. Economisch niet. Het zou zonde zijn om zo’n enorme rekenkracht alleen voor deze tests intern te houden.
Waar de gegevens naartoe gaan
Dus waar gaan de gegevens naartoe? Het in Stuttgart gevestigde Porsche maakt gebruik van de systemen van het HLRS (High Performance Computing Center Stuttgart).
Dit is geen nieuwe relatie. Porsche gebruikt HLRS al sinds het midden van de jaren negentig voor simulaties. Ze maken deel uit van de eerste golf bedrijven die dit zware werk uitbesteden.
Industriële gebruikers zijn nu verantwoordelijk voor ongeveer tien procent van de HLRS-computerbelasting. De trend is duidelijk. In 2017 draaiden daar jaarlijks 25 bedrijven simulaties. In 2021 was dat aantal gestegen naar 61.
Het blijft regenen in de digitale wereld. De auto’s blijven droog. De ingenieurs blijven rekenen.
De kosten van staal versus silicium
De deal is niet alleen een overwinning voor autofabrikanten. Het High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS) krijgt ook iets. Het houdt zijn expertise scherp. Het leert hoe je supercomputerkracht kunt toepassen op technische problemen in de echte wereld.
De auto-industrie is de grootste gebruiker van deze macht. Denk eens aan prototypen. Je hebt een fysieke auto nodig om te weten of hij werkt. Maar het bouwen van die auto gaat langzaam. Het is duur. Je kunt pas een prototype bouwen als elk afzonderlijk onderdeel al is gespecificeerd. Mocht je een detail missen? Je begint opnieuw. Dat verbrandt geld en tijd.
Monika Wierse van Porsche verwoordt het eenvoudig. De strategie is duidelijk: bouw zo min mogelijk fysieke prototypes.
“We hebben de strategische richtlijn om te ontwikkelen met zo min mogelijk fysieke prototypes.”
Neem de Taycan. Het eerste volledig elektrische model. Voordat er ook maar één staalplaat werd gestempeld, had deze virtueel rondjes rond de Nürburgring Nordschleife gereden. Ontelbare keren. Hierdoor konden ingenieurs het koelcircuit voor de hoogspanningsaccu en elektromotoren lang vóór de realiteit controleren. Ze konden zien of het aan extreme eisen zou kunnen voldoen. Simulatie vindt de beste oplossing, zelfs als de eisen elkaar tegenspreken.
Aerodynamica, geluid en crashes
Reguliere bedrijfsservers voeren eenvoudige taken uit. Maar voor sommige banen is een supercomputer nodig. De HLRS-machines. Deze houden zich bezig met het waterbeheer. Aërodynamica. Aero-akoestiek. En crashtests.
Aerodynamica is van belang voor het brandstofverbruik. Het dicteert de afhandeling. Het definieert comfort. Aero-akoestiek? Dat is het geluid binnenin als je het raam naar beneden rolt of het schuifdak opent. Virtuele crashtests zijn veel goedkoper dan het vernielen van echte auto’s.
De precisie heeft het spel veranderd. Wierse merkt op dat virtuele tests nu een resolutie op millimeterniveau bereiken. Ingenieurs kunnen zien of een lijmnaad uit elkaar scheurt. Zij kunnen controleren of een lasplek blijft zitten.
Om dit te doen, heb je een virtueel model nodig. Maar een supercomputer werkt niet zoals je laptop. Een pc verwerkt instructies sequentieel. Een supercomputer werkt in hoge mate parallel. Het verdeelt grote problemen in kleinere stukjes en lost ze allemaal in één keer op.
Denk aan de hardware. Een smartphone of pc heeft een laag, een- of dubbelcijferig aantal processorkernen. De HLRS-supercomputers hebben honderdduizenden kernen. Ze zijn gebouwd voor parallelle verwerking.
Het beest afbreken
Dit hardwareverschil verandert de manier waarop ingenieurs modellen bouwen. De virtuele auto moet in verstandige delen worden opgedeeld. Deze secties moeten fysiek relevante gegevens uitwisselen. Temperaturen. Krachten. Vervorming. Trillingseigenschappen.
Je splitst het model zodat de berekeningen efficiënt parallel verlopen.
De buitenschil bestaat uit miljoenen 2D-oppervlakken. Ze wikkelen zich rond de 3D-vorm van de auto. We hebben het over aantallen die de tien miljoen gezichten ver overschrijden. Het model neemt ook materiële gegevens op. Dikte. Treksterkte. Experimenteel bepaalde waarden. Zoals hoe een specifiek onderdeel trilt.
Het is een enorme inspanning. Maar het resultaat is een auto die werkt voordat hij bestaat. Een auto die goedkoper te ontwikkelen is. En veiliger. De vraag blijft: hoeveel meer kunnen we doen voordat de natuurkunde zelf het knelpunt wordt?
De verborgen kosten van virtueel water
Als je een supercomputer sneller antwoorden laat geven dan conventionele systemen, gaat het niet alleen om meer kracht op het probleem te gooien. Het vereist parallel computing -algoritmen die perfect zijn afgestemd op de hardware. Als de code niet is aangepast aan het paradigma, staat de enorme parallelle infrastructuur daar gewoon stil.
Als het voorbereidende werk eenmaal is gedaan, is het starten van de daadwerkelijke simulatie saai. Geen enkele Porsche-ingenieur hoeft naar het HLRS in Stuttgart te vliegen. Met een klik vanaf een willekeurige ontwikkelmachine wordt de taak gestart. Resultaten komen automatisch terug.
“Zo hebben we het nooit genoemd, maar in IT-termen is dit Cloud Computing”, legt Wierse uit. “Directe, veilige, geautomatiseerde overdracht.”
Vijf seconden regen, twee dagen kraken
De wiskunde achter de waterbeheersimulaties van Porsche onthult de enorme omvang van high-performance computing. Om zware regenval in het hele voertuig te simuleren, gebruikte het systeem 256 CPU-kernen. De regen duurde slechts vijf seconden in de virtuele wereld. De realtime rekentijd? 53 uur.
Met een snelheid van 30 km/u door een 15 centimeter diepe plas rijden duurde twee virtuele seconden. Daarvoor waren 512 kernen nodig die 105 uur achter elkaar werkten.
Deze cijfers zijn intimiderend. De meeste bedrijven aarzelen.
HLRS-CEO Bastian Koller kent de aarzeling. Nieuwe gebruikers maken zich zorgen over de kosten. Ze maken zich zorgen over de gegevensbeveiliging. Ze maken zich zorgen over de kwaliteit van de ondersteuning.
De oplossing is geen verkooppraatje. Het is een technisch gesprek.
Geen minima, geen contracten
Het doel van het eerste consult is niet het ondertekenen van een contract. Het brengt het probleem in kaart. Ingenieurs moeten kijken of bestaande simulatie-algoritmen zelfs kunnen worden geparallelliseerd voor supercomputers.
Er zijn geen minimale gebruiksquota. U betaalt niet voor gereserveerde capaciteit.
“Alleen wat daadwerkelijk wordt gebruikt, wordt gefactureerd”, zegt Koller.
Dit model verlaagt de toetredingsdrempel. Bedrijven kunnen de wateren testen zonder zich te verplichten tot een grootschalige revisie van de infrastructuur. Het risico verschuift van vaste overhead naar variabele rekenkosten.
Is het het waard? Voor complexe vloeistofdynamica wel. Voor al het andere? Waarschijnlijk niet. De efficiëntiewinsten schalen niet lineair. Ze vereisen specifieke, zware liftproblemen.
Het doorbreken van barrières voor het MKB op het gebied van high-performance computing
Het verlagen van de instapkosten voor high-performance computing (HPC) is niet alleen voor technologiegiganten. De Universiteit van Stuttgart, waar het HLRS is gevestigd, werkte in 2010 samen met het Karlsruhe Institute of Technology (KIT) om SICOS BW te lanceren. Deze entiteit vermindert actief de initiële hindernissen voor kleine en middelgrote ondernemingen (MKB). Ze praten niet alleen op branche-evenementen; zij geven concreet zakelijk advies over financieringsprogramma’s en verbinden bedrijven met noodzakelijke partners.
Neem het door de EU gefinancierde project ‘FF4EuroHPC’, dat in de zomer van 2023 werd afgerond. De HLRS coördineerde deze driejarige inspanning waarbij meerdere Europese supercomputercentra betrokken waren.
“In dit kader zouden kmo’s financiering kunnen aanvragen voor een eenjarig bedrijfsexperiment… in wezen een smaaktest voor het onderwerp.”
Met deze aanpak kunnen bedrijven hun tenen in de strijd steken zonder een enorm risico vooraf. Naast adviesrollen beheert het HLRS ook een Supercomputing Academy voor parttime professionele ontwikkeling. Ze exploiteren ook gespecialiseerde Solution Centers voor specifieke industrieën: de automobielsector, de creatieve industrie en nu de medische technologie.
Spelers uit de sector verbinden
Deze centra brengen gebruikers, onderzoekers en softwareleveranciers samen. De logica is eenvoudig. Alle bedrijven in een specifieke sector worden geconfronteerd met vergelijkbare computeruitdagingen.
Het Automotive Solution Center bestaat sinds 2010. Het richt zich op vijf belangrijke gebieden:
– Voertuigaandrijving
– Voertuigstructuur
– Voertuigfysica
– Automatisering en connectiviteit
– Numeriek en digitalisering
Het netwerk is hecht. Bijna 50 leden behoren tot dit centrum, waaronder zwaargewichten als Audi, BMW en Porsche. Deze nabijheid heeft al geleid tot precompetitieve samenwerkingen in gezamenlijke projecten.
Gebruiksscenario’s uit de praktijk
De lijst met industrieën die HLRS-systemen gebruiken, groeit snel. Denk aan een specialist in lucht- en ruimtevaart- en aandrijftechnologie die ventilatoren voor klimaatbeheersing vervaardigt. Hun interne rekenkracht stuitte op een muur. Simulaties vereisten zo’n hoge ruimtelijke resolutie dat alleen het identificeren van drukschommelingen en turbulentie de door het menselijk oor waarneembare geluidsniveaus kon voorspellen. HLRS-middelen hebben dit opgelost.
Een ingenieursbureau gespecialiseerd in brandveiligheid maakte ook gebruik van de rekenkracht van Stuttgart. Ontwerpen voor speciale bouwwerken zoals winkelcentra botst vaak met bouwvoorschriften. Om de strenge regelgeving te omzeilen, gebruikten ze alternatieve veiligheidsbeoordelingen via brandsimulaties. Hiervoor moet elke seconde van een brandgebeurtenis in kleine tijdsintervallen worden berekend. Wat hun interne systemen weken zou kosten, kostte minder tijd op het HLRS-netwerk.
Liftenfabrikant TK Elevator gebruikte dezelfde infrastructuur voor een nieuw liftconcept. Ze simuleerden sleutelfuncties om rijgeluiden en trillingen te analyseren. Het HLRS-team maakte zelfs een virtual reality-visualisatie van het liftontwerpproces mogelijk.
Verder dan traditionele simulatie
HLRS-directeur Koller voorspelt dat veel meer bedrijven binnenkort op supercomputers zullen vertrouwen. De definitie van high-performance computing is aan het verschuiven.
“Lange tijd stond HPC gelijk aan simulaties. Maar dat is aan het veranderen.”
Tegenwoordig zorgen Big Data -analyse en AI-algoritmen voor intense rekenvereisten. Ook hier zijn supercomputers essentieel. Het HLRS heeft zijn systemen al geüpgraded om deze specifieke werklasten aan te kunnen. Deze technische verschuiving ondersteunt bedrijven die momenteel datawetenschap en kunstmatige intelligentie onderzoeken.
Dit artikel maakt deel uit van een speciale publicatie in samenwerking met het High Performance Computing Center Stuttgart (HLRS). Hier kunt u de volledige editie van Wissenschaft extra downloaden.
