The Doppler Quarterly (DEUTSCHE) Sommer 2016

Amazon Web Services war der erste große Cloud-Provider, der Services anbot, die auf die spe- ziellen Bedürfnisse der HPC-Community (High Per- formance Computing) zugeschnitten waren. Dadurch lieferte eine Gruppe von frühen Erstan- wendern bereits in einem frühen Stadium AWS umfassendes Feedback, sodass Amazon seine Funk- tionalität kontinuierlich erweitern konnte, um ein breiteres Spektrum an HPC-Workloads zu unter- stützen. Heute verfügt AWS mit seinen Plattform- funktionen, Fallstudien und Marketplace-Partnern über ein ganz spezielles Leistungsspektrum für zahlreiche spezielle HPC-Workloads: • 3D Rendering und Spezialeffekte Da in der Unterhaltungselektronik immer mehr Spezialeffekte eingesetzt werden, ist HPC zu einem gängigen Tool für die Video- wiedergabe geworden. HPC findet auch bei digitalen Elementen, die nicht leicht gefilmt werden können, Anwendung, wodurch diese durch grafische Effekte noch lebendiger dar- gestellt werden können. • EDA Electronic Design Automation ist eine weit verbreitete HPC-Anwendung, die zur Simula- tion von Leistungsverhalten und Fehlern in Siliziumchips während der Designphase ver- wendet wird. Viele Anwendungsanbieter, dar- unter Cadence und Synopsys, stellen hoch skalierbare Tools zur Verfügung, mit denen sich komplexe Schaltungen und Chips parallel und systemübergreifend entwerfen und ana- lysieren lassen. • Genomik Während einige Genomikworkloads eigentlich mehr dem Big Data-Bereich als HPC zuzuord- nen sind, werden bei der Genomik zuneh- 76 | THE DOPPLER | SOMMER 2016 mend leistungsfähige HPC-Plattformen genutzt. Viele Unternehmen aus dem Bereich der Geno- mik verfügen heute über eine Kombination aus Big Data- und HPC-Technologien, die in einer zentralen Analysepipeline integriert sind. • CFD Computational Fluid Dynamics sind Workloads, für die bereits sehr früh HPC genutzt wurde. CFD hat besonders im industriellen Bereich weiter an Dynamik gewonnen hat, da das Pro- duktdesign immer virtueller geworden ist. Diese Workloads sind in der Regel mathemati- sche Workloads und sehr rechenintensiv. • Risikomodellierung und Backtesting Besonders im Bereich Finanzdienstleistungen analysieren viele Unternehmen kontinuierlich mögliche Sicherheitsrisiken bei aktuellen und zukünftigen Transaktionen. Neue Modelle wer- den mit früheren Datensätzen verglichen, um zu sehen, wie sich Änderungen auf den Markt und die Positionen des Unternehmens auswir- ken könnten. Im Rahmen der Investitionen von AWS in HPC-Tech- nologien gibt es eine Vielzahl von Technologien, mit denen sich die Leistung verbessern, Konfigurationen vereinfachen und die Überwachung von HPC- Workloads auf AWS automatisieren lassen: • CfnCluster Eine Reihe von Scripts, die CloudFormation für die schnelle Einrichtung und Konfiguration von HPC-Clustern in AWS nutzt. Mit CfnCluster können Administratoren die Bereitstellung von Rechenressourcen für HPC-Workloads automa- tisieren und sicherstellen, dass die richtige Umgebung und die Bibliotheken für die Anwen- dungsausführung vorhanden sind.

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