Rechenressourcen sind einer der entscheidenden limitierenden Faktoren für den Zugang zu mehreren sich schnell entwickelnden Bereichen, darunter Datenanalyse und KI-Training. Ganz gleich, wie fortschrittlich ein Algorithmus ist – er ist trotzdem durch die Fähigkeit des Computers begrenzt, die notwendigen Berechnungen durchzuführen. Sowohl Forscher als auch Entwickler werden häufig durch den Mangel an Zugang zu ausreichend leistungsfähiger Hardware behindert. HPC soll dieses Problem lösen, indem es sowohl eine effiziente parallele Recheninfrastruktur als auch ein System zur dynamischen Verteilung und Zuweisung von Ressourcen für mehrere Aufgaben bereitstellt.

Zweck und Anwendungsbereiche

Das Hauptziel von HPC besteht darin, komplexe Rechenprobleme zu lösen, die mit herkömmlichen Computern nicht zu bewältigen sind. Dies ist besonders im schnell wachsenden Bereich der künstlichen Intelligenz von großer Bedeutung. Um diese leistungsstarken Ressourcen effizient zu verwalten, verwenden wir SLURM (Simple Linux Utility for Resource Management). SLURM ist ein Open-Source-Job-Planer, der Ressourcen zuteilt, Warteschlangen verwaltet und die Systemauslastung im gesamten Cluster optimiert. Mit SLURM können Forscher anspruchsvolle Aufgaben wie das Training großer Sprachmodelle wie GPT-4 und Claude ausführen, die mit Milliarden von Parametern arbeiten. Auch Spracherkennungssysteme für Echtzeitübersetzungen und virtuelle Assistenten verlassen sich auf HPC-Cluster, indem sie aus tausenden Stunden mehrsprachiger Audiodaten lernen. Zudem unterstützt HPC fortschrittliche Computer-Vision-Projekte, etwa die Analyse von Millionen medizinischer Bilder oder von Sensor- und Kameradaten autonomer Fahrzeuge.