High-Performance Computing (HPC) ist heute ein kritisches Tool für Wissenschaft und Forschung, Technik, Finanzmodelle, KI-Training und mehr. Während die Rechenkapazität weiter wächst, werden viele Unternehmen nicht nur durch langsame Prozessoren gehemmt, sondern dadurch, wie effizient sie Daten transportieren, abrufen und verwalten können.
Daten sind einerseits das Herzstück moderner HPC-Systeme, stellen andererseits aber auch einen der größten Engpässe dar. Je umfangreicher die Systeme, je komplexer die Arbeitsabläufe und je gewaltiger die Datenmengen werden, umso unverzichtbarer sind hoher Durchsatz, geringe Latenz und eine intelligent orchestrierte Dateninfrastruktur.
Hier gehen wir auf die wichtigsten Herausforderungen für HPC-Performance ein und erläutern, wie Sie sie mit einer optimal konfigurierten Infrastruktur meistern können.
#1 Beeinträchtigung der Rechenkapazität durch langsame Datenfeeds
HPC-Systeme basieren heute in der Regel auf hoher Rechenkapazität – allen voran GPUs, die in der Lage sind, gewaltige Datenmengen parallel zu verarbeiten. Diese Systeme sind allerdings nur so leistungsstark wie die Pipelines, die sie füttern.
In vielen Umgebungen kann der Speicher nicht mehr mit den Anforderungen mithalten. Beschränkte Bandbreite, hohe Latenz oder begrenzte I/O-Pfade führen dazu, dass die GPUs „Däumchen drehend“ darauf warten, dass die Daten endlich eintreffen. Dies beeinträchtigt vor allem Arbeitsabläufe, die mit KI oder Simulationen arbeiten und bei denen Prozesse kontinuierlich und iterativ große Datensätze verarbeiten müssen.
Das Ergebnis: Verschwendete Rechenkapazität, längere Zeit bis zu den Ergebnissen und eine geringere Rendite der kostspieligen Hardware-Investitionen. Um diese Situation zu verbessern, ist eine optimierte Speicherebene erforderlich, die einen hohen Durchsatz bei geringer Latenz gewährleistet – vor allem bei gleichzeitigem Zugriff.
#2 Schlechte I/O-Skalierung bei gleichzeitigem Zugriff
Ein maßgebliches Merkmal von HPC-Arbeitslasten ist ihre Skalierung. Routinejobs können Hunderte oder Tausende von Rechenknoten beinhalten, die alle gleichzeitig Zugriff auf gemeinsam genutzte Daten benötigen. Ohne ein Speichersystem, das auf parallele Verarbeitung ausgelegt ist, ist der „Streit“ in diesen Umgebungen vorprogrammiert.
Herkömmliche Enterprise-Dateisysteme gehen häufig unter dem massiven Druck paralleler I/O in die Knie. Je höher die Zahl der Clients, umso langsamer wird die I/O-Performance. Jobs brauchen länger, SLA-Vorgaben können nicht eingehalten werden und Rechenkapazitäten werden nicht ausreichend genutzt. Die Auswirkungen sind vor allem bei dicht gekoppelten MPI-Anwendungen und verteiltem Deep Learning spürbar, wo I/O-Engpässe die Koordination zwischen den Prozessen erheblich beeinträchtigen können.
Die Lösung sind Speichersysteme, die die I/O-Performance linear an die Client Load anpassen und vorhersehbaren, anhaltenden Durchsatz ungeachtet der Clustergröße garantieren.
#3 Speichersilos bei Projekten und Standorten
In vielen HPC-Organisationen landen die Daten letztendlich fragmentiert in unterschiedlichen Speichersystemen: in temporären Speichern, Hauptverzeichnissen, NAS-Shares einzelner Abteilungen, veralteten Archiven oder sogar geografisch verteilten Speichern. Häufig wird jeder einzelne dieser Speicher separat verwaltet und erfordert eine eigene Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Schnittstelle.
Diese Fragmentierung führt zu doppelter Datenführung, Inkonsistenz und Durcheinander. Sie behindert außerdem gemeinsame Forschungen, da relevante Datensätze nur schwer zu finden oder zu teilen sind und Entwickler Zeit damit verschwenden müssen, anwendungsspezifische Zugriffslogiken zu schreiben. Im schlimmsten Fall „verschwinden“ wertvolle Daten einfach im System. Auch wenn sie noch vorhanden sind, sind sie praktisch unerreichbar.
Eine einheitliche Speicherumgebung, idealerweise mit einem globalen Namensraum und zentralisiertem Datenkatalog, beseitigt diese Hindernisse. Eine solche Umgebung ermöglicht die Wiederverwendung von Daten, verringert den Verwaltungsaufwand und verbessert die Effizienz der Forschungen und der gleichzeitig stattfindenden Arbeitsabläufe.
#4 Manuelle und starre Datenabläufe
HPC-Workflows basieren häufig auf Tools, Shell-Skripten und Batch-Jobs, die über viele Jahre hinweg in Eigenarbeit entwickelt wurden. Auch wenn sie funktionieren, sind diese Methoden anfällig, schwer skalierbar und stark vom Wissen der Beteiligten abhängig.
Ein Beispiel: Datensätze werden manuell in Zwischenspeicher kopiert und nach der Verarbeitung manuell zurückbefördert (oder archiviert). Dieser Ansatz ist mit menschlichen Fehlern, Verzögerungen und Ineffizienzen verbunden – insbesondere, wenn Jobs fehlschlagen, neu starten müssen oder die Datenplatzierung dynamisch angepasst werden muss.
Moderne HPC-Umgebung benötigen Orchestrierungsplattformen mit intelligenter Automatisierung der Datenverschiebung. Idealerweise sollten die Daten nahtlos und transparent zwischen Erfassung, Verarbeitung und Archivierung transportiert werden. Die Steuerung übernehmen in diesem Fall Job-Scheduler oder Zugriffsrichtlinien – keine Ad-hoc-Skripte.
#5 Ineffiziente Nutzung von Tier-0
Hochperformante NVMe-Speicherebenen sind für die Rechenkapazität unverzichtbar, gleichzeitig aber auch teuer und nur begrenzt verfügbar. Trotzdem wird der Tier-0-Speicher in vielen Umgebungen mit alten oder inaktiven Daten belastet, einfach weil es keinen automatisierten Mechanismus gibt, der diese Daten in einen besser geeigneten Speicher befördert.
Konsequenzen sind entweder die unnötige Erweiterung des teuren Speichers oder die manuelle Verwaltung der Lebenszyklen der Daten durch die Nutzer selbst. Beides ist nicht wünschenswert.
Tier-0 sollte der Speicherung aktiver Daten mit hoher Priorität vorbehalten sein. Alles andere – kalte Daten, abgeschlossene Jobs, temporäre Dateien – sollte automatisch in preiswerteren Speicher mit geringerer Performance (z. B. HDD oder Objektspeicher) verschoben werden. Der Trick? Diesen Vorgang transparent zu machen, ohne Zugriffspfade zu unterbrechen oder Konflikte zu verursachen.
#6 Fehlen eines einheitlichen, Ebenen übergreifenden Namensraums
Wenn Daten sich zwischen temporärem Speicher, Archiv und Cloud bewegen, ändern sich häufig die Pfade, Protokolle oder Zugriffsmethoden. Nutzer müssen dann wissen, wo die Daten gespeichert werden und wie sie sie abrufen können. Das macht jeden Arbeitsablauf unnötig kompliziert.
Fehlt ein einheitlicher Namensraum, beeinträchtigt dies auch die Automatisierung und die Skripterstellung. Jeder Wechsel der Speicherebene ist möglicherweise mit einem Wechsel der Job-Skripte oder Datenpfade verbunden. Das verlangsamt die Arbeitsabläufe und erhöht die Anfälligkeit.
Ein einziger globaler Namensraum über alle Ebenen hinweg sorgt dafür, dass Daten frei bewegt werden können und dabei kontinuierlich abrufbar sind. Dies vereinfacht die Entwicklung von Anwendungen, verringert die Verwirrung der Nutzer und ermöglicht eine nahtlose Datenorchestrierung im Hintergrund.
#7 Unerreichbarkeit der archivierten Daten
Die Datenarchivierung ist beim HPC von maßgeblicher Bedeutung, sowohl zwecks Kostenkontrolle als auch wegen der langfristigen Aufbewahrung der Daten. Traditionelle Archivsysteme werden jedoch häufig zu Datenfriedhöfen: Sie sind kalt, langsam und schwer zu durchsuchen. Darüber hinaus sind die Daten schwer abrufbar.
Das Problem liegt nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern auch in der Integration. Archivierte Daten werden in der Regel aus dem Hauptnamensraum entfernt und separat gespeichert. Ihre Wiederverwendung erfordert spezielle Werkzeuge, IT-Interventionen oder Datenduplizierungen. Bei Arbeitsabläufen im Zusammenhang mit KI und Forschung stellt dies eine erhebliche Einschränkung dar. Frühere Trainingsläufe, Simulationsergebnisse und Referenzdaten müssen schnell abrufbar sei, insbesondere bei der Optimierung von Modellen oder der Wiederholung von Experimenten.
Moderne Ansätze behandeln das Archiv als dynamische Erweiterung der aktiven Datenumgebung. Die Daten sind bei Bedarf sofort abrufbar und für den Nutzer oder die Anwendung vollständig transparent.
#8 Beschränkung der Flexibilität und Kooperationsfähigkeit durch Datenbindung
Je mehr sich HPC-Umgebungen weiterentwickeln, umso mehr entwickeln sich auch die Datennutzungsmuster weiter, einschließlich institutionsübergreifender Zusammenarbeit, Hybrid-Cloud-Nutzung und KI-Workflows, die On-Premises und in der Cloud stattfinden. Häufig führen Speichersysteme jedoch dazu, dass Daten aufgrund proprietärer Formate, geschlossener Protokolle oder Cloud-spezifischer Tools isoliert sind.
Das schränkt die Fähigkeit zur Anpassung, Skalierung oder gemeinsamen Nutzung der Daten ein. Die Verschiebung der Daten zwischen den Plattformen wird kompliziert, teuer oder sogar unmöglich. Datenbindung hemmt nicht nur Innovationen, sie erhöht auch die langfristigen Gesamtbetriebskosten und das Risiko.
HPC-Plattformen sollten möglichst offene Standards, portable Datenformate und Cloud-neutrale Orchestrierung priorisieren. Die Daten sollten problemlos an den jeweils benötigten Ort verschoben werden können, ohne dass Code neu geschrieben werden muss, Metadaten verloren gehen oder drastische Ausstiegsgebühren anfallen.
So hilft DataCore Ihnen dabei, HPC-Datenengpässe zu verhindern
Um die datenbezogenen Herausforderungen zu bewältigen, die HPC-Performance beeinträchtigen können, benötigen Sie mehr als nur schnellere Hardware oder zusätzliche Fixes – Sie benötigen eine einheitliche Datenspeicherplattform, die mit der Rechenkapazität Schritt halten kann. DataCore Nexus liefert genau das.
Nexus kombiniert die bewährten Funktionen von Pixstor für hochperformante Dateidienste mit Ngenea für intelligente Datenorchestrierung und bietet eine komplette Dateninfrastruktur, die für anspruchsvolle HPC-Workflows optimiert wurde. Nexus stellt sicher, dass die Daten immer an dem Ort sind, an dem sie benötigt werden, mit dem Durchsatz der Gleichzeitigkeit und der Flexibilität, die für die vollständige Ausnutzung der Rechenkapazität erforderlich sind.
Hätten Sie’s gewusst?
DataCore Nexus kann Lesevorgänge mit einem Durchsatz von bis zu 180 GB/s und hohe IOPS ausführen und ist aufgrund seines kompakten 2U-Formfaktors besonders platzsparend in HPC-Umgebungen.
Nexus optimiert Vorgänge durch automatische Datenverschiebung zwischen den Ebenen und macht manuelles Staging, Scripting und Cleanups überflüssig. Nexus vereinfacht die Zusammenarbeit und die Wiederverwendung der Daten durch einen einheitlichen zentralen Namensraum, der Projekte, Teams und sogar geografisch verteilte Standorte umfasst. Nexus unterstützt offene Standards und den Einsatz an mehreren Standorten. Damit sind Sie unabhängig und können frei skalieren – ob On-Premises, in der Cloud oder beides.
Für Umgebungen, die große Mengen an historischen HPC-Daten aufbewahren müssen, ist DataCore Swarm die ideale Ergänzung zu Nexus. Swarm bietet kosteneffektiven, skalierbaren Archivspeicher, in dem ältere Daten jederzeit zum Wiederabruf, zur Auswertung oder zu Wiederverwendung zugänglich sind, ohne dass die aktiven Workflows verlangsamt werden.
Gemeinsam bilden DataCore Nexus und Swarm eine leistungsstarke integrierte Lösung für moderne HCP-Herausforderungen und gewährleisten die Performance, Flexibilität und Unkompliziertheit, die für schnelle Erkenntnisse und maximale Rendite der Infrastrukturinvestitionen nötig sind.
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