High Performance Data Analytics: Leistungsstarkes Computing sorgt für wertvolle Einblicke

HPC-Ressourcen beschleunigen die Konvergenz von Workflows der nächsten Generation.

Bereit für eine datengestützte Zukunft

  • Die Menge der Daten wächst kontinuierlich und zwingt Rechenzentrumsmanager dazu, datengestützte Lösungen mit bestehender HPC-Architektur zu integrieren.

  • High Performance Data Analytics – das Zusammenspiel von HPC und Big Data – hebt die Messlatte für datenintensive Probleme.

  • Fortschritte im Bereich HPC und Datenanalyse ebnen den Weg für neue Funktionalität in der Visualisierung, Modellierung und Simulation und Genomanalyse.

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In unserer zunehmend vernetzten und digitalisierten Zeit werden immer mehr Datenmengen generiert. Aber die Datenmenge wächst nicht nur. Sie wächst exponentiell. Zukunftsorientierte Unternehmen, die auf High-Performance-Computing-Anwendungen (HPC-Anwendungen) angewiesen sind, bereiten sich auf diesen enormen Anstieg vor. Sie erkennen, dass die Nutzung von HPC-Funktionalität notwendig ist, um neue Analyse- und KI-Workflows – und damit einhergehenden Möglichkeiten – zu unterstützen. Intel ebnet den Weg zur Konvergenz von HPC, KI und anderen Workloads, damit Unternehmen bei diesem Digitaltechniktrend an vorderster Front agieren können.

HPC-Systeme für Big-Data-Aufgaben optimieren

Für Rechenzentrumsmanager ist das schnelle Datenwachstum eine Herausforderung in puncto Konvergenz: Sie müssen ihre HPC-Infrastruktur optimieren, um die extrem großen Big-Data-Workloads zu bewältigen, aber auch parallel ablaufende Analysen, KI, beschleunigte Datenvisualisierung und Modellierungs- und Simulationsaufgaben. Das bedeutet, dass sie ihren heutigen HPC-Systemen einen Leistungsschub genehmigen müssen.

Mit den neuesten HPC-Ressourcen ist es möglich, extrem große und vielfältige Aufgaben auf aktuellen HPC-Systemen kostengünstig zu integrieren. Durch Leistungsverbesserungen der HPC-Architektur können Unternehmen die Herausforderungen, die mit zu vielen Daten einhergehen, in eine enorme Chance verwandeln, indem sie die Daten analysieren und wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Dies trifft insbesondere zu, wenn datenintensive Aufgaben bis zum Netzwerkrand skalierbar sind, wo Daten entstehen.

Die Konvergenz von HPC und Big Data voranbringen
Gemeinsam mit seinen Partnern nimmt Intel bei der Konvergenz von HPC und Big Data, die auf traditioneller HPC-Infrastruktur ausgeführt werden, eine führende Rolle ein, um dabei zu helfen, die größten datengestützten Probleme zu bewältigen und extreme Ausmaße zu erzielen.

Die fantastischen Möglichkeiten von HPDA erschließen

Im Zentrum der Konvergenz von HPC und Big Data befindet sich High Performance Data Analytics (HPDA). Mit diesen Hochleistungsdatenanalysen können Unternehmen extrem große Datenmengen schnell analysieren. HPDA ist für jeden Anwendungsbereich von Bedeutung, der Data Mining erfordert, also das Erkennen von Mustern und Trends in riesigen zusammenhängenden Datenmengen. HPDA bietet Unternehmen die Voraussetzungen, die komplexesten wissenschaftlichen und analytischen Probleme von heute zu bewältigen und eröffnet neue Möglichkeiten bei der Echtzeit-Betrugserkennung, Klimamodellierung und Wetterprognosen.

Als wichtiger Förderer des Open-Source-Software-Umfelds trägt Intel zu Projekten wie Hadoop bei und liefert fortlaufend Optimierungen für Open-Source-Big-Data-Analysetools. HPC-Plattformen, die auf der Intel® Architektur basieren, helfen dabei, die HPDA-Funktionalität für die Verarbeitung großer Datenmengen und Hadoop-Anwendungen für Big Data voranzubringen.

Die Integration von KI und HPC
Riesige und komplexe Datenmengen bringen die Schnittstelle von HPC und künstlicher Intelligenz (KI) voran. Durch die Anwendung von Machine und Deep Learing auf traditionelle Methoden können HPC-Fachleute Aufgaben wie die Musterklassifizierung und Clustering besser unterstützen. So kann Deep Learning zum Beispiel HPC-Systemen dabei helfen, betrügerischen Transaktionen zu erkennen oder Krankheiten vorauszusagen. Im Gegenzug nutzen Datenwissenschaftler die enorme Rechenleistung von HPC-Systemen, um ihre Deep-Learning-Modelle zu skalieren. Die Konvergenz von KI und HPC ist im Begriff, im Bereich der Physik, Wettervorhersagen, globalen Klimamodellierung und anderen praktischen Einsatzgebieten unglaubliche Fortschritte zu erzielen.

Aus HPC-basierten Analysen optimalen Nutzen ziehen

Organisationen, die Analyseplattformen einführen, müssen den effizientesten Weg zu einer HPC-Infrastruktur finden, die auch ihre Datenanalyseinitiativen und andere Anwendungen, wie KI, unterstützt. Diese konvergenten Systeme werden die höchste Rentabilität und idealerweise auch die geringsten Gesamtbetriebskosten (TCO) haben. Intel bietet eine flexible Plattform, die konvergente Analyse- und KI-Workloads mit Hardware, Software und Partnerlösungen, die für Leistung und Skalierbarkeit ausgelegt sind, unterstützen.

Auf konvergenten HPC-Clustern vielseitige Workloads ausführen

Um Innovationen zu beschleunigen und bedeutungsvolle Durchbrüche zu erzielen, erwägen Unternehmen die Durchführung von Simulations- und Modellierungs-, KI- und Big-Data-Analyseaufgaben in HPC-Umgebungen durchzuführen. Allerdings sind sie eventuell der Meinung, dass separate, dedizierte Cluster notwendig sind, um diese komplexen Aufgaben zu bewältigen und die nötige Leistung bereitzustellen. Intel bietet rechenintensive Ressourcen, mit denen Unternehmen diese Aufgaben innerhalb derselben HPC-Infrastruktur implementieren können.

Intel® Select Solutions für HPC und KI auf konvergenten Clustern
Intel® Select Solutions für HPC und KI auf konvergenten Clustern bauen auf Intel® Select Solutions für Simulation und Modellierung auf, um in bestehenden HPC-Clustern Kompatibilität und optimierte Leistung bereitzustellen. Durch die Erweiterung um eine Multidomain-Ressourcenverwaltungsebene können KI und Analyseframeworks auf demselben System laufen.

Rasche Fortschritte in der Genomanalyse

Das interdisziplinäre und von schnellen Veränderungen geprägte Feld der Genomik umfasst die Erforschung von genetischem Material, einschließlich der Struktur und Abbildung von Genomen. Rasche Fortschritte in diesem Bereich, die durch die enorme Weiterentwicklung der HPC-Technik möglich sind, gestatten es Wissenschaftlern, enorme Mengen an Genomdaten zu verarbeiten und verändern so unser kollektives Wissen der Humangenetik und Krankheiten. In Verbindung mit leistungsstarken HPDA-Computing-Clustern birgt die Genomanalyse das Versprechen, biomedizinische Erkenntnisse und fundiertes Wissen für die Präzisionsmedizin zu liefern.

Intel® Select Solutions für die Genomanalyse
Intel® Select Solutions für die Genomanalyse bieten durchgehende, optimierte Hardware- und Open-Source-Software-Konfigurationen, die die starke Leistung der Intel® Architektur nutzen, um schneller zu Erkenntnissen und Entdeckungen zu gelangen.

Eine neue Dimension von Entdeckungen

Während HPC, KI und Datenanalysen zunehmend zusammenwachsen und HPDA-Anwendungen im Mainstreambereich Fuß fassen, arbeitet Intel mit seinem Partnerumfeld und der HPC-Community zusammen, um die Berechnungsprobleme von morgen zu bewältigen und die nächsten wissenschaftlichen Durchbrüche zu erzielen.

Durch Hardware-Innovationen und die Zusammenarbeit mit dem Technologieumfeld hilft Intel Organisationen beim Aufbau vereinheitlichter Cluster, die für HPC-, KI- und HPDA-Aufgaben optimiert sind.

Hinweise und Disclaimer

Die Funktionsmerkmale und Vorteile von Intel® Techniken hängen von der Systemkonfiguration ab und können geeignete Hardware, Software oder die Aktivierung von Diensten erfordern. Die Leistungsmerkmale variieren je nach Systemkonfiguration. Kein Produkt und keine Komponente bieten absolute Sicherheit. Informieren Sie sich beim Systemhersteller oder Einzelhändler oder auf intel.de.

Die beschriebenen Kostensenkungsszenarien sind als Beispiele dafür gedacht, wie ein bestimmtes Produkt mit Intel® Technik unter den genannten Umständen und in der angegebenen Konfiguration zukünftige Kosten beeinflussen und Einsparungen ermöglichen kann. Die Umstände unterscheiden sich von Fall zu Fall. Intel übernimmt keine Gewähr für Kosten oder Kostensenkungen.

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