Application-Specific Workload Strategies

Präzision für jede Domäne: Maßgeschneiderte Management-Konzepte für heterogene Rechenlandschaften.

Optimierung jenseits von "One-Size-Fits-All"

Im Jahr 2026 bestehen HPC-Systeme aus einer komplexen Mischung aus CPUs, GPUs, FPGAs und spezialisierten KI-Beschleunigern. Application-Specific Workload Strategies sind die Antwort auf diese Heterogenität. Jede Anwendung – ob Wettervorhersage, Genom-Sequenzierung oder Deep Learning – stellt einzigartige Anforderungen an Latenz, Durchsatz und Speicherbandbreite. Durch domänenspezifische Strategien stellen wir sicher, dass jede Applikation exakt die Ressourcen erhält, die sie zur maximalen Skalierung benötigt.

Strategische Allokations-Muster

Compute-Intensive
Traditional HPC

Fokus auf MPI-Latenz und Gleitkomma-Performance. Strategie: Exklusive Node-Zuweisung und CPU-Pinning für deterministische Laufzeiten.

Data-Centric
Big Data Analytics

Priorisierung von I/O-Durchsatz. Strategie: Datenlokalität fördern und NVMe-Burst-Buffer zur Reduzierung von Storage-Latenzen nutzen.

AI & DL
Machine Learning

Maximierung der GPU-Auslastung. Strategie: Multi-Instance GPU (MIG) Profile und optimierte NVLink-Topologien für kollektive Operationen.

Anpassung an heterogene Umgebungen

Maßgeschneiderte Strategien erfordern eine intelligente Orchestrierung der Software-Schichten:

  • Topology-Aware Scheduling: Platzierung von Applikationen basierend auf der physischen Distanz der Knoten, um Netzwerkhops zu minimieren.
  • Dynamic Resource Resizing: Anpassung der zugewiesenen Ressourcen während der Laufzeit, basierend auf dem aktuellen Rechenphasen-Profil.
  • Heterogeneous Workflows: Nahtlose Kopplung von CPU-basierten Pre-Processing- und GPU-basierten Main-Solving-Schritten.

Effizienz-Matrix nach Anwendungsdomäne

Applikations-Typ Kritische Ressource Management-Fokus
CFD / FEM Simulationen Memory Bandwidth / MPI Latency Kompakte Platzierung & High-Speed Interconnect.
Bioinformatik (BLAST etc.) Throughput / File I/O Parallelisierung über viele kleine Tasks (HTC).
Klima-Modellierung Metadata I/O / Storage Capacity Optimierung paralleler Dateisystem-Zugriffe.
Large Language Models (LLM) GPU Interconnect (HBM/NVLink) Maximale Reduktion von Kommunikations-Overhead.

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Wir entwickeln für Sie maßgeschneiderte Workload-Strategien, die exakt auf Ihre wissenschaftlichen Anwendungen und Ihre Hardware abgestimmt sind.

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