Energy Efficiency
Nachhaltige Rechenkraft: Maximierung der Gigaflops pro Watt zur Senkung der Betriebskosten und Umweltbelastung.
Ökologie trifft Exascale
Im Zeitalter des Zettascale-Computing ist die Energieeffizienz der limitierende Faktor für die Skalierbarkeit. Ein Supercomputer, der Megawatt an Strom verbraucht, erfordert intelligente Strategien zur Leistungsoptimierung. Energy-Aware Computing im Jahr 2026 bedeutet, nicht nur die CPU-Last zu optimieren, sondern das gesamte Ökosystem – von der Netzwerk-Infrastruktur über die Speicher-Tiers bis hin zur Kühltechnik – auf minimale Verluste bei maximalem Durchsatz zu trimmen.
Effizienz-Strategien
Adaptive Power Mgmt
Dynamisches Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS), das die Leistungsaufnahme der Knoten präzise an die aktuelle Rechenlast anpasst.
Low-Power Fabric
Einsatz von optischen Interconnects und energieeffizienten Switches, die inaktive Ports in einen Low-Power-Zustand versetzen.
Energy-Aware Scheduling
Intelligente Platzierung von Jobs durch den Scheduler (z.B. Slurm), um Knoten-Gruppen kompakt auszulasten und andere komplett abzuschalten.
Thermisches Management
Die Kühlung macht oft bis zu 40% des Gesamtenergieverbrauchs aus. Moderne Ansätze im Jahr 2026 minimieren diesen Overhead:
- Direct Liquid Cooling (DLC): Abführung der Wärme direkt am Chip durch Flüssigkeitskreisläufe.
- Warmwasser-Kühlung: Nutzung von bis zu 45°C warmem Wasser, was den Einsatz energieintensiver Kältemaschinen (Chiller) überflüssig macht.
- Abwärmenutzung: Einspeisung der Cluster-Abwärme in Fernwärmenetze oder zur Gebäudeheizung.
Effizienz-Metriken & Benchmarks
| Metrik | Beschreibung | Zielwert (HPC 2026) |
|---|---|---|
| PUE (Power Usage Effectiveness) | Verhältnis von Gesamtstromverbrauch zu IT-Stromverbrauch. | < 1.1 |
| GFLOPS / Watt | Rechenleistung pro verbrauchtem Watt (Green500 Metrik). | Maximierung (> 50 GFLOPS/W) |
| ERE (Energy Reuse Effectiveness) | Berücksichtigt den Anteil der wiederverwendeten Abwärme. | Minimierung durch Wärmerückgewinnung |
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