13.05.2016

Konstruktion in der Wolke

Konstrukteure und Ingenieure aus Industrie und Forschung sehen sich mit wachsenden Datenmengen konfrontiert. Dazu wird eine entsprechend leistungsstarke und abgestimmte IT-Infrastruktur benötigt. In den meisten Unternehmen und Instituten übersteigt der Bedarf an High-Performance-Rechenleistung (HPC) die Rechenpower von Arbeitsplatzrechnern bei Weitem. Für angepasste, skalierbare und bedarfsorientierte hochperformante Rechenleistung gibt es heute diverse Serviceanbieter. Wir stellen die Möglichkeiten, die sich daraus für mittelständische Unternehmen ergeben am Beispiel von Computer Aided Engineering (CAE)-Anwendungen vor.

Autor: Antje Müller, CPU 24/7 GmbH


Numerische Simulationen, z.B. eines Rennfahrzeuges, sparen viel Zeit und Kosten beim Entwickeln, benötigen aber Ressourcen-intensive Rechenkapazitäten.
Bild: CPU 24/7 GmbH

Erfolgreiche Industrieprodukte erfüllen in der Regel alle erforderlichen Kriterien in Bezug auf Leistung, Energieeffizienz, Qualität, Zuverlässigkeit und Umweltschutz. Mit möglichst geringen Produktionskosten und Zeitaufwand bis zur Markteinführung steht einer zufriedenstellenden Positionierung im globalen Wettbewerb kaum etwas im Wege. Dies zu erreichen, erfordert allerdings neuste Methoden in der Produktentwicklung und -optimierung. Ob Turbinen im Flugzeug- und Schiffsbau oder diverse Motorkomponenten, Bremsen oder Airbags bei Automobilherstellern, in der Konstruktion haben sich deshalb numerische Simulationen als Standardwerkzeug etabliert. Vor allem mit CSM (Computational Structural Mechanics)- und CFD (Computational Fluid Dynamics)-Berechnungen werden seit Jahren erfolgreich Problemstellungen aus Struktur und Strömung sowie deren Wechselwirkung untersucht, neu dazugekommen ist auch der Bereich NVH (Noise, Vibration, Harshness). Innovative Verfahren der automatisierten Gittergeneration, inklusive adaptiver Anpassungen zur bestmöglichen Abbildung vorgegebener Geometrien und auftretender Struktur- und Strömungsphänomene ergänzen das Werkzeug-Portfolio der Anwender.

Leistungsstarke Rechner notwendig

Moderne, insbesondere kommerzielle Verfahren zur numerischen Simulation sind in der Lage, Anforderungen anspruchsvoller Produktentwicklungs- und Optimierungsprozesse zu erfüllen. Wesentliche Voraussetzungen dafür sind neben der Anwendungssoftware allerdings entsprechend leistungsstarke Rechenressourcen.

Grenzen üblicher Workstations

Maximale Serverleistung bedarf es bei der Berechnung sehr großer Modelle mit einer hohen Anzahl von Gitterpunkten; bei der CFD-getriebenen Design-Optimierung mit den dafür notwendigen, unzähligen Varianten, z.B. in der Geometrieoptimierung sowie bei der Lösung komplexer, multidisziplinärer Problemstellungen (Multiphysics), bei denen iterativ wechselwirkende Effekte simuliert werden müssen. Eine FEM (Finite-Elemente-Methode)-Simulation hat verfahrensbedingt im Allgemeinen einen hohen Bedarf an Arbeitsspeicher (RAM). Die Anforderungen liegen derzeit bei mehr als 8GB RAM pro CPU-Kern. Damit kommen selbst leistungsstärkste Workstation-Systeme an ihre Grenzen. Im Gegensatz dazu bieten aktuelle HPC-Systeme Arbeitsspeicher im Terabyte-Bereich. CFD-Anwendungen sind dagegen relativ CPU-lastig und haben höhere Anforderungen an die Kommunikation zwischen den einzelnen Rechenkernen. Dank immer besser skalierender Solver typischer, kommerzieller Verfahren, lassen sich diese Anwendungen mittlerweile problemlos auf bis zu Tausenden von Cores ohne nennenswerte Leistungsverluste parallelisieren und dadurch massiv beschleunigen. Die Skalierung auf mehrere Cores setzt wiederum ein paralleles File-System als Storage-Lösung voraus. Bislang stark idealisierte Modelle können somit immer realitätsnaher in relativ kurzen Zeiträumen hinreichend genau simuliert werden. Nicht jedes Unternehmen ist in der Lage, solche Ressourcen angemessen zur Verfügung zu stellen oder diese - sofern überhaupt vorhanden - kontinuierlich und effektiv auszunutzen. Der dafür notwendige Aufbau sowohl technischer als auch personeller Ressourcen ist sehr kosten- und zeitintensiv. Alternativ dazu kann Rechenzeit gemietet und projektbezogen bezahlt werden.

CAE as a Service - Vorteile und Nutzen

Rechenleistung auf Mietbasis - oder CAE as a Service (CAEaaS) - kann projektgetriebene Spitzenlasten abfangen. On-Demand-Anbieter von HPC-Systemen und -Rechenleistung bieten den Entwicklungsabteilungen von Unternehmen die Möglichkeit, situativ skalierbare Rechenressourcen zu nutzen. Für einen gebuchten Zeitraum können Ressourcen in beliebiger Höhe aktiviert werden. Dadurch bekommen Nutzer einen bedarfsgerechten und dynamischen Zugriff auf HPC-Ressourcen mit jeweils neuster Hard- und CAE-Software inklusive leistungsstarker Netzwerkkomponenten wie InfiniBand. Anschaffungs- und Folgekosten für Ressourcen sowie Lizenz- und Personalkosten entfallen. Die Abrechnung der HPC-CAEaaS-Nutzung erfolgt dabei verbrauchs- und projektbezogen. Ergebnisse werden aufgrund leistungsstärkerer Rechenressourcen schneller erzielt und Lizenzen effizienter ausgenutzt. Service- und Support-Angebote, wie Lizenz-Management, Einrichtung der Simulationsumgebung und die Auswahl geeigneter Hardware-Konfiguration werden vom CAEaaS-Provider übernommen und ermöglichen Ingenieuren die Fokussierung auf ihre Kernkompetenzen. CAEaaS stellt so in der Konstruktion eine gute Ergänzung zu bestehenden Strukturen dar.

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Kosten und Fazit

Selbst bei so zählbaren Vergleichsfaktoren wie der Anzahl von Prozessorkernen ist es wichtig, darauf zu achten, welche Kennzahl man heranzieht, schließlich ist die Leistung verschiedener Prozessorgenerationen nicht direkt miteinander vergleichbar. Ein geeigneter Indikator ist daher der Preis pro TFlops pro Stunde, um das Verhältnis zwischen Leistungsfähigkeit und Preis von HPC-Clustern gegenüberzustellen. Ebenso ist auf versteckte Kosten zu achten, z.B. für Datenverkehr, Support oder Storage. Aktuelle Studien der International Data Corporation prognostizieren HPC eine jährliche Wachstumsrate von 7,4 Prozent im Zeitraum 2013 bis 2018. Allein im Anwendungsbereich der CFD liegt die Wachstumsrate bei 7,3 Prozent im gleichen Zeitraum. Der Anteil der Unternehmen, die ihre HPC-Workloads in die Cloud verlagert haben, ist in den vergangenen vier Jahren um rund zehn Prozent gestiegen, allein im Vergleich von 2013 zu 2014 um gar 12,5 Prozent laut Intersect360. Ein stetig wachsendes Angebot an geeigneter Simulationssoftware lässt die Kosten für Nutzer sinken und macht die Nutzung von CAEaaS als Cloud-Lösung auch für kleine Ingenieurbüros interessant. Fakt ist, Sicherheit und Performance der Rechenressourcen ist kein Feature, sondern ein absolutes Muss eines jeden Cloud-Hosting-Anbieters im Engineering-Bereich. Ziel sollte stets eine sehr hohe integrierte Sicherheit bei gleichzeitig guter Nutzbarkeit sein. CAE as a Service ist mit dem richtigen Anbieter eine wirtschaftliche, transparente und flexible Lösung auf höchster Sicherheitsstufe.

Sechs goldene Regeln zur Nutzung von HPC On Demand für CAE-Anwender Standort der Rechner - Hosted in Germany:

Die Wahl des Standorts hat einen wesentlichen Einfluss auf u.a. den Gerichtsstand, die Einhaltung von Datenschutz- und Exportbestimmungen, sowie die Latenz der zu übertragenden Daten. Hierzu bedarf es im Vorfeld einer Risikoanalyse. Laut diverser Studien entscheiden sich viele Cloud-Anwender für eine physische Verarbeitung und Speicherung ihrer Daten im eigenen Land. Neben dem Thema der höheren Sicherheit, ist die - im hoffentlich nie benötigten Bedarfsfall - mögliche Anwendung lokalen Rechts entscheidend.

IT-Sicherheit:

Das Thema Standort ist eng mit den Themen IT- und Datensicherheit verknüpft. Für ca. ein Drittel der grundsätzlich an HPC On Demand interessierten Unternehmen ist der vermeintliche Mangel daran nach wie vor das größte Hindernis, IT-Ressourcen auszulagern. Dies erscheint zunächst verständlich, denn gerade in Forschung und Entwicklung handelt es sich um wettbewerbsentscheidende, sensible Berechnungsdaten und intellektuelles Eigentum. Sicherheit hat indes viel mit Vertrauen, Risikowahrnehmung und technologischer Transparenz zu tun. Wichtig ist, im Vorfeld gemeinsam mit dem Anbieter verschiedene sicherheitsrelevante Kriterien abzuklären, z.B.: Liegt eine dedizierte oder geteilte Infrastruktur (private (hosted) oder public cloud) zu Grunde? Steht ein eigenes Queuing-System zur Verfügung oder werden die Jobs lediglich in eine globale Queue eingestellt? Sind physikalische (bare-metal) oder virtuelle Maschinen vorhanden und befinden sie sich im Besitz des Dienstleisters? Sind strukturierte IT-Prozesse (z.B.: Change- und Notfallmanagement) etabliert, können u.U. unternehmensinterne Prozesse übernommen werden? Welche Zertifizierungen liegen vor, welche Sicherheitsprotokolle werden angewandt und werden aktuelle Verschlüsselungsmechanismen genutzt? Wer hat Zugang zu den Rechnern und wie sind die Zugriffsrechte und -möglichkeiten geregelt?

Strukturierte und kundenspezifisch angepasste IT-Prozesse:

Unternehmen, die ihre Berechnungen in die Cloud verlagern wollen, sollten zudem Wert auf strukturierte IT-Sicherheitsprozesse nach u.a. ISO27001 legen. Zertifizierungen unabhängiger Prüfstellen sind immer ein guter Indikator für die Umsetzung und Einhaltung der vorgegebenen Standards. Neben Normen wie ISO27001, mit der die Informationssicherheit, die Vertraulichkeit der Informationen und Verfügbarkeit der IT-Umgebungen bewertet werden, existieren auch nationale Gesetze wie das Bundesdatenschutzgesetz und andere Normen und Prüfzertifikate, die es einzuhalten gilt.

Know-how und Expertise:

Die HPC-Ressourcen eines Providers sind je nach Anwendungsbereich sehr unterschiedlich. Für alle ingenieurswissenschaftlichen Anwendungen sind Expertise und Know-how zwingend erforderlich und auch notwendig. CAE-Berechnungen charakterisieren sich heutzutage dadurch, dass es sehr unterschiedliche Anwendungsfälle gibt, die entsprechend auf den Fall abgestimmte Rechenressourcen und ein individuelles, flexibles Lizenzmanagement erforderlich machen. Denn ein Simulationsergebnis mit ausreichender Genauigkeit und Qualität innerhalb eines akzeptablen Zeitraums kann nur mit spezifisch angepassten HPC-Ressourcen erzielt werden. Häufig können Systemhäuser, Supercomputing-Center oder andere Institute den hohen Anforderungen an Sicherheit und Performance nicht in der gleichen Qualität Genüge leisten, wie es ein langjährig erfahrener HPC-On-Demand-Anbieter mit für den Nutzer geschulten und präsenten Informatikern und Ingenieuren leisten kann.

Flexible Lizenzmodelle anregen:

Die Bereitstellung beliebig skalierbarer Rechenleistung verlangt die Anwendung flexiblerer Lizenzmodelle. Die Herausforderung liegt nicht in der Bereitstellung eben jener Rechenleistung - was i.d.R. innerhalb weniger Stunden erfolgt - sondern vielmehr in Beschaffung der entsprechenden Lizenzen für die kommerzielle CAE-Anwendung. Viele HPC-Provider haben deshalb Partnerschaften mit Software-Gebern geschlossen und eigene On-Demand-Modelle entwickelt, um flexibel auf die Bedürfnisse des Marktes reagieren zu können. Da der Markt noch relativ jung und nicht konsolidiert ist, unterscheiden sich die Modelle der Anbieter teilweise erheblich, vor allem in puncto Abrechnung und Bereitstellungszeit. On-demand muss dabei nicht immer on-demand bedeuten.

Transparenz der Kosten:

HPC-On-Demand-Anbieter bedienen sich unterschiedlicher Preismodelle und Abrechnungsmodi. Ob Kurz- oder Langzeitnutzung, Bare-Metal-Server oder Virtualisierung, eigene Queue oder globale Queue, mit Ethernet oder InfiniBand, GPU-Beschleunigung oder Preis pro Core pro Stunde oder Preis pro Stunde - bei aller Variabilität, ein Preisvergleich lohnt sich ausschließlich auf Projektkostenbasis.

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