Simulations-Hardware richtig planen: Workstation, HPC-Cluster oder Private Cloud?

Warum gewachsene Workstation-Infrastrukturen an Grenzen stoßen

Viele Simulationsabteilungen wachsen historisch auf Basis einzelner Workstations. Was bequem erscheint, führt mit steigenden Modellgrößen, wachsenden Datenmengen und mehr Anwendern häufig zu Engpässen. Moderne HPC- und Private-Cloud-Konzepte ermöglichen einen nachhaltigen Ansatz: eine zentralisierte Simulationsinfrastruktur, die Rechenressourcen effizient nutzt und gleichzeitig die Zuverlässigkeit im Engineering verbessert.

Für Simulationsingenieure zählt vor allem: Die Berechnung muss erstens sicher und zweitens zügig funktionieren. Treten Verzögerungen durch instabile Systeme, unzureichende Performance oder ungeplante Ausfälle auf, hat dies unmittelbare Auswirkungen auf die Erfolgschancen von Entwicklungsprojekten. Anwender nehmen dabei meist nur die für sie direkt sichtbare Ebene wahr. Die Produktivität wird jedoch maßgeblich durch die dahinter liegende IT-Architektur bestimmt.

Bei numerischen Berechnungen wie FEM- und CFD-Simulationen und insbesondere bei gekoppelten Multiphysik-Modellen stoßen Standard-IT-Konzepte schnell an ihre Grenzen. Dabei ist die Leistungsfähigkeit der Hardware nur ein Aspekt einer problemlos arbeitenden Simulationsumgebung. Denn die Speicherarchitektur, Netzwerk-Performance, Remote-Visualisierung, Solver-Konfigurationen sowie ein effizientes Ressourcenmanagement sind ebenso entscheidend.

Die Simulations-Workloads bestimmen die Architektur

Viele Unternehmen starten den Modernisierungsprozess ihrer Simulations-Hardware mit der einfachen Frage: Welche Leistungsdaten muss die neue Hardware erfüllen? Jedoch sollten in diesem Prozess zunächst andere Fragen gestellt werden. Vor der Dimensionierung der neuen Systeme steht erst einmal die Analyse der bestehenden Arbeitsweisen sowie die Auflistung der genutzten Simulationsanwendungen.

Je nach Anwendung unterscheiden sich die Anforderungen an die Hardware-Performance und die IT-Architektur erheblich. Während CFD-Anwendungen häufig enorme Rechenkapazitäten benötigen und trotzdem noch lange Laufzeiten mit sich bringen, stellen große FEM-Strukturmodelle wiederum besondere Anforderungen an Speicherkonfigurationen und Parallelisierungskonzepte. Auch die Nutzung moderner GPU-basierter Solver bringt grundlegende Veränderungen bezüglich der Dimensionierung einer optimalen Systemarchitektur mit sich. Deshalb sollte die Auswahl von Hardware und IT-Infrastruktur stets an den aktuellen Engineering-Prozessen ausgerichtet sein.

Aber auch der Investitionshorizont ist zu berücksichtigen, denn Simulations-Hardware wird typischerweise für Zeiträume von drei bis fünf Jahren beschafft. Deshalb sind die zu erwartenden zukünftigen Anforderungen ein weiteres wichtiges Kriterium. Zusätzlich ist zu berücksichtigen, wie sich Modellgrößen, Datenvolumina und Nutzerzahlen voraussichtlich entwickeln werden.

Wann zentrale Simulationsplattformen Vorteile bieten

Aufgrund der stetig wachsenden Anforderungen im Digital Engineering besteht ein anhaltender Trend in Richtung Zentralisierung von Simulationsressourcen. Statt Berechnungen auf einzelnen Workstations durchzuführen, werden Rechenleistung und Datenhaltung auf zentralen Servern bereitgestellt, beispielsweise in einer Private-Cloud-Architektur. Dadurch entstehen leistungsfähigere Ressourcen und eine einfacher verwaltbare Infrastruktur, wobei die Anwender über Remote-Graphics-Technologien weiterhin flexibel auf ihre Simulationssysteme zugreifen können.

In diesem Zusammenhang bedeutet Private Cloud nicht zwangsläufig die Auslagerung von Daten in externe Rechenzentren. Denn die komplette Infrastruktur kann auch innerhalb des Unternehmens verbleiben und trotzdem die Vorteile einer zentralen Bereitstellung nutzen. Speziell in regulierten Entwicklungsumgebungen mit hohen Anforderungen an Datensicherheit und Know-how-Schutz ist dies von enormer Wichtigkeit.

Mit Job Scheduling vorhandene Ressourcen besser auslasten

Der größte Nutzen zentraler HPC-Systeme liegt häufig nicht allein in der reinen Rechenleistung, sondern auch in der besseren Ressourcennutzung. Moderne Cluster arbeiten mit Job-Scheduling-Systemen, die Simulationsaufträge automatisiert verwalten und auf vorhandene Kapazitäten optimal verteilen.

In Produktentwicklungsprozessen ist es oftmals erforderlich, eine Vielzahl von Variantenstudien durchzuführen. Dazu werden sowohl Geometrien und Materialien als auch Randbedingungen kontinuierlich verändert und jeweils erneut ein Simulationslauf gestartet. HPC-Infrastrukturen ermöglichen es, diese Optimierungsschleifen parallel zu bearbeiten und auch außerhalb der regulären Arbeitszeiten auf die Rechenkapazitäten zuzugreifen, um die Lizenzen für die Simulations-Anwendungen optimal nutzen zu können.

Für die technische Umsetzung kommen häufig Cluster-Technologien, MPI-basierte Parallelisierung und Hochgeschwindigkeitsnetzwerke wie InfiniBand zum Einsatz. Dadurch lassen sich einzelne Simulationsjobs auf mehrere Rechenknoten verteilen und deutlich schneller bearbeiten.

Warum Hardware, Solver und Infrastruktur zusammen betrachtet werden müssen

Der Aufbau einer leistungsfähigen Hardwareplattform für Simulationsanwendungen erfordert Spezialwissen und Praxiserfahrungen, die über klassische IT-Kompetenzen weit hinausgehen. Die verschiedenen Aspekte wie Virtualisierung, CPU- und GPU-Computing, Parallelisierung, Job-Scheduling und Cluster-Management für unterschiedliche Simulationsanwendungen müssen aufeinander abgestimmt werden, um eine dauerhaft stabile Umgebung zu schaffen.

Hinzu kommt der laufende Betrieb. Betriebssystem-Updates, neue Solver-Versionen, Patches und Konfigurationsanpassungen müssen kontinuierlich bewertet und integriert werden. Nur so bleibt die Infrastruktur langfristig zuverlässig und unterstützt die Digital-Engineering-Anforderungen einer innovativen Produktentwicklung.

Fazit

Wer die Leistungsfähigkeit einer Simulationsumgebung bewerten will, sollte zunächst die tatsächlichen Anwendungsfälle, Rechenlasten und auch zukünftigen Entwicklungsziele analysieren. Erst auf dieser Grundlage lässt sich entscheiden, ob Workstations, HPC-Cluster oder eine Private-Cloud-Architektur die technisch und wirtschaftlich sinnvollste Lösung darstellen.