Mit einem Cluster-System – bestehend aus alten Desktop-PCs – konnte der Autohersteller General Motors anfallende Simulationsaufgaben im Elektromotoren-Design bis zu 13 Mal schneller berechnen. Dieser Geschwindigkeitszuwachs wirkte sich insgesamt positiv auf die Effizienz der Engineeringprozesse aus – bei vergleichsweise geringen Kosten. Bild: Ansys.

High-Performance-Computing ohne hohe Hardwarekosten

Auch wenn die Desktop-Lรถsung nicht den gewรผnschten Erfolg brachte, war andererseits noch nicht erwiesen, dass eine groรŸe High Performance Computing-Umgebung (HPC) wirklich rentabel sein wรผrde. Das Entwicklerteam konzipierte daher ein einfaches System, das auch ohne den Kostenaufwand eines ‚ausgewachsenen‘ HPC-Systems grรถรŸere Leistungsverbesserungen versprach. Das Resultat ist ein HPC-Einstiegsmodell, das sich mit sehr geringem Hardware-Aufwand realisieren lรคsst: Um Kosten zu sparen, griffen die Verantwortlichen dafรผr auf alte Desktop-PCs von Hewlett-Packard zurรผck, die eigentlich bereits ausgemustert waren. Als Betriebssystem diente Microsoft Windows 2008 Server Edition HPC, eine ‚abgespeckte‘ Windows-Version mit geringerem Ressourcenbedarf. Die Anwendungen Platform LSF von Platform Computing wurde fรผr das parallele Task-Managing und das Queuing eingesetzt. Der im Unternehmen normalerweise fรผr produktive Anwendungen genutzte Flexlm-Server diente als zentraler Server fรผr die Lizenzen, was die Administration und Pflege vereinfachte. Fรผr dieses Einstiegsmodell wurde davon ausgegangen, dass nicht mehr als zwei gleichzeitig aktive Nutzer auf das HPC-System zugreifen. Diese mรผssen sich lediglich zum Abrufen der Resultate wieder einloggen. Fรผr diese Nutzer wurde jeweils ein Rechner als externe Schnittstelle zum HPC-System vorgesehen, wobei die Rechenauftrรคge in einem Speicherbereich gesammelt und per Queuing durch LSF in das HPC-System eingelesen werden.

Dieses Prinzip vermeidet Stรถrungen der Simulation infolge von Unterbrechungen oder รœberlastung der Verbindung zu den Client-Maschinen, und die Daten stehen dem HPC-System auch fรผr das Postprocessing zur Verfรผgung. Die Kosten eines HPC-Systems entstehen hauptsรคchlich durch die Software, kรถnnen sich aber durch sorgfรคltige Planung minimieren lassen. Bei einem grรถรŸeren System mit N Computern mit jeweils M Kernen berechnet sich die benรถtigte Zahl der Lizenzen fรผr Ansys Optimetrics nach der Formel (N(M)-1. Die Lรถsung ist darauf ausgelegt, die Design-Verbesserungen fรผr leistungsfรคhige Elektronik-Komponenten durch schnelle Ermittlung der optimalen Werte fรผr Design-Parameter innerhalb benutzerdefinierter Rahmenbedingungen zu optimieren. Betriebssystem und die LSF-Lizenzen sind jeweils N mal erforderlich. Bei einem HPC-System ist auch die Anzahl der Queues in Abhรคngigkeit von der Anzahl der Rechner-‚Boxen‘ und der Kerne pro ‚Box‘ zu berรผcksichtigen, und entsprechend auch die erforderlichen DSO-Lizenzen. Die Anzahl der Nutzer, die in einer typischen Umgebung gleichzeitig auf das Tool zugreifen, spielt bei der Berechnung der notwendigen Anzahl der Lizenzen fรผr die Lรถsungen ebenfalls eine groรŸe Rolle: Die Entwickler des Automobilkonzerns verwendeten eine Konfiguration mit 16 Rechner-Knoten zusรคtzlich zum Plattform-Master-Gateway, dem Domain-Controller und dem Lizenz-Server. Der Domain-Controller diente als Fileserver, mit zwei Terabyte Plattenspeicher fรผr Nutzerdateien, sowie als Server fรผr die Dateien der Simulationsanwendung, sodass sie nicht auf jeder Box separat installiert werden musste. Fรผr dieses Einstiegssystem waren 32 DSO-Lizenzen, sechs Lizenzen fรผr Maxwell 2-D, sechs Optometrics- und 16 LSF-Server-Lizenzen erforderlich. Durch die Beschrรคnkung auf zwei Client-Rechner zum Absenden der Verarbeitungsauftrรคge wurden nur zwei Client-Lizenzen benรถtigt.

Deutliche Zeit- und Kostenersparnis in der Entwicklung

Die Simulation auf 16 Rechnern mit 32 Kernen verkรผrzte die Lรถsungszeit um den Faktor 16 auf 4,5 Stunden. Im Rahmen des Projekts konnte errechnet werden, dass im neuen System zwei Entwickler die gleiche Arbeit leisten konnten, wie vier Entwickler in einer Rechnerumgebung ohne HPC, sodass die Hรคlfte der Personalkosten eingespart werden konnte. Unter Anrechnung der Kosten fรผr die HPC-Software von rund 30.000 US-Dollar pro Jahr erzielte das einfache HPC-System eine jรคhrliche Ersparnis um die 170.000 US-Dollar. Dieser Kostenvorteil wรผrde sich natรผrlich geringfรผgig relativieren, wenn statt der ausgemusterten Hardware neue Rechner angeschafft werden mรผssen. Ein wesentlicher Vorteil des Mini-HPC-Systems ist seine Skalierbarkeit von einigen wenigen bis zu 20 Rechnern. Die einzigen ‚harten‘ Kosten entstehen durch die Software. Ein weiterer Vorteil eines solchen, kleinen Systems besteht darin, Rechenauftrรคge automatisiert zu bestimmten Zeiten starten und beenden zu kรถnnen. So lassen sich die Auftrรคge tagsรผber in Queues zusammenstellen und dann auรŸerhalb der Arbeitszeiten, zum Beispiel รผber Nacht, ausfรผhren. Hierdurch kann auch ein kleines Unternehmen, das nur รผber normale Desktop-Computer mit ausreichend Speicher verfรผgt, parametrische elektromagnetische Analysen durchfรผhren – wobei lediglich Software-Kosten anfallen. Der Einsatz von HPC fรผhrte bei dem Automobilproduzenten in Verbindung mit Analyse-Werkzeugen zu signifikanten Verbesserungen bei der Design-Produktivitรคt fรผr Antriebsmotoren. Denn da eine grรถรŸere Zahl von Design-Alternativen analysiert werden kann, lassen sich Time-to-Market-Zyklen und die Produktionskosten reduzieren sowie die Qualitรคt der Antriebsmotoren verbessern.