Prof. Dr. Christian Plessl verbessert die Rechenleistung von Computersystemen
Mehr Daten, komplexere Anwendungen: Die Anforderungen an IT wachsen. Christian Plessl, neuer Professor an der Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, arbeitet an der Weiterentwicklung von Hard- und Software, damit Hochleistungsrechnen schneller, effizienter und flexibler wird.
Hochleistungsrechner kommen zum Beispiel bei aufwendigen Computersimulationen zum Einsatz, die als Werkzeug für die Wissenschaft immer wichtiger werden. „Man spricht schon von einem dritten Paradigma: Simulationen tragen zum Erkenntnisgewinn bei wie Experimente und Theorien. Diese „Was wäre wenn“-Szenarien sind allerdings äußerst schwer zu berechnen.“
Die Computer sollen aber nicht nur kompliziertere Rechnungen lösen können, sondern auch Daten in kürzerer Zeit verarbeiten und zeitgleich weniger Energie verbrauchen. „Bei den heutigen Mengen an Bildern und Videos brauchen wir eine hocheffiziente Datenverarbeitung für Mobilgeräte, um mit der verfügbaren Akkuleistung zurecht zu kommen. Und große Rechenzentren brauchen nicht nur unheimlich viel Strom zum Betrieb, sondern zusätzliche Energie, um die Computer auf eine konstante Temperatur zu kühlen. Das erzeugt sehr hohe Kosten und ist dazu ein ökologisches Problem.“
Hoher Energieverbrauch
Rechner produzieren jede Menge Wärme: Einzelne Prozessoren sind aus diesem Grund an ihrem Leistungslimit angekommen. Sie können nicht mehr schneller werden, weil sie sonst zu heiß werden und schmelzen würden, erklärt Christian Plessl. Die Lösung: Man verteilt die Rechenaufgaben auf viele Prozessoren – Arbeitsteilung von Computern sozusagen. In der Fachsprache nennt sich dieses Verfahren Paralleles Rechnen. Voraussetzung dafür sind sehr schnelle Verbindungsnetzwerke, die für die Kommunikation von Zwischenergebnissen zwischen den Computern sorgen.
Christian Plessl entwirft Konzepte von solchen Computerarchitekturen – überlegt, wie Prozesse sinnvoll verteilt werden können, und beschreibt dabei in Programmiersprache abstrakt, welcher Prozessor was tun soll. „Ziel ist, dass die Computer möglichst effizient zeitgleich rechnen. Dabei sollen sie möglichst wenig Zeit durch Kommunikation verlieren.“ Im unieigenen Rechenzentrum PC² (Paderborner Zentrum für Paralleles Rechnen), wo Christian Plessl Geschäftsführer ist, arbeiten im aktuellen Großrechnersystem über 550 Server mit insgesamt 10'000 Prozessorkernen vernetzt zusammen: Bei der Installation im Jahr 2013 war das der 173. schnellste Computer der Welt.
Flexible Prozessoren für spezialisierte Anwendungen
Der Wissenschaftler will solche Systeme in Zukunft auch noch flexibler für unterschiedliche Anforderungen machen. „Es geht um einen Computer, der nicht alles gleich gut kann, sondern auf eine konkrete Anwendung zugeschnitten ist.“ So eine Spezialisierung ist mit rekonfigurierbarer Hardware – sogennanten FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) – möglich, bei der sich Grundrechenoperationen beliebig kombinieren und verschalten lassen.
Christian Plessl konstruiert Prototypen für solche maßgeschneiderte Prozessoren, die er an Beispielanwendungen erprobt. Für Forschung im Bereich der Nanophotonik an der Uni Paderborn hat der Informatiker mithilfe der rekonfigurierbaren Hardware etwa ein Modell entwickelt, mit dem Computersimulationen zehn bis hundertmal schneller ausgeführt werden können als mit herkömmlichen Systemen.
„Die Technologie hat bald die Reife, sie breit als Werkzeug für wissenschaftliche Fragestellungen z. B. aus der Physik oder dem Maschinenbau einsetzen zu können – und marktfähig zu werden.“ Große Hersteller und Nutzer von Computertechnologien wie IBM, Intel, Microsoft oder Baidu hätten großes Interesse an der neuen Hardware-Technik. „Da geht es um riesige Computersysteme mit teilweise 50 bis 100 Tausend Computern mit immensen Betriebskosten. Es gibt großen Bedarf, die Leistung dieser Rechenzentren durch optimierte Funktion effizienter zu machen.“
Christian Plessls großes Ziel ist es, die Möglichkeit der flexiblen Spezialisierung durch rekonfigurierbare Hardware mit der hohen Parallelität von Großrechnern zusammenzubringen: „Diese Kombination ist eine Schlüsseltechnologie, wenn wir aktuelle und zukünftige Fragestellungen aus Wissenschaft und Technik mit sehr hohen Anforderungen an Rechenleistung auch mit vertretbaren Kosten lösen wollen.“
Text: Frauke Döll
