Abstract
High performance computing boasts a steadily increasing number of adherents, for excellent reasons, traditional and innovative. However, the promises for which scientists and engineers have been drawn to the extreme of the spectrum are more elusive than the simple extrapolation of decades of exponential improvement suggests. Programming today´s systems for high performance is already problematic for many scientists and the learning curve will inexorably steepen. Expectations should be brought in line with the increasing difficulty of pushing the high performance frontier, and, for once, the modeling, algorithms, and software advances required to use the emerging hardware effectively should not be left until the hardware begins to arrive.
Zusammenfassung
Das Hochleistungsrechnen rühmt sich einer — aus klassischen oder ganz neuen, aber immer aus sehr guten Gründen — stetig wachsenden Anhängerschaft. Allerdings sind die Verheißungen, die Wissenschaftler zum oberen Ende des Leistungspektrums gelockt haben, schwerer fassbar als die einfache Extrapolation des exponentiellen Wachstums an Rechenleistung, welche wir seit Jahrzehnten sehen, vorgaukelt. Bereits heute ist es für viele Wissenschaftler schwierig, Supercomputer voll auszureizen, und die Lernkurve wird in Zukunft unerbittlich flacher werden. Daher müssen die Erwartungen an Hochleistungsrechensysteme ins Verhältnis zum Aufwand gesetzt werden, der nötig ist, um deren Leistung bestmöglich auszunutzen. Hierbei darf man mit Fortschritten bei Modellierung, Algorithmen und Software, die zur effektiven Nutzung neuer Hardware notwendig sind, nicht bis zur flächendeckenden Verfügbarkeit dieser Hardware warten.
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