Computing Power

Toepassingen en websites genereren wereldwijd enorme hoeveelheden gegevens. Het World Economic Forum voorspelt dat tegen 2025 wereldwijd 463 exabytes aan gegevens zullen worden gegenereerd. De grootste uitdaging is de behoefte aan meer computing power om grotere datasets in minder tijd te verwerken en te analyseren.

Hoe wordt computing power gemeten?

Computing power verwijst naar de snelheid waarmee een computer bewerkingen kan uitvoeren. Technisch gezien is rekenkracht het aantal instructies dat per seconde kan worden uitgevoerd. Of instructies sneller kunnen worden uitgevoerd hangt voornamelijk af van de microprocessor, de kloksnelheid en de busgrootte. Als zodanig wordt rekenkracht gewoonlijk uitgedrukt in instructies per seconde (IPS), clockspeed en bussize. Clocks, die periodieke elektrische pulsen genereren, synchroniseren computeronderdelen tijdens het uitvoeren van bewerkingen. Deze snelheid wordt gemeten in Hertz, het aantal pulsen per seconde. Relatief hoge snelheden worden gemeten in miljoenen instructies per seconde (MIPS) en floating point operations per seconde (FLOPS). Daarnaast worden miljoenen FLOPS MFLOP’s genoemd en miljard FLOPS GFLOPS. De groeiende vraag naar rekenkracht heeft wetenschappers ertoe gebracht een andere aanpak te kiezen, waarbij rekenkracht wordt samengevoegd om hogere prestaties te bereiken dan met één computer. Deze aanpak staat bekend als High Performance Computing (HPC).

Gordon Moore presenteerde in 1965 een observatie dat het aantal transistors in geïntegreerde schakelingen ongeveer elke twee jaar verdubbelt. Deze observatie had gevolgen voor de Intel Corporation en andere microchip-industrieën over de hele wereld. Daarnaast heeft de opkomst van supercomputers die groot zijn nog steeds het uni-processor model van computing verplaatst naar netwerken van computers. De integratie van processoren voor het uitvoeren van één enkele complexe taak is een soort high-performance computing. Hiervoor moeten computers en/of processoren met elkaar worden verbonden om complexe berekeningen parallel uit te voeren. Bij HPC kunnen de verbonden knooppunten, afhankelijk van de opstelling, één kern of meerdere processorkernen of GPU’s gebruiken. De snelheid van een van de krachtigste supercomputers is 1.1 exaFLOPS volgens de lijst van de top 500 (De recentste krachtige HPC vindt u hier).

Computing Power en Artificial intelligence (AI)

De opkomst van AI vereist meer rekenkracht naarmate de gegevens en de digitalisering toenemen. De geavanceerde algoritmen en instrumenten van AI zoals Deep Learning vereisen nog meer computerkracht. Verwacht wordt dat in de nabije toekomst de lagere computing power de enige bottleneck zal zijn om de beste resultaten van Deep Learning te bereiken, vanwege de beperkte algoritmetraining en de grotere datasets. Computing power is van het grootste belang geworden voor AI en gegevensanalyse. Veel landen geven meer uit aan computing power om te voldoen aan hun eisen voor hun kunstmatige intelligentie strategieën, zoals gemeld door een auteur op TECHTANK. Hun AI-strategieën hangen voornamelijk af van twee factoren: onderzoek en technologie. De focus van hun technologiefactor is het verbeteren van de rekenkracht door het aantal supercomputers en hun prestaties te verhogen. Met de opkomst van HPC kan de computing power nu de AI-workload ondersteunen. AI wordt gebruikt om computing power te vergroten door te helpen bij het toezicht op de HPC-bronnen zoals servers, netwerken en opslagfaciliteiten.

Een andere variant van computing power is Field Programmable Gate Arrays (FPGA’s), die kunnen worden geprogrammeerd volgens de vereiste functionaliteit van diverse programma’s of toepassingen. Ook toepassingsspecifieke geïntegreerde schakelingen (ASIC’s) kunnen worden geprogrammeerd volgens de eisen van de toepassing. Het belangrijkste verschil tussen FPGA’s en ASIC’s is dat FPGA’s na de fabricage worden geprogrammeerd, terwijl ASIC’s tijdens het fabricageproces worden geprogrammeerd. Een ander door ZDNet gemeld innovatief idee dat door IBM wordt ontwikkeld, is deArtificial Intelligence Unit. Momenteel worden algemene microprocessoren, GPU’s en computersystemen gebruikt voor AI-toepassingen, maar IBM werkt aan een speciaal gebouwde, in AI gespecialiseerde chip die AI Unit wordt genoemd. Dit is de eerste volledige AI-chip die deep learning-modellen kan uitvoeren waarvoor traditioneel een groot aantal bewerkingen en rekenkracht nodig is. Deze AI Unit is fundamenteel gebaseerd op het ASIC-model dat verschillende deep learning-algoritmen kan uitvoeren. Hij bevat 32 kernen met 23 miljard transistors. IBM heeft gekozen voor een benaderende rekentechniek waarbij 32-bit drijvende-kommaritmetiek wordt teruggebracht tot bit-formaten.

High-performance computing als dienst

Met de stijgende vraag naar computers is een nieuwe trend ontstaan om rekenkracht als dienst te verkopen. Volgens een recent onderzoek van Forrester maakt 44% van de industriële organisaties gebruik van HPC-diensten. Verwacht wordt dat HPC als dienst in 2026 ongeveer 17 miljard dollar zal opbrengen, zo meldt alliedmarket research. Amazon biedt zijn HPC-diensten via de cloud aan om de berekeningen te versnellen. Tot de grootste HPC-oplossingsbedrijven ter wereld behoren Microsoft Corporation, Dell Technologies, Intel, IBM, Amazon Web Services, Inc., Atos, DataDirect Networks, Rescale, Advanced HPC en Penguin Computing.