Vad används HPC till?

HPC används inom AI och maskininlärning, vetenskaplig forskning, produktutveckling (simuleringar), finansiella beräkningar, läkemedelsutveckling och energisektorn. Användningen växer i takt med att beräkningsbehoven ökar.

Kan man köra HPC i molnet?

Ja, alla stora molnleverantörer erbjuder HPC som tjänst. Azure HPC, AWS ParallelCluster och Google Cloud HPC ger organisationer tillgång till superdatorkapacitet utan stora initialinvesteringar, med möjlighet att skala upp och ner efter behov.

Vad är skillnaden mellan HPC och vanliga servrar?

HPC-system använder kluster av servrar med kraftfulla processorer och GPU:er som arbetar parallellt, sammankopplade med höghastighetsnätverk (InfiniBand). Vanliga servrar saknar denna parallella kapacitet och det specialiserade nätverket som krävs för koordinerad beräkning.

Hur hänger HPC och AI ihop?

Modern AI-träning kräver samma typ av parallell beräkningskraft som traditionell HPC. Allt fler HPC-system utrustas med GPU:er och AI-acceleratorer, och gränsen mellan HPC och AI suddas ut. Samtidigt används AI-metoder för att optimera traditionella HPC-simuleringar.

Gå tillbaka

HPC (High Performance Computing)

Q: Vad är HPC (High Performance Computing)?

HPC innebär att använda kluster av kraftfulla datorer som arbetar parallellt för att lösa beräkningsintensiva problem. HPC-system kan utföra biljontals beräkningar per sekund och används inom forskning, AI-träning, produktutveckling och avancerad dataanalys.

Vad är HPC (High Performance Computing)?

HPC – High Performance Computing – innebär att använda kluster av kraftfulla datorer som arbetar parallellt för att lösa beräkningsintensiva problem som vanliga servrar inte klarar inom rimlig tid. HPC-system kan utföra biljontals beräkningar per sekund (petaflops) och används inom forskning, produktutveckling, AI-träning och avancerad dataanalys.

Traditionellt har HPC varit domänen för universitet och forskningsinstitut, men idag används tekniken allt bredare inom näringsliv och offentlig sektor – från läkemedelsföretag som simulerar molekylinteraktioner till finansbolag som beräknar riskmodeller i realtid.

Hur fungerar HPC?

Ett HPC-system (ofta kallat ett superdatorkluster) består av tre huvudkomponenter:

Beräkningsnoder – Servrar med kraftfulla processorer (CPU:er) och ofta GPU:er (grafikprocessorer) som utför själva beräkningarna. Moderna HPC-system kan ha tusentals noder.
Höghastighetsnätverk – InfiniBand eller högpresterande Ethernet som kopplar samman noderna med extremt låg latens, så att de kan dela data och koordinera arbete effektivt.
Parallell lagring – Högpresterande filsystem (som Lustre eller GPFS) som ger alla noder snabb åtkomst till stora datamängder.

HPC bygger på principen om parallell beräkning: ett stort problem delas upp i mindre delar som beräknas samtidigt på hundratals eller tusentals processorkärnor. Ramverk som MPI (Message Passing Interface) och OpenMP styr hur beräkningar fördelas och synkroniseras.

Användningsområden för HPC

HPC används inom en mängd branscher och tillämpningar:

AI och maskininlärning – Träning av stora språkmodeller (LLM) och generativa AI-modeller kräver massiv beräkningskraft. GPU-accelererade HPC-kluster är standarden för detta.
Vetenskaplig forskning – Klimatmodellering, genomik, partikelfysik och astrofysik kräver alla HPC för att behandla enorma datamängder och köra komplexa simuleringar.
Produktutveckling och ingenjörskonst – Simulering av aerodynamik (CFD), hållfasthet (FEA) och krocktester inom fordonsindustrin och flygindustrin.
Finansiella tjänster – Riskberäkning, portföljoptimering och realtidsanalys av marknadsdata.
Life sciences och läkemedelsutveckling – Molekylsimuleringar, läkemedelskandidatscreening och proteinveckningsberäkningar.
Energisektorn – Seismisk modellering för olje- och gasprospektering, optimering av vindkraftsparker och simulering av kärnreaktorer.

HPC i molnet

Traditionellt har HPC krävt egen fysisk infrastruktur – dyra superdatorer med specialiserad kylning och strömförsörjning. Idag erbjuder alla stora molnleverantörer HPC som tjänst:

Azure HPC – Microsoft erbjuder HPC-optimerade virtuella maskiner med InfiniBand och GPU-acceleration via Azure Batch och Azure CycleCloud.
AWS HPC – Amazon erbjuder HPC-kluster via AWS ParallelCluster, EC2-instanser med Elastic Fabric Adapter och GPU-baserade p-instanser.
Google Cloud HPC – HPC-arbetsbelastningar via Compute Engine med stöd för A3-instanser och Cloud Batch.

Moln-HPC ger organisationer tillgång till superdatorkapacitet utan stora initialinvesteringar. Resurser kan skalas upp vid behov och ner när beräkningarna är klara – en modell som gör HPC tillgängligt även för mindre organisationer.

HPC och AI – konvergens

Gränsen mellan HPC och AI suddas ut. Modern AI-träning kräver samma typ av parallell beräkningskraft som traditionell HPC, och allt fler HPC-system utrustas med GPU:er och AI-acceleratorer (som NVIDIA H100 och AMD MI300X). Samtidigt används AI-metoder för att optimera traditionella HPC-simuleringar – exempelvis genom att ersätta beräkningstunga steg med tränade neurala nätverk.

Denna konvergens driver utvecklingen av så kallade AI-superdatorer, som Microsoft Azure Eagle och NVIDIA DGX SuperPOD, designade för att hantera både klassisk HPC och modern AI-träning.

HPC och big data

HPC och dataanalys går hand i hand. Moderna HPC-system hanterar inte bara beräkningsintensiva simuleringar utan även storskalig databearbetning – från genomik-data på petabyteskala till realtidsanalys av IoT-sensordata. Ramverk som Apache Spark och Dask kan köras på HPC-kluster för distribuerad databehandling.