fDer Bedarf an Hochleistungsrechnern ist bei Anwendungssystemen, deren Komplexität oder Umfang große Anforderungen auf Antwortzeiten und Stabilität bei parallelen Rechenanfragen stellt, demzufolge hoch. Die entsprechenden Hochleistungsrechner haben eine auf parallele Verarbeitung ausgerichtete Architektur.

Man zählt zu den Hochleistungsrechnern zum einen Computer Cluster, welche sowohl verteilt (Grid Computing) als auch im lokalen Verbund organisiert sein können. Auch andere Rechnersysteme mit einem sehr großen, effizient organisierten Speicher  können als Hochleistungsrechner bezeichnet werden.

Damit Anwendungen diese Architektur nutzen können, müssen sie hochparallel konzipiert und programmiert sein. Dies kann auf einer Makroebene (auf mehrere Rechner verteilte Verarbeitung) oder Mikroebene (Multi Core Programming) realisiert werden.

Grid Computing

Bei einem Grid handelt es sich um eine Infrastruktur, die eine integrierte, gemeinschaftliche Verwendung von meist verteilten, autonomen Ressourcen erlaubt. Grid- oder Distributed Computing ist ein sehr intensives Forschungsfeld, dessen Vision die delokalisierte Nutzung von IT-Ressourcen aller Art ist. Netze, Rechenleistung, Software etc. sollen eine Sprache sprechen und virtuellen Organisationen eine neue Dimension erschließen. Der Begriff Grid hat seinen Ursprung in dem Vergleich dieser Technologie zum Stromnetz (engl. Power Grid). Demzufolge soll IT-Leistung so selbstverständlich über das Netz fließen wie der elektrische Strom.

Im Finanzbereich stellen Parallelisierung und Geschwindigkeit eine große Herausforderung an die Front- und Back-Office-Systeme dar. Komplexe finanzmathematische Berechnungen müssen von der Bewertung und Optimierung bis zur Quantifizierung der Markt- und Kreditrisiken eingesetzt werden. In den meisten Fällen werden Simulationsverfahren eingesetzt, die eine Herausforderung für den Real-Time-Betrieb darstellen.

Parallel zur Eigenentwicklung entsprechende Lösungen (ifs.grid ) unterstützen wir die kommerziellen Lösungen unserer Technologiepartner. Diese Lösungen lassen sich sofort einsetzen und werden von den meisten Finanzsystemen unserer Implementationspartner unterstützt. Wir verfügen über eine aktive Partnerschaft mit folgenden Herstellern:

• DataSynapse
• Platform Company
• Projekt FinGrid
  

Multi Core Programming

Standard-Software, geschrieben für einen Prozessor, läuft auf mehreren Prozessoren oder einem Multi-Core-Prozessor nicht automatisch schneller. Nur wenn Teile der Software parallel abgearbeitet werden können, die Software also multithreadingfähig ist, kann diese von mehreren Prozessorkernen profitieren.