NAFEMS-DACH-Konferenz 2026

Die Technik im Elite-Formel-Motorsport bewegt sich in einem Umfeld, in dem die Leistung von extrem geringen Abständen bestimmt wird und in dem die aerodynamische Effizienz der entscheidende Faktor für den Rennerfolg ist. Die Aerodynamik wirkt sich direkt auf die Bremsstabilität und das Kurvenverhalten aus, wobei der aerodynamische Grip den mechanischen Grip um das Vier- bis Fünffache übertrifft. In einem derart eng verzahnten System können bereits kleine Ineffizienzen zum Verlust von Positionen führen, während relativ geringfügige aerodynamische Optimierungen Verbesserungen der Rundenzeiten in der Größenordnung von 0,1 bis 0,3 Sekunden bewirken können. Diese Bedingungen heben die numerische Strömungsmechanik (CFD) von einem unterstützenden Werkzeug zu einem zentralen Faktor für die Wettbewerbsleistung, wodurch die Effektivität jeder einzelnen Simulation von entscheidender Bedeutung ist.

CFD als begrenzte Ressource
Was dieses Umfeld auszeichnet, ist nicht nur die Abhängigkeit von CFD, sondern auch die Art und Weise, wie dessen Nutzung eingeschränkt wird. In der Formel 1 unterliegen CFD-Aktivitäten expliziten regulatorischen Beschränkungen, die festlegen, wie viel Rechenleistung jedes Team nutzen darf. Diese Grenzen werden dynamisch anhand der Wettbewerbsrangliste angepasst, wobei Teams mit niedrigerem Rang bis zu 115 % einer Basiszuweisung erhalten, während der Konstrukteursweltmeister auf bis zu 70 % beschränkt sein kann. Diese Struktur führt einen bewussten Mechanismus zum Wettbewerbsausgleich ein, bei dem Erfolg die zukünftige Rechenkapazität verringert und die leistungsstärksten Teams dazu zwingt, selektiver und effizienter zu arbeiten.

In diesem Rahmen wird CFD zu einer begrenzten und messbaren Ressource. Der Verbrauch wird anhand einer standardisierten Kennzahl quantifiziert: AUh = (NCU × NSS × CCF) / 3600, wobei NCU die Anzahl der CPUs, NSS die Laufzeit in Sekunden und CCF die CPU-Taktfrequenz bezeichnet. Jede Simulation verbraucht einen festgelegten Anteil einer festen Zuteilung, der nicht überschritten werden darf, und nicht genutzte Kapazitäten verfallen. Dadurch entsteht ein strenger Rahmen, innerhalb dessen die gesamte aerodynamische Entwicklung stattfinden muss, wodurch der Fokus von der Gesamtzahl der durchgeführten Simulationen hin zur Maximierung der Anzahl nützlicher Simulationen verlagert wird, die zur Leistungssteigerung beitragen.

Von CFD-Einschränkungen zur HPC-Optimierung
Diese Einschränkungen verändern die Rolle des High-Performance-Computing (HPC) grundlegend. In den meisten ingenieurwissenschaftlichen Umgebungen werden HPC-Systeme als skalierbare Infrastruktur betrachtet, bei der steigender Rechenbedarf durch den Einsatz zusätzlicher Hardware gedeckt werden kann. In der Formel 1 wird der CFD-Durchsatz jedoch eher durch Vorschriften als durch die Verfügbarkeit von Hardware begrenzt. Folglich führt eine Erweiterung der Rechenkapazität nicht zu einer Erhöhung der zulässigen Anzahl an Simulationen. Stattdessen verlagert sich der Schwerpunkt darauf, aus einem festen Rechenbudget den größtmöglichen Nutzen zu ziehen.

Durch diese Verlagerung rückt die HPC-Optimierung in den Mittelpunkt der technischen Leistung. Das Ziel besteht nicht darin, den gesamten Rechenaufwand zu erhöhen, sondern die Effizienz bei der Nutzung vorhandener Ressourcen zu verbessern, damit innerhalb derselben Zuweisung aussagekräftigere Simulationen durchgeführt werden können. Jede Ineffizienz im HPC-System verringert direkt die Anzahl der durchführbaren CFD-Läufe, wodurch die Systemleistung und die Ressourcenauslastung zu entscheidenden Faktoren für den Wettbewerbserfolg werden.

Ressourcenengpässe und -ungleichgewichte verstehen
HPC-Systeme sind komplexe Umgebungen, in denen die Leistung von mehreren miteinander interagierenden Ressourcen bestimmt wird, darunter Rechenkapazität, Speichergröße, Speicher-E/A, Netzwerkbandbreite, Interprozesskommunikation, Scheduler-Konfiguration und die Verfügbarkeit von Softwarelizenzen. In der Praxis sind diese Ressourcen selten ausgewogen. Häufig kommt es vor, dass eine Ressource ausgelastet ist, während andere nicht voll genutzt werden, was zu Engpässen führt, die den Gesamtdurchsatz des Systems einschränken.

So können beispielsweise Simulationen, die auf den ersten Blick rechenintensiv erscheinen, tatsächlich durch die Speicherbandbreite oder Latenz eingeschränkt sein, wodurch die CPUs nicht mit voller Effizienz arbeiten können. Verteilte Workloads können mit Interconnect- oder Netzwerkkonflikten konfrontiert sein, was die Skalierbarkeit über die Knoten hinweg einschränkt. Speichersysteme können die Leistung durch ineffiziente Datenzugriffsmuster begrenzen, während Stromverbrauch und thermische Grenzen zu einer Drosselung führen können, die die effektive Verarbeitungsgeschwindigkeit verringert. Zudem sind parallele Workloads naturgemäß durch nicht parallelisierbare Komponenten begrenzt, was bedeutet, dass eine Erhöhung der Anzahl der CPUs nicht immer zu proportionalen Leistungssteigerungen führt.

Diese Ungleichgewichte verdeutlichen eine zentrale Herausforderung: Die Gesamteffizienz von HPC wird nicht durch die Gesamtmenge der verfügbaren Ressourcen bestimmt, sondern davon, wie gut diese Ressourcen aufeinander abgestimmt und genutzt werden. Wenn ein Engpass dominiert, kann der Rest des Systems nicht voll ausgeschöpft werden, was zu einem geringeren Durchsatz und höheren Rechenkosten pro Simulation führt.

Nutzung von Messdaten zur Ermittlung von Ineffizienzen
Um diese Herausforderungen zu bewältigen, ist ein detaillierter Einblick in das Systemverhalten erforderlich. Moderne HPC-Umgebungen generieren umfangreiche Messdaten, die Einblicke sowohl in die Systemleistung als auch in die Simulationsnutzung bieten. Hardware-Leistungszähler decken Ineffizienzen auf niedriger Ebene auf, wie z. B. Cache-Fehltreffer und Speicherblockaden, während Messungen auf Knotenebene den Stromverbrauch, die Temperatur und potenzielle thermische Drosselungseffekte erfassen. Systemweite Profiling-Tools decken darüber hinaus Muster von Konflikten und Ungleichgewichten zwischen Rechen-, Speicher-, Netzwerk- und Speichersubsystemen auf.

In Kombination mit Nutzungsdaten wie Auftragsplanungsmustern, Lizenz-Parallelität und zeitbasiertem Bedarf liefern diese Messwerte einen umfassenden Überblick über die Ressourcennutzung. Sie ermöglichen die Identifizierung ungenutzter Rechenkapazitäten, Engpässe zu Spitzenzeiten und falsch zugewiesener Workloads, die mit herkömmlichen Überwachungsansätzen möglicherweise nicht erkennbar sind. In vielen Fällen sind Ineffizienzen nicht offensichtlich, da sie über mehrere Komponenten des Systems verteilt sind, weshalb eine datengestützte Analyse unerlässlich ist, um Leistungseinbußen aufzudecken.

Optimierungsmaßnahmen und Verbesserungen auf Systemebene
Sobald Ineffizienzen identifiziert wurden, können gezielte Optimierungsstrategien angewendet werden, um die Gesamtsystemleistung zu verbessern. Zu diesen Maßnahmen gehören beispielsweise die Feinabstimmung der CPU-Zuweisung zur Steigerung der Kerneffizienz, die Verbesserung der Kühlsysteme zur Vermeidung von thermischer Drosselung sowie die Beseitigung von E/A-Engpässen durch optimierte Datenanordnung und Zugriffsmuster. Anpassungen an den Job-Schedulern können die Arbeitslasten besser auf die verfügbaren Ressourcen abstimmen, während ein verbessertes Lizenzmanagement sicherstellt, dass Software-Einschränkungen den Durchsatz nicht unnötig begrenzen.

In manchen Fällen kann eine Analyse ergeben, dass zusätzliche HPC-Kapazität erforderlich ist. Diese Entscheidung muss jedoch auf einem klaren Verständnis darüber beruhen, welche Ressource die Leistung einschränkt. Das Hinzufügen von Rechenknoten zu einem System, das durch Speicherbandbreite, Speicher-E/A oder Netzwerkleistung begrenzt ist, verbessert den Durchsatz nicht und kann die Betriebskosten erhöhen, ohne nennenswerte Vorteile zu bringen. Umgekehrt kann eine Kapazitätserweiterung, wenn die Ressourcen gut ausbalanciert und vollständig ausgelastet sind, zu messbaren Verbesserungen bei Leistung und Produktivität führen.

Kommerzielles HPC: Leistungs- und Kostenoptimierung
Zwar stellt die Formel 1 ein Beispiel mit ganz besonderen Rahmenbedingungen dar, doch lassen sich die zugrunde liegenden Prinzipien direkt auf kommerzielle HPC-Umgebungen übertragen. In diesen Umgebungen sind nicht regulatorische Vorgaben die wichtigste Einschränkung, sondern die Kosten. HPC-Systeme sind mit erheblichen Investitions- und Betriebskosten verbunden, darunter die Anschaffung von Hardware, der Energieverbrauch, die Wartung und Softwarelizenzen. Daher geht das Optimierungsziel über die reine Leistung hinaus.

Wirtschaftsunternehmen müssen zwei Ziele gegeneinander abwägen: die erforderlichen Simulationen so schnell wie möglich durchzuführen und die Kosten für die HPC-Ressourcen zu senken, die zur Erzielung dieser Ergebnisse benötigt werden. Bei einer festen Anzahl von Simulationen kann eine Verbesserung der Systemeffizienz die Rechenzeit verkürzen, den Energieverbrauch senken und die Lizenzkosten verringern. In vielen Fällen lässt sich durch eine bessere Ressourcenverteilung dieselbe Arbeitslast mit weniger Rechenressourcen bewältigen, was zu einer direkten Senkung der Gesamtkosten führt.

Hier ergibt sich eine wichtige Parallele zur Formel 1. In einem regulierten Umfeld führt Ineffizienz dazu, dass innerhalb eines festgelegten Budgets weniger Simulationen durchgeführt werden können. In einem kommerziellen Umfeld erhöht Ineffizienz die Kosten, die für die Durchführung einer bestimmten Anzahl von Simulationen anfallen. Auch wenn sich die Rahmenbedingungen unterscheiden, ist die zugrunde liegende Herausforderung dieselbe: sicherzustellen, dass HPC-Ressourcen so effektiv wie möglich genutzt werden.

Ein datengestützter Ansatz zur Ressourcenoptimierung
Die gemeinsame Lösung für beide Bereiche ist ein disziplinierter, datengestützter Ansatz für das Ressourcenmanagement. HPC-Systeme müssen kontinuierlich gemessen und analysiert werden, um zu verstehen, wie Ressourcen genutzt werden und wo Engpässe auftreten. Engpässe müssen identifiziert und behoben werden, Workloads müssen an die Systemkapazitäten angepasst werden, und Entscheidungen bezüglich der Kapazitätserweiterung müssen auf klaren Fakten statt auf Annahmen basieren.

Durch die Schaffung von Rückkopplungsschleifen zwischen Systemmessungen und operativen Entscheidungen können Unternehmen im Laufe der Zeit sowohl ihre Leistung als auch ihre Effizienz schrittweise verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht eine effektivere Nutzung der vorhandenen Infrastruktur, reduziert unnötige Kosten und stellt sicher, dass jede zusätzliche Investition in HPC-Ressourcen einen sinnvollen Mehrwert liefert.

Fazit
Die Erfahrungen aus dem Spitzenmotorsport zeigen, dass eine Optimierung sowohl notwendig als auch erreichbar ist, wenn Rechenressourcen als begrenzt und messbar betrachtet werden. Indem sie sich auf die Verbesserung der Ressourcennutzung statt auf eine bloße Kapazitätserweiterung konzentrieren, können Unternehmen den Simulationsdurchsatz steigern, die Kosten pro Lösung senken und ihre HPC-Investitionen effektiver nutzen. Die gleichen Prinzipien, die in einem von Einschränkungen geprägten Rennsportumfeld Wettbewerbsvorteile ermöglichen, lassen sich allgemein anwenden, um in einer Vielzahl von Branchen effizientere und kostengünstigere Simulationen zu erzielen.