Marktforschung von Hyperion Research HPC-Markt: Starkes Wachstum für GPUs, HPC-Cloud und KI-Systeme

Von Michael Matzer

Die Auguren von Hyperion Research bescheinigen dem HPC-Markt in 2021 nach einem Wachstum auf 28 Milliarden Dollar in 2020 ( plus 1,1 Prozent) ein erhebliches Wachstum. Es basiert auf Hochleistungsinformatik in der Cloud, dem raschen Einsatz von GPUs, Großrechnerverkäufen wie Japans „Fugaku“ (1 Milliarde Dollar) sowie auf allem, was mit KI zu tun hat. Die Risiken sind weiterhin der Verlauf der Pandemie und die Probleme in den IT-Lieferketten.

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Für die Forschung in Industrie und Wissenschaft könnenn die Computersysteme gar nicht mächtig genug sein. Doch High Performance Computing hält, oft zusammen mit KI, auch längst Einzug in die Enterprise-IT.
Für die Forschung in Industrie und Wissenschaft könnenn die Computersysteme gar nicht mächtig genug sein. Doch High Performance Computing hält, oft zusammen mit KI, auch längst Einzug in die Enterprise-IT.
(Bild: Alex Myers auf Pixabay)

„Hätte es die Inbetriebnahme von Fugaku mit einer Milliarde Dollar nicht gegeben", sagte Earl Joseph, der CEO von Hyperion Research auf der „Supercomputing Conference SC21“, „wäre der HPC-Markt in 2020 sogar um sieben bis acht Prozent geschrumpft.“

Die Serververkäufe machten demnach rund die Hälfte (14 Milliarden Dollar) des Gesamtmarktes von 28 Milliarden Dollar aus. Bis 2025 sagen die Marktforscher nur für die Server einen Marktumfang von rund 20 Milliarden Dollar voraus, was einem jährlichen Wachstum von 7,9 Prozent entspräche.

Joseph und sein Team haben einen zögerlichen Start in 2021 erwartet, doch tatsächlich trat ein starkes Wachstum ein. „Wir sehen einige sehr große Erfolge bei einer Reihe von Anbietern“, so der CEO. „Wir sorgen uns weiterhin um die zweite Jahreshälfte, weil die Lieferketten und andere Aspekte Probleme wegen Covid-19 haben.“

Vieles im HPC/AI-Markt ist gegenüber dem Vorjahr gleich geblieben, daher seien nur die Änderungen erwähnt. Es gibt neue Untereinheiten für den Supercomputing-Markt: Leadership-Systeme der Exascale-Klasse; Supercomputers-Groß (3 Millionen Dollar und mehr); sowie die Einstiegsklasse für Supercomputer (500.000 Dollar bis 3 Millionen Dollar). Die Messlatte für die Supercomputerklasse liegt nach wie vor bei einer halben Million Dollar.

Diese neuen Kategorien machen die Entwicklung in den jeweiligen Klassen transparenter. „Die Leadership-Systeme werden vor allem von großen Regierungsbehörden gekauft", sagte Joseph. Doch der gegenwärtig anhaltende Boom werde sich, wie stets in diesem zyklischen Markt, bis 2025 abschwächen. Nach 40 Milliarden Dollor im Jahr 2024 werde der Gesamtmarkt (Server, Storage, Middleware, Anwendungen und Service) auf 39 Milliarden Dollar schrumpfen.

Datenzentrische Informatik mit KI

Das dynamischste Marktsegment bei den Servern ist das datenzentrische Einsatzgebiet, besonders für KI, Data Science und Analytik. Sie verarbeiten die anschwellende Datenflut sehr schnell.

Innerhalb dieses Segments, das jährlich mit rund 12 Prozent wächst, weist das KI-Segment ein jährliches Wachstum von knapp 23 Prozent auf, also fast doppelt so viel. „HPC gestützte KI-Server machen heute rund ein Drittel der datenintensiven Server aus“, sagte Hyperion-Mitarbeiter Alex Norton, „doch dieser Anteil dürfte bis 2025 auf knapp die Hälfte steigen.“ Dieses Segment wachse mit 23 Prozent dreimal so schnell wie das der traditionellen Data-Science-Server (5,9 Prozent).

Marktanteile der Hersteller

„Nachdem HPE sowohl SGI als auch Cray gekauft hat, besitzt es nun etwa ein Drittel des HPC-Server-Marktes“, sagt der Hyperion-CEO. „Dell reüssiert bei etwa 21 Prozent und wächst relativ schnell.“

Und wegen Fugaku, der Cluster ist beim Forschungsinstitut Riken angesiedelt und basiert auf Fujitsu-Technik, liegt Japan beziehungsweise die japanische Regierung mit 9,6 Prozent nun an dritter Stelle. „Wir sehen viele Veränderungen in der Liste der Marktanteile, und der Verkauf eines solch großen Systems kann die ganze Rangliste verändern.“

Die Endanwender

Hyperion interviewt alle zwölf bis 18 Monate zwischen 100 und 1400 Betreiber von HPC-Systemen. „Einige haben bis zu acht Systeme laufen“, heißt es in der aktuellen Studie. Die durchschnittliche Betriebszeit für ein HPC-System sei inzwischen auf 4,2 Jahre gestiegen, nach etwa 3,8 Jahren im bisherigen Durchschnitt. „Upgrades werden verzögert“, begründet Joseph. Er führt dies auf Budgetblockaden ebenso zurück wie auf verzögerte Kaufprozesse aufgrund der Pandemie.

Mehr Akzeleratoren im Einsatz

„Eine der Überraschungen seitens unserer Befragten in der Studie bestand in der Entdeckung, dass bereits 83 Prozent bereits eine Art von Akzelerator in ihren Systemen verwende“, so Joseph. Er spricht von GPUs, FPGAs, DPUs .... Sie würden sie für Mainstream-KI-Verarbeitung, für traditionelle Modellsimulationen oder auch nur für Experimente nutzen. (siehe: Abbildung 9)

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„In unserer Tabelle ( siehe: Abbildung 10) sind die verschiedenen Typen von KI, Machine Learning- und Deep-Learning-Ansätzen zu sehen, die genutzt werden", sagte Norton. „Machine Learning ist die wichtigste und verbreitetste Anwendung von HPC.“

Deep Learning zeige Wachstum, habe aber auch Rückschläge hinnehmen müssen, was die Transparenz und die Erklärbarkeit belange. Joseph erwartet, dass die Bedeutung von Deep Learning auf lange Sicht besonders stark wachsen werde. Es gebe neben dem Mainstream von Machine Learning noch weitere Technologien, so etwa Graph-Analytik, kognitive Informatik (Audio, Video, Sprache usw.) und semantische Analyse.

HPC in der Cloud

Die Nutzung von Cloud-Ressourcen für HPC-Workloads nimmt sehr stark zu, deutete Analyst Norton an. „Bis 2025 dürfte der HPC-Cloud-Markt auf 9 Milliarden Dollar wachsen, was einer jährlichen Steigerung von 16,7 Prozent entspricht.“

Zum Vergleich: Der gesamte HPC-Markt wächst jährlich um knapp acht Prozent auf knapp 40 Milliarden Dollar (s.o.). Der Anteil des HPC-Cloud-Markts nimmt von 2020 bis 2025 von 14 auf 19 Prozent zu, auf Kosten der On-Prem-Server.

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