Supercomputer machen gerade einen Evolutionsschritt. Bisher bestehen sie oft aus Tausenden oder Zehntausenden Prozessoren, genannt CPUs. In Zukunft dürften die aber durch GPUs abgelöst werden: Grafikprozessoren. Diese sind besonders gut im parallelen Rechnen und verbrauchen dabei weniger Strom als CPUs.

"Wir stecken lieber Geld in Köpfe als in Stromrechnungen", meint Thomas Schulthess von der ETH Zürich und dem nationalen Schweizer Supercomputing-Center.

Er hat einen neuen Supercomputer für den Wetterdienst MeteoSchweiz gebaut, auf Basis von GPUs. Der neue Rechner sei 40 Mal schneller als der vier Jahre alte Vorgänger, verbrauche aber 30 Prozent weniger Energie. Die Betriebskosten sinken also. Einen Teil des gesparten Geldes investiert Schulthess, um ein anderes Problem zu lösen:

"Viele Computersysteme und Hochleistungsrechner haben eine Tendenz, dass sie sehr archaisch sind in der Art wie sie programmiert werden. Und das sollte nicht sein. Da muss man wirklich dran arbeiten, um das zu ändern."

Seiner Ansicht nach machen es Supercomputer Wissenschaftlern unnötig kompliziert, ihre Simulationen auf ihnen laufen zu lassen. Der Einsatz von GPUs statt CPUs erfordert sowieso Mehrarbeit: Programme, die auf älteren Rechnerarchitekturen laufen, müssen aufwändig für die neuen Architekturen angepasst werden.

Hinzu kommt, dass Wissenschaftler ihre Simulationen erst auf einem kleineren Rechner entwickeln und dann für Supercomputer hochskalieren müssen. Dabei kommt komplizierte Mathematik ins Spiel. Das alles lässt sich nicht vermeiden. Aber dass die Forscher sich dann gleichzeitig noch mit den unkomfortablen Programmierumgebungen der Supercomputer auseinandersetzen müssen, soll der Vergangenheit angehören, wenn es nach Thomas Schulthess geht. Er sieht die Betreiber von Rechenzentren und Supercomputern in der Pflicht:

"Das Ziel ist, dass man diese Umgebungen, die man heute schon auf seinem Laptop hat, dass man die gleichen Umgebungen brauchen kann auf Supercomputern. Um eben den Übergang so einfach wie möglich zu machen. Das Ziel muss sein, dass die Leute nicht mit der Softwareumgebung kämpfen, sondern mit den algorithmischen Problemen kämpfen. Weil: die brauchen die Kreativität der Menschen."

Wie bei Entwicklungsumgebungen auf kleineren Rechnern auch, sollten Wissenschaftler auf Bausteine, mathematische Bibliotheken zurückgreifen können, wenn sie Supercomputer benutzen. Bisher müssten sie zu oft das Rad neu erfinden. Doch Rechenzentren würden die Investition in einfacher benutzbare Softwareumgebungen scheuen. Bei seinem Schweizer Supercomputer hat Schulthess das anders gemacht. Einen Teil der durch GPUs gesparten Stromkosten hat er in Softwareentwicklung investiert.

Er sagt, "dass die Software-Investitionen, die wir gemacht haben, zwar hoch sind, aber im Vergleich zu den Hardware-Investitionen immer noch bescheiden sind."

Wer mit dem Rechner arbeitet, kann sich so stärker auf die eigentliche Wissenschaft konzentrieren, statt sich mit dem ungewohnten System auseinanderzusetzen. So wird nicht nur der Supercomputer effizienter, sondern auch die Arbeit mit ihm.