Hier beschreiben wir sieben praktische Schritte – von der Profilierung von Workloads und der optimalen Cluster-Dimensionierung bis hin zur Kombination von lokalen und Cloud-Ressourcen, die Unternehmen helfen, Komplexität in Übersichtlichkeit zu verwandeln.br br 1) Workloads profilieren und praktische Leistungsziele festlegenbr 2) Cluster optimal dimensionieren und den richtigen CPU- und GPU-Mix wählenbr 3) Speicherebenen entsprechend den Datenlebenszyklen gestaltenbr 4) Scheduler und Container nutzen, um die Auslastung zu erhöhenbr 5) Lokale Kapazitäten nach Bedarf mit Cloud-Bursts kombinierenbr 6) Kosten pro Ergebnis messen und einfache Scorecards bereitstellenbr 7) Aktualisierungszyklen und Energieverbrauch anhand realer Daten planenbr br Fazitbr br Kosteneffizientes HPC sieht von außen betrachtet einfach aus, doch in jedem Schritt des Prozesses steckt Disziplin.