Illustration Absmeier foto freepik ki

In vielen industriellen Entwicklungsabteilungen ist es inzwischen Alltag, dass Bauteile oder ganze Systeme erst Monate nach ihrem virtuellen Test zum ersten Mal physisch gebaut werden. Getestet wurde da längst – aber in der Simulation. Der digitale Zwilling hat sich in der Fertigung nicht nur etabliert, er ist Voraussetzung geworden für komplexe, beschleunigte und iterative Entwicklungsprozesse.

Im Zentrum dieser Entwicklung steht das sogenannte Computer-Aided Engineering (CAE) – der rechnergestützte Einsatz physikalischer Simulationen zur Unterstützung der Produktentwicklung. Was als Ergänzung zur Konstruktion begann, ist heute eine treibende Kraft in der Entwicklung technischer Systeme: präzise, automatisierbar und tief in den Gesamtprozess integriert.

Moderne CAE-Umgebungen bilden dabei keine Einzelphänomene mehr ab, sondern modellieren komplexe Wechselwirkungen. Ob Thermik, Struktur, Strömung oder Elektromagnetik – die relevanten physikalischen Effekte greifen ineinander.

Ein typisches Beispiel: Beim Wärmemanagement eines Batteriemoduls im Elektrofahrzeug werden gleichzeitig Kühlmittelfluss, Materialausdehnung, elektrische Verluste und dynamische Lastzyklen simuliert. Diese Multiphysik-Modelle liefern nicht nur technische Absicherung, sondern verschieben auch die Schnittstelle zwischen Konstruktion und Validierung – hin zu einer virtuellen Frühbewertung.

Die damit verbundene Rechenlast ist enorm. Jedes zusätzliche physikalische Modell, jede Verfeinerung des Gitters, jede zeitliche Auflösung treibt die Komplexität in die Höhe.

Während klassische Simulationen mit wenigen hunderttausend Elementen auskamen, arbeiten viele Unternehmen heute mit Modellen, die mehr als 50 Millionen Freiheitsgrade abbilden – bei zeitlich aufgelösten Prozessen, multiplen Parametervarianten und iterativen Optimierungsschleifen.

In der Crash-Simulation etwa werden längst nicht mehr nur Verformungen einzelner Blechteile analysiert. Simuliert wird das Zusammenspiel von Karosseriestruktur, Airbags, Gurtstraffern, Sitzen und Insassendummies – mit Reaktionen auf Millisekundenbasis, inklusive Rotationen, Materialversagen und Rückwirkungen auf benachbarte Komponenten.

Ohne spezialisierte High-Performance-Computing-Infrastrukturen (HPC) sind solche Aufgaben nicht mehr beherrschbar. HPC-Systeme ermöglichen es, Millionen Gleichungen gleichzeitig zu lösen, komplexe Simulationsjobs intelligent zu verteilen und mehrere Varianten in kürzester Zeit durchzurechnen – eine Grundvoraussetzung für jede Form von agiler, digital gestützter Produktentwicklung.

Engineering-Simulation steht damit exemplarisch für die Verschmelzung von Entwicklung, Rechenleistung und Datenmanagement.

Technische Anforderungen und die Rolle von High Performance Computing

Mit der wachsenden Bedeutung virtueller Tests steigen auch die Anforderungen an die technische Infrastruktur – nicht linear, sondern exponentiell. Moderne Engineering-Simulationen beanspruchen Rechenleistung, Speicher und Bandbreite in einem Ausmaß, das klassische IT-Umgebungen schnell überfordert. Was früher auf Workstations erledigt werden konnte, etwa einzelne statische Belastungstests, ist heute zur Ausnahme geworden. Stattdessen dominieren hochauflösende Multiphysik-Modelle, die komplexe Wechselwirkungen über Zeit und Raum hinweg berechnen: Strukturverformungen unter realistischen Lastkollektiven, gekoppelte thermische und mechanische Effekte oder elektromagnetische Felder in dynamischen Systemen.

Diese Simulationen erzeugen gewaltige Datenmengen – oft im Terabyte-Bereich, selbst bei einer einzigen Recheniteration. Kommen Variantenanalysen hinzu, etwa bei der Optimierung von Fahrzeugplattformen oder Maschinenkomponenten, vervielfacht sich das Datenvolumen binnen kürzester Zeit. Die IT-Infrastruktur muss diese Belastungen nicht nur aufnehmen, sondern sie auch ohne Verzögerungen verarbeiten können.

Parallel steigt der Druck auf die Entwicklungszeiten. Nicht nur der Wettbewerb fordert kürzere Innovationszyklen – auch die zunehmende Anwendung inkrementeller Methoden in der Produktentwicklung verlangt schnelle Rückkopplung. Entwürfe werden iterativ optimiert, Modelle laufend angepasst. Simulationen müssen deshalb innerhalb von Tagen oder sogar Stunden durchlaufen werden – eine Herausforderung, die sich nur mit massiv paralleler Rechenleistung bewältigen lässt.

High Performance Computing (HPC) wird damit zur unverzichtbaren Technologie.

Durch die Aufteilung der Rechenlast auf tausende Prozessorkerne lassen sich komplexe Aufgaben deutlich beschleunigen. Moderne CAE-Workloads profitieren dabei nicht nur von CPU-Leistung, sondern auch von spezialisierter Infrastruktur: etwa GPUs zur Beschleunigung numerischer Verfahren, hochperformante Netzwerke zur Minimierung von Latenzen oder parallele Dateisysteme zur schnellen Datenbereitstellung.

Doch hohe Leistung allein reicht nicht aus. HPC-Umgebungen müssen flexibel skalieren – sowohl für große Einzelprojekte als auch für viele parallele Simulationsjobs. Sie müssen mit den Lizenzmodellen spezialisierter CAE-Software kompatibel sein und dürfen keine Engpässe bei Speicher oder Kommunikation erzeugen.

Standortnahe und hybride Infrastrukturkonzepte

Für den Erfolg virtueller Produktentwicklung ist heute nicht nur die Qualität der Simulationsmodelle entscheidend, sondern auch die Architektur der zugrunde liegenden Infrastruktur. Gerade Engineering-Simulationen stellen sehr spezifische Anforderungen – etwa an Latenz, Datenvolumen, Sicherheit und Lizenzmanagement –, denen viele Public-Cloud-Lösungen in der Praxis nicht gerecht werden.

Zwar bieten Public Clouds auf dem Papier nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit und flexible Abrechnungsmodelle. Doch große CAE-Workloads stoßen hier schnell an strukturelle Grenzen: Die Übertragung hochaufgelöster Simulationsdaten über öffentliche Netzwerke verursacht Verzögerungen, steigert die Komplexität der Systemintegration und kann zu Sicherheitsrisiken führen. Hinzu kommt, dass viele Cloud-Plattformen nicht auf hochparallele Rechenjobs oder die Lizenzlogik spezialisierter CAE-Anwendungen optimiert sind.

Insbesondere bei vertraulichen Entwicklungsdaten – etwa bei neuen Fahrzeugarchitekturen oder produktionsnahen Algorithmen – ist die Kontrolle über Standort, Zugriff und Infrastruktur nicht verhandelbar. Deshalb setzen immer mehr Unternehmen auf hybride Modelle, die die Rechenflexibilität der Cloud mit der Kontrolle und Effizienz lokaler Systeme kombinieren.

Im Zentrum stehen dabei standortnahe HPC-Cluster, die direkt auf dem Werksgelände (on-premises) oder in dedizierten Co-Location-Zentren betrieben werden. Sie bieten unmittelbaren Zugriff auf Rechenleistung, minimieren Latenzen und sichern die vollständige Datenhoheit. Gleichzeitig lassen sie sich – etwa bei Lastspitzen – gezielt mit Cloud-Ressourcen ergänzen, ohne dass zentrale Daten das eigene System verlassen müssen.

Gerade in global aufgestellten Unternehmen mit verteilten Entwicklungsstandorten entstehen so hochgradig flexible Simulationsumgebungen. Rechenjobs lassen sich über Regionen hinweg koordinieren, Daten bleiben lokal abrufbar, und regulatorische Vorgaben – etwa zu Datenhoheit oder Zugriffskontrolle – werden zuverlässig eingehalten. Damit wird die Infrastruktur nicht nur technischer Möglichmacher, sondern integraler Bestandteil der Simulationsstrategie – und letztlich ein Wettbewerbsfaktor.

Strategischer Einfluss auf die Fertigung

Engineering-Simulation ist längst mehr als ein Werkzeug zur Absicherung technischer Entwürfe – sie wird zum strategischen Hebel für schnellere, effizientere und robustere Entwicklungsprozesse. Virtuelle Tests ersetzen in vielen Fällen physische Prototypen, verkürzen Entwicklungszeiten und schaffen belastbare Entscheidungsgrundlagen, die technische, wirtschaftliche und nachhaltige Aspekte frühzeitig integrieren.

Unternehmen, die ihre Simulationslandschaft auf leistungsfähige und skalierbare IT-Infrastrukturen stützen, erhöhen nicht nur ihre Innovationsgeschwindigkeit, sondern auch ihre Reaktionsfähigkeit: auf neue regulatorische Vorgaben, veränderte Kundenanforderungen oder Störungen in der Lieferkette. Die Voraussetzung dafür ist klar: Nur wer Rechenleistung, Datenzugriff und Softwareintegration als strategische Infrastruktur begreift, kann virtuelle Entwicklung konsequent nutzen – und daraus einen echten Wettbewerbsvorteil ziehen.

Lenovo ist ein Anbieter im Bereich High Performance Computing (HPC) und bietet maßgeschneiderte Lösungen für Unternehmen und Forschungseinrichtungen an. Ein besonderes Augenmerk legt Lenovo auf Energieeffizienz und Nachhaltigkeit. Durch den Einsatz von Wasserkühlungstechnologien wie Lenovo Neptune können Rechenzentren bis zu 40 % Energie im Vergleich zu herkömmlichen luftgekühlten Systemen einsparen. Die HPC-Lösungen von Lenovo finden in vielfältigen Bereichen Andwendung, darunter Bioinformatik, Klimaforschung und Fahrzeugentwicklung. Beispielsweise unterstützt Lenovo die TU Darmstadt beim Ausbau ihres Lichtenberg II Supercomputers, um damit auch den Verbund für Nationales Hochleistungsrechnen (NHR) zu stärken.

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