GTC 2010: Wie GPUs die Erschließung neuer Ölfelder erleichtern

Shashi Menon ist Research & Development Manager beim Projektmanangement- und Ölförderungsdienstleistungsunternehmen Schlumberger, das schon seit 1912 daran arbeitet, neue Ölvorkommen aufzuspüren und zu erschließen. Insbesondere, da das meiste leicht zugängliche Öl weltweit erschlossen wurde. Historisch betrachtet wächst der weltweite Ölbedarf stetig an - und wird in den nächsten Jahren mit sieben bis zehn Prozent Zuwachs sogar noch stärker ansteigen als mit der bisherigen Rate von drei Prozent. Dafür sind primär die Nicht-OECD-Länder verantwortlich - allen voran China und Indien. Und dazu kommt, dass immer mehr Ölreserven in unkonventionellen Produkten wie Ölsand, Gas und Kohle schlummern.

Wo soll gebohrt werden?
Das seismisch-akustische Aufspüren von Ölfeldern präsentiert den Ingenieuren eine Reihe von Herausforderungen. Das Prinzip ist simpel: Seismische Signale werden in den Untergrund gesendet und die daraus resultierenden Reflektionen ausgewertet, um zu sehen, ob sich dort ein Ölfeld versteckt. Geophysiker übernehmen rechnerunterstützt die Analyse der eher unverständlichen Informationen. Dabei entstehen gewaltige Datenmengen. Vier Schiffe mit bis zu sechs Kilometer langen Sensoren im Schlepptau, auf 1,2 Kilometer Breite ausgedehnt, durchpflügen einen 4,8 Kilometer breiten Meeresabschnitt. An Bord werden rund 500 TByte Daten aufgezeichnet, die anschließend in mehreren Durchgängen bearbeitet werden. Dabei sinkt die verwendete Datenmenge jedoch auf "nur" 25 bis 50 TByte, doch der Rechenaufwand steigt mit jedem Schritt gewaltig an: Für die letzten beiden sind rund vier Millionen CPU-Stunden notwendig - mehrere Wochen Dauereinsatz eines Rechenzentrums. Mit steigender Größe des Datenmaterials und immer ausgefeilteren Analyse-Algorithmen steigt der Rechenaufwand obendrein kontinuierlich an. "Heute ist der Aufwand etwa 1000 Mal so groß wie vor zehn Jahren, in zehn Jahren wird er eine Million mal so groß wie vor zehn Jahren sein", schildert Shashi Menon. Und das ist noch nicht das einzige Problem: "Im Jahr 2009 waren die Rechenkapazitäten unseres Datenzentrums in Houston bereits am Anschlag - aber den Kunden raten, im nächsten Jahr noch einmal wieder zu kommen, geht natürlich nicht." Ein einfaches Aufrüsten des Serverparks mit neuen Rechnern wäre die naheliegende Lösung, allein: "Selbst, wenn wir Platz genug für neue Rechner hätten - die Elektrizitätswerke von Houston konnten uns nicht mehr Strom zur Verfügung stellen", stellt Menon ernüchtert fest.

Mehr Rechen- statt Steckdosen-Power
Die einzig praktikable Lösung des Problems: Die Leistungsfähigkeit des Rechenzentrums selbst musste gesteigert werden. Die in den Programmen eingebetteten physikalischen Gesetzmäßigkeiten lassen sich nur begrenzt verbessern, auch neue Software beschleunigt nach Shashi Menon den Rechenvorgang nur um den Faktor zwei bis drei. Also musste neue Hardware her, die die Physik hinter den Rechenvorgängen massiv parallelisierte und damit die Geschwindigkeit der Berechnung um das 20fache steigerte. "Bislang hatten wir stets die schnellsten CPUs von Intel und AMD eingesetzt, die das beste Preis-/Leistungsverhältnis besaßen", erklärt Menon. "Doch erst mit dem Wechsel zur Nvidias Tesla-GPU konnten wir die Spitzenleistung und -speicherbandbreiten verzehnfachen." Unterm Strich brachten die GPUs mehr als doppelt so viel Leistung in die Analysealgorithmen, während der Servermenge und damit der auch der Strombedarf rapide absackte: von 77 CPU-Racks auf gerade mal 26 GPU-Racks. Gut drei Monate später hatte die Techniker in Houston die Rechenkapazität des Datenzentrums verdoppelt und ihre Mission erfolgreich ausgeführt. Und Shashi Menon ist sich sicher: "Mit den steigenden Anforderungen immer schwerer erschließbarer Ölfelder wird der Bedarf an Rechenleistung in Zukunft noch stärker ansteigen."