Als Sey­mour Cray 1976 der Öffent­lich­keit sei­ne Cray-1 präsen­tiert, wird nicht nur ein von ro­ten Leuchtflächen durch­zo­ge­ner schwar­zer Mo­no­lith schlag­ar­tig zur Iko­ne des Com­pu­ter- und High-Tech-Zeit­al­ters. Es ist zu­gleich die In­iti­alzündung für die sprung­haf­te Ent­wick­lung ei­ner sich ständig in ho­her Tak­tung selbst über­ho­len­den Avant­gar­de im­mer schnel­le­rer Großcom­pu­ter. Un­ser Pro­jekt er­forscht aus ei­ner me­di­en- und kul­tur­wis­sen­schaft­li­chen Per­spek­ti­ve das Feld des Su­per­com­pu­ting un­ter zwei lei­ten­den Ge­sichts­punk­ten: Ers­tens möch­ten wir ei­ner Me­di­en­tech­nik­ge­schich­te des Su­per­com­pu­tings his­to­risch-sys­te­ma­tisch nach­ge­hen. Eine sol­che Me­di­en­ge­schich­te scheint sich um ei­nen zen­tra­len Be­griff an­zu­ord­nen und sich mit die­sem auch theo­re­tisch fas­sen zu las­sen: Par­al­le­lität ist nicht nur je­nes Prin­zip, das die Hard­ware-Ar­chi­tek­tu­ren von Su­per­com­pu­tern be­schreibt, son­dern des­sen Or­ga­ni­sa­ti­on auch auf der Ebe­ne von Pro­gram­mier­spra­chen und Soft­ware-Ent­wick­lung lei­ten­des Pa­ra­dig­ma und zu­gleich zen­tra­les Pro­blem ist.

Zwei­tens wird un­ser Pro­jekt die epis­te­mi­schen Ef­fek­te von Su­per­com­pu­ting aus­lo­ten, in­dem wir von des­sen An­wen­dungs­kon­tex­ten aus neue Wis­sens­for­ma­tio­nen un­ter­su­chen, die erst durch HPC (High Per­for­mance Com­pu­ting) adres­sier­bar wer­den. Die­se Ef­fek­te müssen da­bei stets im Zu­sam­men­hang der so­zio-öko­no­mi­schen und so­zio-po­li­ti­schen Kon­tex­te ge­se­hen wer­den, in de­nen und für die Su­per­com­pu­ting An­wen­dung fin­det. Zen­tral für eine sol­che Epis­te­mo­lo­gie des Su­per­com­pu­tings schei­nen uns die Be­grif­fe Ska­lie­rung und wie­der­um Par­al­le­lität zu sein. Und während die mi­kro­elek­tro­ni­sche Ver­klei­ne­rung als Ent­zug der Fass­lich­keit und Entrückung der seins­be­stim­men­den Struk­tu­ren (Kitt­ler 1993, Sie­gert 2004, Dotz­ler 2006) ei­nen Ein­satz­punkt me­di­en­wis­sen­schaft­li­cher Re­flek­tio­nen dar­stell­te, sind die epis­te­mi­schen und gou­ver­ne­men­ta­len Im­pli­ka­tio­nen es­ka­lie­ren­der und sich par­al­le­li­sie­ren­der Re­chen­ka­pa­zitäten bis­lang un­be­fragt ge­blie­ben (vgl. auch Pias 2011).

Am me­di­en-ma­te­ri­el­len Bei­spiel des Su­per­com­pu­ting las­sen sich die­se zen­tra­len Be­grif­fe der Par­al­le­lität und der Ska­lie­rung auf ver­schie­de­nen Ebe­nen mit­ein­an­der ver­zah­nen und in­for­mie­ren. Zum ei­nen auf der Ebe­ne der rei­nen Hard­ware, wo Größen­pro­ble­me von den Pro­zes­so­ren über die Spei­cher- und Ver­net­zungs­or­ga­ni­sa­ti­on bis hin zur En­er­gie- und Kühlung­s­to­po­lo­gie es­sen­zi­ell wer­den. Zu­gleich ist zwei­tens auf der Ebe­ne der Be­trieb- und Da­tei­sys­te­me, der Pro­gram­mier­spra­chen und Be­nut­zer­oberflächen das Pro­blem der Größe und der Größen­verhält­nis­se dis­kurs­ge­ne­ra­tiv wirk­sam. Und schließlich sind im HPC die Pro­ble­me und Pro­blem­zu­grif­fe und mit­hin die Zuständig­keits­for­mu­lie­run­gen über Dis­kur­se von Größen­verhält­nis­sen or­ga­ni­siert: große Da­ten­men­gen – Big Data – sei­en nur mit mas­siv par­al­lel ar­bei­ten­den Su­per­com­pu­tern zu bewälti­gen, und de­ren Ver­ar­bei­tung er­lau­be neu­ar­ti­ge Er­kennt­nis­mo­di. Die Ma­xi­mal­va­ri­an­te die­ses Dis­kur­ses bie­tet die Be­haup­tung des Wired-Au­tors Chris An­der­son, dass mit Big Data Theo­rie­bil­dung und wis­sen­schaft­li­che Me­tho­den an ihr Ende kämen. An­statt je­doch die­ses pos­tu­lier­te Ende der Theo­rie an­zu­neh­men, wer­den wir ver­su­chen, an­hand ei­ner Ge­nea­lo­gie und Epis­te­mo­lo­gie des Su­per­com­pu­ting sei­ne me­di­en­tech­ni­schen Möglich­keits­be­din­gun­gen ge­nau­er aus­zu­wei­sen und me­di­en­his­to­risch zu re­kon­stru­ie­ren.