Mit den stetig wachsenden Datenmengen wachsen auch heutige High Performance Computing (HPC)-Umgebungen in ihrer Größe und Komplexität. Gleichzeitig wächst aber auch ihre Fehleranfälligkeit, wodurch es zunehmend wichtig ist, HPC-Systeme fehlertoleranter zu machen. In dieser Arbeit werden Visualisierungstechniken vorgestellt, die für die Visualisierung und Analyse von HPC-Leistungsdaten geeignet scheinen und gezeigt, dass keine dieser Visualisierungen alleine die Komplexität dieser Daten vollständig erfassen kann. Bereits bestehende Ansätze im Bereich der HPC-Leistungsanalyse werden vorgestellt und gezeigt, dass diese entweder nur Anwendungsdaten betrachten oder nur einfache Visualisierungs- und Interaktionstechniken bieten. Im Hauptteil dieser Arbeit wird die Entwicklung eines Prototyps beschrieben, der auf diesen Kenntnissen basierend verschiedene Visualisierungen implementiert, die unterschiedliche Aspekte der Daten betrachten und anwendungsbasierte mit infrastrukturellen Daten kombinieren. Durch die Implementierung verschiedener Interaktionstechniken, wie Multiple Coordinated Views, Selektion und Filtermöglichkeiten, bietet der Prototyp unterschiedliche Möglichkeiten, um die Daten zu explorieren und analysieren. In einer anschließenden beschriebenen Benutzerstudie wird für einzelne umgesetzte Visualisierungs- und Interaktionstechniken gezeigt, dass diese sinnvoll und hilfreich für die Analyse von HPC-Leistungsdaten sind. Der Prototyp stellt damit einen sinnvollen Ansatz für die Analyse von HPC-Leistungsdaten dar und kann in Zukunft durch weitere Visualisierungs- und Interaktionstechniken erweitert werden.