Höchstleistungsrechnen

Durch die Optimierung der Software werden höhere Präzision, Visualisierungsqualität und Geschwindigkeit möglich. Damit liefern solche Simulationen immer schneller und realitätsnaher die von Wissenschaft und Wirtschaft z. B. in den Bereichen Klimaschutz, Energie, Gesundheit und Produktentwicklung benötigten Modelle.

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Modellierungsverfahren und Simulationsmethoden entwickeln sich neben der Theoriebildung und dem Experiment immer stärker zum entscheidenden Faktor für eine international wettbewerbsfähige Forschung in Wissenschaft und Wirtschaft. Sie werden insbesondere dort eingesetzt, wo reale Experimente nicht möglich, zu zeitaufwändig oder zu teuer sind. Sie liefern damit einen entscheidenden Beitrag zur Ressourcenschonung. Die Steigerung von Effizienz, Qualität und Zuverlässigkeit der mit Hoch- und Höchstleistungsrechnern erzielbaren Simulationen sowie die Reduktion des Energieverbrauchs hängen dabei nicht nur von der zu Grunde liegenden Hardware ab. Es kommt vielmehr auch darauf an, mit Hilfe intelligenter Software mehr Leistung aus der vorhandenen und sich ständig weiter entwickelnden Hardware zu erzielen.

Mit den wachsenden Anforderungen der Modellbildung müssen der Algorithmenentwurf, die programmtechnische Umsetzung sowie die gesamte Software-Infrastruktur unabdingbar Schritt halten mit der Leistungsfähigkeit der Rechnerplattformen. Diese werden in den nächsten Jahren maßgeblich durch Multicore-Architekturen geprägt werden, die uns heute bereits als Zwei- und Vier-Kern-Chips zur Verfügung stehen, mittelfristig jedoch mehr als hundert Kerne auf einem Chip zusammenfassen werden. Damit wird die Zahl der Prozessorkerne in einem Höchstleistungsrechner in den nächsten fünf Jahren auf mehr als eine Million steigen. Für die Software bedeutet das, dass die derzeit vorherrschenden sequentiellen bzw. parallelen Programmiermethoden zu einer Verbindung aus parallelen und verteilten Programmiertechniken erweitert werden müssen. Die Entwickler von Algorithmen und Modellen, von Simulationssoftware und auch von Betriebssystemen, Laufzeitumgebungen und Datenmanagementsystemen stehen damit vor ganz neuen Aufgaben. Um diese Systeme effizient zum Einsatz zu bringen, sind erweiterte und zum Teil auch vollständig neue Ansätze im Bereich der Software auf skalierbaren Hoch- und Höchstleistungsrechnern zu realisieren. Erst der Einsatz modernster Algorithmen und sowohl mathematischer als auch programmiertechnischer Methoden des Wissenschaftlichen Rechnens - einhergehend mit der effektiven betriebstechnischen Umsetzung auf modernen Hoch- und Höchstleistungsrechnern - wird die effiziente Lösung der komplexen Aufgabenstellungen ermöglichen. Für diese neue Komplexitätsklasse ist die interdisziplinäre Zusammenarbeit der Experten aus den entsprechenden Anwendungsgebieten, Mathematik und Informatik, unabdingbar.

Insbesondere im Hinblick auf Betrieb und Programmierung von Petaflop-Rechnern kann die Lösung dieser Fragen, einschließlich der Aufgabe der Beratung von Anwendern, nicht durch einzelne Rechenzentren allein geleistet werden. Die Vorhaben werden deshalb als Teile eines HPC-Software-Netzwerks innerhalb der derzeit im Aufbau befindlichen Gauß-Allianz der Hoch- und Höchstleistungsrechenzentren zur Zusammenarbeit verpflichtet, unter Wahrung der Interessen der beteiligten Partner aus der Wirtschaft.

Förderung

Das BMBF wird gemeinsame Verbundprojekte von Wissenschaft und Wirtschaft fördern, die gezielt die Herausforderungen der Software für hoch-skalierbare Rechner adressieren.

Förderthemen

• Entwicklung innovativer paralleler Algorithmen und Methoden für hochparallele Systeme - von den numerischen "Building Blocks" bis hin zu anwendungsnahen Verfahren;
• Evaluierung von Implementierungsalternativen in der Anwendungsentwicklung mit der Bereitstellung der zugehörigen Programmierumgebungen;
• Entwicklung von skalierbaren Programmierwerkzeugen - insbesondere zur Performance-Optimierung und automatischen Leistungsanalyse;
• Entwicklung von robusten und hoch-skalierbaren Softwaresystemen für Daten-Kommunikation und Management;
• Portierung von industriellen technischen Anwendungen auf Many-Core Prozessoren;
• Entwicklung von Softwarewerkzeugen zur Überwachung und Reduktion des Energieverbrauchs von Höchstleistungsrechnern,  Netzwerken und Datenspeichern;
• Realisierung von Software-Lösungen zum effizienten Management und zum Erschließen von großen Datenmengen;
• Bereitstellung von Werkzeugen für die zentrale Administration, die es erlauben, den Administrationsaufwand weitgehend unabhängig von der Systemgröße zu halten (Hilfsmittel zur Software-Installation, System-Überwachung, Fehleranalyse sowie Benutzer- und Ressourcenverwaltung).
  

Projekte

Projekt	Ziel	WWW
ASIL	Advanced Solvers Integrated Library  Schnelle, hoch skalierbare Löser für komplexe Systeme	Website
eeClust	Energieeffizientes Cluster-Computing	Website
ELPA	Hochskalierbare Eigenwert-Löser für Petaflop-Großanwendungen  Entwicklung von effizienten Algorithmen für das Eigenwertproblem bei symmetrischen Matrizen für den Einsatz auf sehr hohen Prozessor-Core-Zahlen zukünftiger Petaflop Rechner	Website
HI-CFD	Hocheffiziente Implementierung von CFD-Codes für HPC-Many-Core-Architekturen  Entwicklung generischer Methoden und Werkzeuge für die Adaption und Optimierung von CFD-Verfahren auf Rechnerprozessoren mit einer Vielzahl von Cores und deren exemplarische Anwendung auf die Codes TAU und TRACE	Website
IMEMO	Innovative HPC-Methoden und Einsatz für hochskalierbare Molekulare Simulation   Entwicklung von Programmiermethoden und Bibliotheken für Molekulare Simulationen für industrielle Anwendungen auf Cluster mit Many-core Prozessoren	Website
ISAR	Integrierte System- und Anwendungsanalyse für massivparallele Rechner im Petascale-Bereich  skalierbare integrierte System- und Anwendungsanalyse für den Einsatz in Produktionsumgebungen auf der Basis von Periscope	Website
J-Cell	Entwicklung einer robusten, hoch-skalierbaren verteilten Laufzeitumgebung für Cluster aus heterogenen Mehrkernprozessoren	Website
ScaFaCoS	Skalierbare schnelle Löser für langreichweitige Wechselwirkungen	Website
ScalES	Entwickeln von Methoden und Softwaremodulen mit dem Ziel einer hohen und effizienten Skalierung komplexer gekoppelter Simulationsmodelle auf modernen Parallelrechnern
SILC	Skalierbare Infrastruktur zur automatischen Leistungsanalyse paralleler Codes  skalierbare und einfach zu nutzende Infrastruktur zur Leistungsmessung von Supercomputer-Anwendungen	Website
SKALB	Lattice-Boltzmann-Methoden für skalierbare Multi-Physik-Anwendungen  effiziente Implementierung und Weiterentwicklung von Lattice-Boltzmann basierten Strömungslösern zur Simulation komplexer Multi-Physik-Anwendungen auf Rechnern der Petascale-Klasse	Website
STEDG	Hocheffiziente und skalierbare Software für die Simulation turbulenter Strömungen in komplexen Geometrien	Website
TIMACS	Tools for Intelligent System Management of Very Large Computing Systems  Frameworks für ein intelligentes Management sehr großer Rechnersysteme	Website
VisPME	Visualization in parallel manycore environments  flexible, hochparallele und skalierbare Integrationsumgebung zur Datenaufbereitung und interaktiven Visualisierung	Website