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Teilprojekt 1: Hybride Parallelisierung von Strömungssimulationen
TU Darmstadt: Prof. Bischof; Prof. Bischof
Das am FNB entwickelte Programmpaket FASTEST zur Simulation turbulenter Strömungen die Grundlage für unterschiedliche Forschungsarbeiten, etwa zur Untersuchung von Verbrennungsvorgängen in Gasturbinenbrennkammern, von Fluid-Struktur-Interaktionen, von Fluid-Akustik-Kopplungen oder von formoptimierten Strömungsgeometrien. Die Parallelisierung ist mittels einer räumlichen Gebietszerlegung mit automatisierter Gitterpartitionierung realisiert, wobei die Implementierung über Message-Passing mittels MPI erfolgt. Eine hybride Parallelisierung, welche neben MPI für die Parallelisierung über die Knoten die OpenMP Schnittstelle für die Parallelisierung innerhalb der Knoten ausnutzt, benötigt weniger Speicher und liefert eine bessere Leistung als eine „nur-MPI“ Parallelisierung. Ziel dieses Projektes ist es, eine Hybridversion von FASTEST zu entwickeln, welche neben Leistungsaspekten insbesondere auch die Nachhaltigkeit der Code-Weiterentwicklung adressiert. Da FASTEST einer der am meisten genutzten Codes auf dem Hessischen Hochleistungsrechner ist, wird neben der Erweiterung der wissenschaftlichen Möglichkeiten insbesondere auch die Nutzung dieser teuren Computer-Infrastruktur verbessert. In diesem Sinne schafft das Projekt auch Perspektiven über die TU Darmstadt hinaus zu anderen Nutzern des Hessischen Hochleistungsrechners, welche in ähnlicher Weise von interdisziplinärer Zusammenarbeit im Hinblick auf parallele Algorithmen sowie Programmier- und Software-Aspekte des Hochleistungsrechnens profitieren können.
Teilprojekt 2: Hybride Parallelisierung von Verbrennungsmodellen für technische Anwendungen
TU Darmstadt: Prof. Janick; Prof. Sadicki
Globales Ziel des Forschungsvorhabens ist die hybride Parallelisierung des geometrieflexiblen Codes FASTEST zur instationären Simulation von technischen Verbrennungsprozessen. Hintergrund des Vorhabens ist die weltweite Zunahme der Verbrennung als hochentwickelter Energieumwandlungsprozess, vor allem für mobile Anwendungen in den nächsten zwei bis drei Dekaden. Das Brennstoffspektrum wird sich in diesem Zeitraum kontinuierlich von fossilen Brennstoffen, wie Erdgas und Erdöl, zu Brennstoffen verschieben, die aus biologischen Quellen (Biofuels) aus Wind- oder Solarenergie (Solarfuels) stammen. Arbeitsziele dieses Vorhabens sind die hybride Parallelisierung von (I) Zweiphasenmodellen und (II) komplexen Chemiemodellen, die außerordentlich hohe Rechenzeiten erfordern. Beide Anwendungen sind hervorragende Beispiele für die Nutzung von hybriden Parallelisierungsverfahren. Die für solche Rechnungen verwendeten großen Gitter werden immer eine Unterteilung in Bereiche notwendig machen (Domain Decomposition), die über MPI parallelisiert werden. Andererseits enthalten diese Modelle immer große Schleifen lokaler Variablen die mittels OpenMP einer Parallelisierung zugänglich gemacht werden können. Im Rahmen der Zweiphasenströmung sind zahlreiche Partikel mit entsprechenden Evolutionsgleichungen hinsichtlich ihrer dynamischen Eigenschaften über Schleifen zu berechnen. Bei chemischen Reaktionen sind die instationären Reaktionskinetik-Gleichungen zu lösen. Die hier geplanten Arbeiten betreffen andere Module von FASTEST als die in TP 1 bearbeiteten.
Teilprojekt 3: Parallele Simulation von Kalziumsignalen in Nervenzellen
Goethe-Universität Frankfurt: Prof. Queisser
Kalziumsignale spielen eine zentrale Rolle in der Informationsverarbeitung von Nervenzellen. Dabei werden durch elektrische Signale auf der Plasmamembran von Neuronen räumlich und zeitlich koordinierte Veränderungen der Kalziumkonzentration in einer Zelle bewirkt. Durch ein komplexes System werden intrazellulär diese Kalziumsignale an den Zellkern der Zelle weitergegeben, der Ort an dem Erbgut in Proteine umgesetzt wird. Dieser Prozess ist überlebenswichtig für die Nervenzelle und reguliert Lern- und Gedächtnisprozesse in Neuronen. Ferner sind Kalziumsignale bekanntermaßen bei Erkrankungen wie Alzheimer involviert. Aufgrund der Komplexität des Modells und der notwendigerweise feinen Auflösung des Raums fordert dieses Problem massiv parallele Systeme zur effizienten Lösung und Analyse des zugrundeliegenden neurobiologischen Problems. Die auf der Simulationsplattform UG basierenden Modelle sollen mit den skalierenden parallelen Mehrgitterlösern auf TP 4 gelöst werden. Mit Hilfe dieser adaptiven, parallelen Verfahren sollen so die wichtigen regulierenden biologischen Parameter identifiziert werden, welche Kalziumsignale in gesunden und pathologischen Zellen regulieren. Es ist zu erwarten, dass dies einen Beitrag in der Weiterentwicklung von effizienten Lösern für eine breite neurobiologische Problemklasse und in neurobiologischen Fragen, wie der Alzheimer-Erkrankung, leisten wird.
Teilprojekt 4: Hochskalierende effiziente Löser für gekoppelte Systeme
Goethe-Universität Frankfurt: Prof. Wittum
Das Teilprojekt befaßt sich mit der Entwicklung effizienter und robuster Lösungsverfahren für größte Gleichungssysteme und der Erstellung entsprechender Software. Die Lösung großer Gleichungssysteme ist Kernaufgabe bei einem sehr großen Teil von Simulationsaufgaben aus den Natur- und Ingenieurwissenschaften, den Lebenswissenschaften, den Finanz- und Wirtschaftswissenschaften und der Technik. Zumeist entscheidet dieser Schritt über die Komplexität des Gesamtprozesses. Die Verfügbarkeit hoch skalierbarer und zugleich effizienter und robuster Löser wird daher in vielen Fällen über die Nutzbarkeit der größten Parallelrechner mit 10^5 und mehr CPUs entscheiden. Die Entwicklung erfolgt im Kernbereich des Lösens großer Gleichungssysteme. Hierzu werden Filternde Algebraische Mehrgitterverfahren weiterentwickelt und mit FETI-DP kombiniert. Dies erlaubt eine Umsetzung für hybride Rechner durch Kombination von Multithreading (OpenMP) und verteiltem Speicher (MPI). Damit wird bei Projektende ein neues Löserwerkzeug zur Verfügung stehen, das die Simulation komplexer Systeme wesentlich voranbringen wird. Auch auf der internationalen Ebene ist keine vergleichbare Software verfügbar.
Teilprojekt 5: Parallele adaptive Multi-Level Monte-Carlo-Simulation von Finanzprodukten
Goethe-Universität Frankfurt: Prof. Gestner
Die genaue und effiziente Bewertung von Finanzderivaten stellt nach wie vor eine große Herausforderung dar. In den letzten Jahren wurden jedoch neue moderne Bewertungsalgorithmen, wie Multi-Level Monte-Carlo-Verfahren oder Dünngitterverfahren, entwickelt, die zusammen mit adaptiver Verfeinerung hier eine substantielle Reduktion der Rechenzeiten versprechen. In diesem Projekt soll ein leistungsfähiger paralleler adaptiver Multi-Level Simulationscode auf OpenMP-Basis zur Bewertung verschiedenster Arten von Finanzprodukten entwickelt werden. Auf diese Weise kann mit Hilfe von numerischen Simulationen auch die Optimierung der Produktparameter durchgeführt werden und die Produktrisiken unter unterschiedlichen Modellannahmen abgeschätzt werden.