Projekte innerhalb des DFG-Schwerpunktprogramms SPP 1648
Software for Exascale Computing

This project develops and investigates programming concepts and numerical algorithms for scalable, efficient and robust iterative sparse matrix applications on exascale systems. Scalability and performance issues of widely used subspace methods are addressed by employing evolutionary techniques such as scalable preconditioners, and by investigating heterogeneous node architectures together with functional parallelism instead of relying on simple data-parallel approaches. We further plan to perform high-risk research tailored to exascale-inherent opportunities and challenges. First, we explore numerical alternatives to the Jacobi-Davidson method that exhibit additional multi-level parallelism and thus offer better scalability. Second, we address the exascale reliability problem by developing automatic fault tolerance concepts beyond classic checkpoint/restart. In this context, a comprehensive performance engineering approach will guide systematic, energyefficient optimization and parallelization efforts on all levels. Eventually, the components will be integrated in a package that permits selective calculation of bulks of eigenpairs in sparse eigenvalue problems. Building blocks, computational algorithms, and corresponding software will finally be validated on extreme-scale systems and be applied to quantum informatics, quantum physics and quantum chemistry problems, whose solution is known to require exascale resources.

  • EXASTEEL - Bridging Scales for Multiphase Steels
  • Förderer: DFG
  • Förderzeitraum: 2013 - 2015
  • Beteiligte Institutionen:
  • Externe Projektpartner:
    • Daniel Balzani (University of Duisburg-Essen)
    • Axel Klawonn (University of Cologne) - Koordinator
    • Oliver Rheinbach (TU Bergakademie Freiberg)
    • Jörg Schröder (University of Duisburg-Essen)
  • Homepage

The computational simulation of advanced high strength steels, incorporating phase transformation phenomena at the microscale, on the future supercomputers developed for exascale computing is considered in this project. To accomplish this goal, new ultra-scalable, robust algorithms and solvers have to be developed and incorporated into a new application software for the simulation of this three dimensional multiscale material science problem. Such algorithms must specifically be designed to allow the efficient use of the hardware. Here, a direct multiscale approach (FE2) will be combined with new, highly efficient, parallel solver algorithms. For the latter algorithms, a hybrid algorithmic approach will be taken, combining nonoverlapping parallel domain decomposition (FETI) methods with efficient, parallel multigrid preconditioners. A comprehensive performance engineering approach will be implemented to ensure a systematic optimization and parallelization process across all software layers. The envisioned scale-bridging will still require a computational power which will only be obtainable when exascale computing becomes available.

Modeling and simulating Earth mantle dynamics requires a resolution in space and time that makes it one of the grand challenge applications in the computational sciences. With the exa-scale systems of the future it will be possible to advance beyond the deterministic forward problem to a stochastic uncertainty analysis for the inverse problem. Future geophysics research depends crucially on a new kind of Earth mantle simulation framework. With this proposal, we plan to create TERRA-NEO as an exa-scale enabled community code for geophysicists worldwide, opening a new area in quantifying geophysical phenomena and their impact on society. TERRA-NEO will be based on a carefully designed multiscale space-time approximation, built on modern finite element technology and communication-avoiding ultra-scalable multigrid for multi-physics Earth mantle models. The TERRA-NEO software framework will be developed specifically for the upcoming heterogeneous exa-scale computers by using an advanced architecture-aware co-design approach that is driven by a systematic performance engineering methodology. A successful and sustainable co-design beyond the state-of-the art can only be achieved by integrating leading edge research in the geophysical application, in numerical mathematics, and in high performance computing.

ExaStencils has the goal to develop a software technology which enables the largely automatic derivation of highly optimized, exascale-ready stencil codes. The main distinguishing quality of the project is that domain knowledge of the specific application and the execution platform used is going to be leveraged at several levels of abstraction in tuning the implementation. The major steps are (1) tuning the mathematical formulation of the problem, (2) converting it to a domain-specific programming language, (3) employing software product-line technology for an effective management of the commonalities and variabilities of stencil codes and for domain-specific optimization and generation, (4) applying polyhedral techniques of loop optimization, and (5) adapting to the specific features of the execution platform used. The first two case studies will be in particle simulation and quantum chemistry.

Myokard-Projekt

Ziel des von der Siemens AG geförderten Projektes ist die Simulation der Durchströmung der Koronararterien bis hinab in die Kapillaren innerhalb des Myokards. Einblicke in die Perfusion des Herzmuskels sollen die hämodynamischen Auswirkungen von Stenosen in den großen Koronargefäßen besser verständlich machen. Außerdem könnten die nicht-invasiven Simulationen den behandelnden Ärzten helfen Stenosen besser einzuordnen und passende Therapien für den Patienten auszuwählen.
An diesem Projekt ist der Erlanger Lehrstuhl von Prof. Rüde (Lehrstuhl für Systemsimulation) und die Siemens AG (Healthcare) beteiligt.

High Performance Computer Aided Drug Design (hpCADD)

Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) hat einem interdisziplinären Forscherteam aus dem Computer-Chemie-Centrum (CCC, Prof. Clark), Lehrstuhl für Theoretische Chemie (Prof. Zahn) und der Professur für Höchstleistungsrechnen (Prof. Wellein) € 1,1 Millionen für ein Verbundprojekt zusammen mit dem Arbeitskreis von Prof. Kast (Theoretische Chemie, TU Dortmund) und der Sanofi-Aventis Deutschland GmbH bewilligt. Das Projekt hpCADD (high-performance Computer—Aided Drug Design) wird von Prof. Clark (CCC) koordiniert und soll mit einem Gesamtvolumen von € 1,5 Millionen innerhalb von drei Jahren zur Entwicklung von einer neuen Generation von sehr genauen Methoden zur Computer-gestützten Vorhersage der biologischen und physikalischen Eigenschaften von Wirkstoff-Molekülen führen. Alle drei beteiligten Gruppen aus Erlangen sind Mitglieder des Zentralinstituts für Scientific Computing (ZISC). Für das Vorhaben stellt das Höchstleistungsrechnen eine Schlüsseltechnologie dar, um auch solche Rechnungen zu ermöglichen, für die herkömmlichen Computer nicht ausreichen.
Computer-Aided Drug Design (CADD) wird routinemäßig in der pharmazeutischen Industrie eingesetzt, um biologisch aktive Moleküle zu identifizieren und ihre pharmakologische Eigenschaften zu optimieren ─ ohne sie vorher synthetisieren zu müssen. Ziel des hpCADD-Projektes ist die Einführung einer grundlegend neuen Generation von Rechentechniken, die erst durch die neuesten Computer bzw. durch die zu erwartende Leistung zukünftiger Hardware möglich ist. Zu diesem Zweck sollen in den drei Chemie-Gruppen Methoden entwickelt und auf die besonderen Erfordernisse des Höchstleistungsrechnens angepasst werden, um sie schließlich in der industriellen Forschung und Entwicklung einzuführen. In Erlangen wird diese Initiative durch den im Jahre 2010 installierten LIMA-Cluster des Regionalen Rechenzentrums Erlangen (RRZE), welcher zurzeit Platz 196 der 500 schnellsten Computer der Welt belegt, unterstützt.

Proteinschaum-Projekt

Ziel des vom AiF geförderten Projekts ist die Modellierung und Simulation von Proteinschäumen in der Lebensmittelproduktion. Mittels Experimenten und Simulationen basierend auf der Lattice-Boltzmann-Methode sollen strömungsinduzierte Effekte auf Proteinschäume im Detail analysiert werden, um einen besseren Einblick in die zugrunde liegende Physik zu gewinnen. An diesem Projekt sind die beiden Erlanger Lehrstühle von Prof. Delgado (Lehrstuhl für Strömungsmechanik, LSTM) und Prof. Rüde (Lehrstuhl für Systemsimulation) beteiligt.

FastEBM-Projekt

Ziel des durch die EU geförderten Projektes ist es, die Produktivität der Additiven Fertigung durch selektives Pulverschmelzen mit dem Elektronenstrahl (SEBM selective electron beam melting) deutlich zu steigern. Es soll ein SEBM-System entwickelt werden, das die Herstellung von Bauteilen für die Luft- und Raumfahrt zu konkurrenzfähigen Kosten erlaubt. Dazu muss zum einen die Geschwindigkeit des Materialauftrags durch Erhöhung der Strahlleistung gesteigert werden. Zum anderen muss der zur Verfügung stehende Bauraum vergrößert werden. Das Projekt wird durch mehrere nationale und internationale Industriepartner unterstützt. Mehr...
An diesem Projekt sind die beiden Erlanger Lehrstühle von Prof. Körner (Lehrstuhl für Werkstoffkunde und Technologie der Metalle) und Prof. Rüde (Lehrstuhl für Systemsimulation) beteiligt.

Skalb-Projekt

Ziel des vom BMBF geförderten Projekts SKALB (Lattice-Boltzmann-Methoden für skalierbare Multi-Physik-Anwendungen) ist die effiziente Implementierung und Weiterentwicklung von Lattice-Boltzmann basierten Strömungslösern zur Simulation komplexer Multi-Physik-Anwendungen auf Rechnern der Petascale-Klasse. Beteiligt sind zwei Institute der Universitäten in Erlangen-Nürnberg (der Lehrstuhl für Systemsimulation (LSS) und das Regionale Rechenzentrum), die TU Dortmund, das Höchstleistungszentrum Stuttgart, das iRMB aus Braunschweig und der IANUS Simulation GmbH. SKALB wird zudem durch zahlreiche in- und ausländische Industriepartner unterstützt. Mehr...