Motivation
High-Performance Computing (HPC) gehört heute in vielen wissenschaftlichen Disziplinen zu den grundlegenden Forschungsmethoden. Höchstleistungsrechner erreichen seit diesem Jahr die Exaflop-Leistungsklasse (mindestens 1018 Operationen pro Sekunde). Damit Anwendungen die Leistung von Exascale-Systemen effizient ausnutzen können, muss die Skalierbarkeit auf sehr großen und heterogenen Systemen verbessert werden. Eine Vielzahl von Komponenten sind für moderne Höchstleistungsrechner notwendig: vom Prozessor über Datenspeicher und Dateisystem bis zu Software und Algorithmen. Für alle diese Komponenten sind auch neue Technologien und Anpassungen an bestimmte Anwendungen und Schnittstellen notwendig.Ziele und Vorgehen
Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung neuer Methoden, um die parallele Ausführung von Simulationsalgorithmen des Erdsystemmodells ICON auf heterogenen Exascale-Systemen zu optimieren. Dabei soll die Parallelität verbessert sowie Methoden zur besseren Kommunikation der einzelnen Modellkomponenten und der dynamischen Lastverteilung eingesetzt werden. Die entwickelten Methoden sollen anhand der Anwendungsfälle Wolkenmikrophysik und Ozean-Biogeochemie validiert werden. Im Ergebnis werden die notwendigen Voraussetzungen für die effiziente Nutzung von Exascale-Systemen für komplexe Simulationen geschaffen.Innovationen und Perspektiven
Das Vorhaben trägt zur Erhöhung des Detailgrades von dem Erdsystemmodell ICON bei und damit zur Verringerung der Unsicherheiten zukünftiger Klimasimulationen. Neben der Effizienzsteigerung von Exascale-Systemen tragen die Projektergebnisse zu einer verbesserten Klimasimulation und damit zur Energieeinsparung bei. Die im Vorhaben entwickelten Verfahren lassen sich auch auf andere HPC-Anwendungen übertragen.
