HPC projects in Germany

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung neuer skalierbarer Rechenmethoden zur verbesserten Simulation von Partikeln für die Materialentwicklung. Durch Einbeziehung der sogenannten Dreikörperwechselwirkungen kann die Qualität von Simulationen wesentlich verbessert werden. Jedoch ist dies mit einem viel höheren Rechenaufwand verbunden. Daher werden im Vorhaben insbesondere Fragestellungen der effizienten automatisierten Verteilung der Berechnungen auf heterogenen Hardwareplattformen erforscht, um den Rechenaufwand deutlich zu senken. Basis ist eine bestehende Simulationssoftware. Die Relevanz der neuen Methoden soll exemplarisch in Anwendungen der chemischen Industrie demonstriert werden.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines Open-Source-Frameworks für Fluiddynamiksimulationen auf Exascale-Rechnern durch Zuhilfenahme adaptiver Gitter. Im Vorhaben werden dynamische, adaptive Gitter in kommerziellen und wissenschaftlichen Strömungssimulationscodes getestet und für heterogene Rechensysteme erweitert. Adaptive Gitter bieten den Vorteil, dass sich die Auflösung einer Simulation den Anforderungen anpassen kann. Komplexe Bereiche einer Simulation gewinnen somit an Genauigkeit, während in anderen Bereichen einer Simulation Rechenzeit gespart wird. Trotz der enormen Rechenleistung von Exascale-Systemen erfordert die Erdsystemmodellierung weitere technische Innovationen, um an Genauigkeit zu gewinnen und die Energieeffizienz zu steigern.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung einer Simulationsumgebung für die Modellierung physikalischer Phänomene in der Geodynamik über mehrere Größenskalen hinweg. Dafür sollen mehrere hochskalierbare Simulationsprogramme miteinander gekoppelt werden, die sowohl auf kontinuierlichen als auch auf diskreten Modellen beruhen. Neben der Entwicklung neuartiger Techniken zur Codegenerierung liegt der methodische Schwerpunkt auf der Untersuchung von fortschrittlichen numerischen Algorithmen mit variabler Berechnungsgenauigkeit. Dies ermöglicht effiziente Lösungen für komplexe physikalische Schnittstellen-probleme.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von neuen Methoden für die Verringerung des Datenverkehrs zwischen Rechenknoten mit verteiltem Speicher und der Speicherung in Dateisystemen auf Höchstleistungsrechnern. Hierfür werden mit einem Co-Design-Ansatz Lösungen für die Berechnungen mit variabler Genauigkeit, Datenkomprimierung und neuartigen Datenformaten entwickelt. Diese Lösungen sollen zur Verbesserung von GENE, einem weltweit eingesetzten Programm für die Simulation von Plasmaturbulenzen, genutzt und an diesem validiert werden.

Ziel des Vorhabens ist die automatisierte Optimierung der Energieeffizienz von HPC-Systemen. Ein innovatives Monitoringsystem soll zur Reduzierung des Energieverbrauchs bei gleichzeitiger Steigerung der Rechenleistung beitragen. Dieses Ziel soll durch neue softwarebasierte Regelungsmechanismen von Systemparametern erreicht werden. Die Anpassung der Systemparameter wie zum Beispiel die Auslastung der Rechenknoten soll automatisch erfolgen. Eine Monitoring-Software, die mit einem neuartigen Benutzerinterface gekoppelt wird, soll dem Anwender eine transparente Plattform bieten, um auch selbst über den Energieeffizienzteil der Rechenlast entscheiden zu können. Dieser gesamtheitliche Ansatz gewährleistet eine flexible und breite Nutzung für unterschiedlichste Anwendungen.

Ziel des Vorhabens ist es, die Effizienz und Qualität von Klimasimulationen deutlich zu steigern. Hierfür werden die unterschiedlichen Komponenten des Erdsystemmodells ICON untersucht. Es wird evaluiert, inwieweit eine parallele Ausführung der einzelnen Komponenten realisiert werden kann, um die Rechenzeit zu reduzieren und das Simulationsergebnis zu verbessern. Darüber hinaus werden einzelne Codesequenzen in Bezug auf ihren Energieverbrauch optimiert. Im Vorhaben werden die notwendigen Indikatoren definiert und entsprechende Messwerkzeuge entwickelt, um eine stabile und parallele Ausführung zu ermöglichen. Die Optimierung der Komponenten mit unterschiedlichen Eigenschaften und Funktionen ist die Voraussetzung, um leistungsstarke heterogene Supercomputer effizient nutzen zu können.

Ziel des Vorhabens ist es, durch innovative Lösungen die Anzahl an notwendigen Finite-Elemente-Simulationen zu reduzieren. Diese werden für viele Probleme aus den Ingenieurwissenschaften genutzt, zum Beispiel in Crash-Simulationen. Dabei sollen Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt werden. Zusätzlich sollen Methoden des heterogenen und approximativen Rechnens entwickelt werden, die die Simulationszeit deutlich reduzieren. Im Ergebnis soll für die computergestützte Planung, zum Beispiel eines Umformungsprozesses, eine Energieeinsparung bezüglich des Rechenaufwandes von über 50 % erzielt werden. Zusätzlich soll die Qualität der Simulationsergebnisse deutlich gesteigert werden und die Optimierung der Herstellungsprozesse erlauben, wodurch auch die herstellungsbezogenen Emissionen und Energieaufwände gesenkt werden können.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing (HPC) in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. Eine der wichtigsten Maßnahmen dabei ist die Europäische Prozessorinitiative (EPI). Diese zielt darauf ab, einen leistungsfähigen Universal-Prozessor für das High-Performance Computing mit geringem Stromverbrauch zu entwickeln, der spezifische Rechenbeschleuniger enthält und hohen Sicherheitsanforderungen genügt.

Ziel des Vorhabens ist es, mittels einer Kombination von klassischen diskreten Algorithmen und Methoden des maschinellen Lernens (ML) die Berechnung des ICON-O Ozeanmodells um mindestens Faktor vier zu beschleunigen. Über die Laufzeitreduktion hinaus wird dieser Ansatz so auch deutlich bessere Skalierbarkeit auf heterogenen Systemen ermöglichen, ohne an Genauigkeit und Qualität der Simulation zu verlieren. Diese innovativen Spectral-Deferred-Correction-Methoden (SDC) haben zudem die Eigenschaft, dass sie Beschleuniger und modulare Höchstleistungsrechner effizienter nutzen als einfache numerische Verfahren allein dies könnten.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von Software für numerische Strömungssimulationen zur effizienten Nutzung moderner Höchstleistungsrechner. Die für Strömungssimulationen weitverbreitete quelloffene Software OpenFOAM soll über eine spezielle Softwareebene mit der quelloffenen Bib­lio­thek Ginkgo verknüpft werden, um auch die Kapazitäten von Rechenknoten aus Grafikbeschleunigern (GPU) verwenden zu können. Insbesondere die hochaufgelöste Berechnung von Strömungsturbulenzen kann durch die Nutzung hochparalleler Algorithmen auf GPUs optimiert werden. Die Rechenzeit wird dadurch verkürzt und die Berechnung wird energieeffizienter.

Ziel des Vorhabens ist die Übertragung moderner Methoden zur Simulation komplexer Biomoleküle auf die Anforderungen und Möglichkeiten zukünftiger Exascale-Rechner. Dazu soll eine zunehmend an Bedeutung gewinnende Methode zur schnellen Abschätzung elektrischer Potenziale durch Multipolnäherungen (fast multipole method – FMM) erweitert und verbessert, sowie die Rechenzeit verringert werden. Dies wird durch eine effiziente Unterstützung der ARM-Mikroarchitektur und eine massive Skalierbarkeit der Multi-Knoten-Kommunikation unterstützt. Die Projektergebnisse werden als modulare Software-Bibliotheken in eine quelloffene und breit genutzte Simulationsumgebung aufgenommen und offen zur Verfügung gestellt.

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.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines ganzheitlichen Regelungssystems für Rechen- und Kühlungsressourcen in Rechenzentren. Da die Kühlleistung für einen erheblichen Teil des Gesamtenergiebedarfs verantwortlich ist, entfalten Effizienzsteigerungen an dieser Stelle eine große Hebelwirkung. Der Ansatz beruht dabei auf einem digitalen Zwilling, der in Echtzeit Daten des Rechenzentrums modellbasiert verarbeitet und so präzise und dynamisch Prognosen und Anpassungen vornehmen kann. Zentral ist dabei die komplexe Integration von Daten, sowohl zum HPC-Betrieb als auch der Energie- und Anlagentechnik in ein neuartiges Gesamtmodell. Der digitale Zwilling wird im Produktivbetrieb zweier Rechenzentren getestet und die erreichten Effizienzsteigerungen werden anhand von Kennzahlen quantifiziert.

Ziel des Vorhabens ist die Aufhebung der üblichen Trennung zwischen Arbeitsspeicher und nichtflüchtigem Speicher, um eine deutliche Effizienzsteigerung zu ermöglichen. Dadurch können verschiedene Klassen von Speichermedien flexibel genutzt werden. Im Vorhaben werden hierfür alternative Schnittstellen für die elementare Ein-/Ausgabe von parallelen Anwendungen untersucht. Als Ergebnis werden system-unabhängige Kommunikationsschnittstellen (I/O-Verbs) entwickelt. Zudem soll mittels IML-System (Infinite Memory Layer) den Anwendungen die gemeinsame Nutzung von Daten auf konsistente, zuverlässige und schnelle Weise ermöglicht werden.

Ziel des Vorhabens ist es, ein Mehrskalenmodell für Herstellungsverfahren für weiche Materialien zu entwickeln. Dies ist eine große Herausforderung für Höchstleistungsrechner, da komplexe Prozesse auf weit auseinander liegenden Skalen gekoppelt sind und die zugehörigen Simulationstechniken sehr unterschiedliche Anforderungen an die Hardware stellen. Das neue innovative Mehrskalenmodell am Beispiel einer speziellen Polymermembran beinhaltet unterschiedliche Größen- und Zeitskalen, sodass flexible Rechnerarchitekturen realisiert werden können. Zusätzlich wird auf dem Konzept der Modularen Supercomputer-Architektur für das Exascale-Computing aufgebaut.

Ziel des Vorhabens ist es, programmierbare Beschleunigermodule (FPGA) für Spezialrechnungen von der engen Anbindung an Serverprozessoren von Höchstleistungsrechnern zu entkoppeln und stattdessen dynamisch nutzbar anzubinden. Diese neuartigen Network-Attached Accelerators (NAA) versprechen gegenüber direktgekoppelten Beschleunigern mehr Flexibilität und gleichzeitig einen geringeren Energieverbrauch durch eine bessere Auslastung. Die Kommunikation mit den FPGA-Clustern soll asynchron erfolgen, was im Zusammenhang mit einer heterogenen Hardware-Umgebung im HPC eine Herausforderung darstellt. Die Verwendung der NAA verlangt jedoch eine Anpassung der Middleware und der Laufzeitumgebungen sowie des Ressourcen-Management-Systems (RMS) für das Energie-Monitoring in Rechenzentren.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von skalierbaren Software-Methoden und -Technologien für die effiziente Lösung von partiellen Differentialgleichungen mit Fokus auf Anwendungen der numerischen Strömungsmechanik (CFD). Durch spezielle Lösungen, wie matrixfreie Implementierungen, können die Berechnungen schneller und wesentlich genauer durchgeführt werden. Dazu sollen hardwarespezifische Optimierungen mit modernen numerischen Methoden kombiniert und in verfügbarer und einfach nutzbarer Software umgesetzt werden. Im Vorhaben sollen die Algorithmen in Simulationen der Plasmaphysik angewandt und getestet werden sowie als Open-Source-Softwarebauseine zur Verfügung gestellt werden.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung von Softwarelösungen, die die Auslagerung des Datenmanagements und des Kontrollflusses von den Rechenknoten in das Netzwerk ermöglichen. Dadurch sollen rekonfigurierbare, smarte Netzwerke in modernen HPC-Systemen möglich werden, wie sie in der Telekommunikation und in Datenzentren bereits eingesetzt werden. So werden Rechenknoten entlastet, was zu einer deutlichen Steigerung der Recheneffizienz führt. Die Ergebnisse werden in den drei Kernbereichen Modellierung und Simulation, Datenanalyse und Input/Output sowie maschinelles Lernen angewendet, und die Effizienzsteigerung wird innerhalb des Vorhabens experimentell auf einem mittelgroßen Testsystem verifiziert.

Ziel des Vorhabens ist die Implementierung einer energieoptimierten Genomsequenzierungsbibliothek für die bioinformatische Sequenzanalyse auf integrierten Schaltkreisen, in die eine logische Schaltung geladen werden kann (Field Programmable Gate Array –FPGA). Dazu sollen zwei bereits vorhandene Datenstrukturen aus der weitverbreiteten Software-Bibliothek SeqAn auf FPGAs übertragen werden, um dank dem effizienteren Aufbau für Spezialanwendungen eine drastische Reduktion des Energieverbrauchs bei gleichbleibender rechnerischer Leitung zu erreichen. In vergleichbaren Studien ergaben sich so Energieeinsparpotenziale von bis zu zwei Größenordnungen gegenüber der Ausführung auf klassischen Prozessoren. In einer Anwendungsdemonstration sollen schließlich die Energieeinsparungen charakterisiert und verglichen werden.

Ziel des Vorhabens ist die Verbesserung der Skalierbarkeit der Open-Source-Software FEATFLOW aus dem Bereich der Strömungssimulationen (CFD) für die Anwendung auf Exascale-Architekturen mit heterogenen Hardwarekomponenten. Dadurch sollen feiner aufgelöste und komplexere Berechnungen ermöglicht und eine Verbesserung der Energieeffizienz durch die Reduzierung der Rechenzeit erreicht werden. Der Kern der Arbeiten besteht aus der Entwicklung neuartiger numerischer Lösungsmethoden, wie sogenannte Mehrgitterlöser und hochskalierbare Gebietszerlegungsverfahren, welche innerhalb des Vorhabens getestet und validiert werden.

Ziel des Vorhabens ist es, einen energieeffizienten Demonstrator auf Basis eines Prozessors für die Klasse der sogenannten Stencil- und Tensor-Algorithmen (STX) zu entwickeln. Basierend auf einem bereits bestehenden Chipdesign, das für diese Algorithmen optimiert ist, soll die zugrundeliegende Prozessoreinheit, die Stencil Processing Unit (SPU), an den PCIe-Bus gekoppelt werden. Im Vorhaben wird das Prinzip des Co-Designs von Hardware und Software über das Prozessormodul hinaus auf das Printed Circuit Board (PCB) erweitert. Beschleunigung und Energieeffizienz der geplanten PCIe-Steckkarte werden an rechenaufwendigen Simulationsanwendungen getestet. Die Systeme sollen letztlich über etablierte Software-Protokolle von den Anwendern angesprochen werden können.

Ziel des Vorhabens ist die Entwicklung eines taskbasierten Programmiermodells für hochskalierbare Simulationssoftware auf Basis der Programmierstandards MPI (Message Passing Interface) und OpenMP (Open Multi-Processing). Damit soll die Rechenlast auf heterogenen Exascale-Systemen mittels dynamisch adaptiver und reaktiver Umverteilung der Rechenaufgaben zwischen den Rechenknoten ausgeglichen werden. Dabei werden Exascale-Systeme adressiert, die auf jedem Rechenknoten Multicore-Prozessoren und Grafikkarten als Beschleuniger kombinieren können. Die Entwicklungen erfolgen im Co-Design mit zwei HPC-Anwendungen (SeisSol, ExaHyPE). Anhand dieser beiden Simulationsanwendungen werden auch die Projektergebnisse validiert.

Ziel des Vorhabens ist die Effizienzsteigerung moderner HPC-Systeme durch neuartige Ansätze zur Datenkompression. Im Projekt soll ein Selbstoptimierungssystem der Datenschnittstelle entwickelt werden, welches über ein Auto-Tuning verfügt, um flexibel auf unterschiedliche Anforderungen reagieren zu können. Die Lese- und Schreibraten für sehr große Dateien sollen dadurch verbessert werden. Gleichzeitig wird die zu verarbeitende und zu archivierende Datenmenge ohne Informationsverlust reduziert. Die Leistungsfähigkeit der neuen Softwarebibliothek und deren Energieeinsparpotenzial sollen anhand eines numerischen Wettervorhersagemodells gegenüber dem Stand der Technik getestet werden.

Ziel des Vorhabens ist es, Software und Hardware für mehr Energieeffizienz im High-Performance Computing zu entwickeln und die Nutzung von Second-Life-Cycle-Rechenclustern zu erforschen. Auf der Softwareseite soll der Energieverbrauch einzelner Simulationen und Simulationsworkflows mittels eines digitalen Zwillings untersucht und optimiert werden. Ziel ist es, herauszufinden, welcher Erkenntnisgewinn wie viel Energie verbraucht. Dafür werden neue Methoden und Softwarekomponenten entwickelt, um je nach Genauigkeitsanforderung die effizienteste Simulationsmethode auswählen zu können. Auf der Hardwareseite soll als Zielplattform eine innovative Kombination aus klassischen HPC-Rechenzentren und Second-Life-Cycle-Rechenclustern dienen. Letztere sollen in Windkraftanlagen integriert werden und somit lokal generierten Strom nutzen. Das Konsortium greift dabei vollständig auf Open-Source-Software zurück.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. Die Kombination von hoch performanter Datenanalyse mit Methoden der Künstlichen Intelligenz steht im Vordergrund einiger Forschungsprojekte zum Förderaufruf 2019.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hardund Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hardund Software aufeinander abgestimmt werden

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. Die Kombination von hoch performanter Datenanalyse mit Methoden der Künstlichen Intelligenz steht im Vordergrund einiger Forschungsprojekte zum Förderaufruf 2019.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. In den Projekten des Förderaufrufs 2019 sollen Open-Source-Komponenten für neue mathematische Methoden und Algorithmen in Bezug zu industriellen HPC-Anwendungen gesetzt werden. Neben signifikanten Verbesserungen der Softwarebasis steht deren Demonstrierbarkeit für die industrielle Nutzung im Vordergrund.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. Die Kombination von hochperformanter Datenanalyse mit Methoden der Künstlichen Intelligenz steht im Vordergrund einiger Forschungsprojekte zum Förderaufruf 2019.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. In den Projekten des Förderaufrufs 2019 sollen Open-Source-Komponenten für neue mathematische Methoden und Algorithmen in Bezug zu industriellen HPC-Anwendungen gesetzt werden. Neben signifikanten Verbesserungen der Softwarebasis steht deren Demonstrierbarkeit für die industrielle Nutzung im Vordergrund.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. In den Projekten des Förderaufrufs 2019 sollen Open-Source-Komponenten für neue mathematische Methoden und Algorithmen in Bezug zu industriellen HPC-Anwendungen gesetzt werden. Neben signifikanten Verbesserungen der Softwarebasis steht deren Demonstrierbarkeit für die industrielle Nutzung im Vordergrund.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. Die Kombination von hochperformanter Datenanalyse mit Methoden der Künstlichen Intelligenz steht im Vordergrund einiger Forschungsprojekte zum Förderaufruf 2019.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing (HPC) in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert. In den Projekten des Förderaufrufs 2019 sollen OpenSource-Komponenten für neue mathematische Methoden und Algorithmen mit Blick auch auf künftige industrielle Nachfrage entwickelt werden. Neben signifikanten Verbesserungen der Softwarebasis werden industrielle Einsatzfälle demonstriert.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard- und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gemeinsamen Unternehmens EuroHPC ist der Ausbau und die Stärkung eines ganzheitlichen Ökosystems im High-Performance Computing in Europa. In EuroHPC werden Höchstleistungsrechner in Europa beschafft und betrieben. Parallel werden im Förderaufruf 2019 FuE-Projekte zu Technologien und Anwendungen gefördert, in denen hohe Verarbeitungsgeschwindigkeit und Effizienz von Software-Technologien im Vordergrund stehen. Durch einen Co-Design-Ansatz sollen Hard-und Software aufeinander abgestimmt werden.

Ziel des Gesamtvorhabens EuroCC ist der Aufbau und die Vernetzung nationaler HPC-Kompetenzzentren, die bestehende Aktivitäten zu HPC, Datenanalyse und KI bündeln. Diese Zentren sollen HPC-Dienste für Industrie (einschließlich KMU), Wissenschaft und öffentliche Verwaltung bereitstellen und eine breitere Nutzung von HPC in Europa fördern.

Ziel des Projekts ist, die Komplexität heterogener HPC-Systeme vor dem Anwendungsprogrammierer zu verbergen und gleichzeitig eine effiziente Nutzung der zur Verfügung stehenden Ressourcen der Zielplattform zu ermöglichen und die Zuverlässigkeit und Ausfallsicherheit zu erhöhen.

Mit EPE werden die in Rheinland-Pfalz und Hessen bestehenden Kompetenznetzwerke ausgebaut und die wissenschaftliche HPC-Expertise der Projektbeteiligten an die Nutzerinnen und Nutzer der Hochleistungsrechner weitergegeben. Ziel ist die Verbesserung der Performance der Anwendungscodes und damit die effizientere Nutzung der Hochleistungsrechner.

The goal of HighPerMeshes is to develop a practically usable domain-specific framework for the efficient, parallel and scaling implementation of iterative algorithms on unstructured grids.

The aim of the project is to achieve the performance of modern HPC systems easily for the application programmer and to achieve high performance on all current high-performance computers without changing the source code.

Metacca is a research project funded by the German Federal Ministry of Education and Research (BMBF) through a directive for funding for “basic research for HPC software in high-performance computing”. The goal of Metacca is to extend the AnyDSL framework into a homogeneous programming environment for heterogeneous single- and multi-node systems. To this effect, the existing programming language and compiler will be extended by an expressive type system and language features enabling efficient programming of accelerators. Significant aspects of this extension concern the modeling of memory on heterogeneous devices, distribution of data to multiple compute nodes and improving the precision and power of the partial evaluation approach.


Within the project further support for distribution and synchronization for data-parallel programs will be built on top of these language enhancements as a library making use of AnyDSL’s partial evaluation features. Performance models and static analysis tools will be integrated into the AnyDSL tool chain to support development of applications and tuning of parameters. A runtime environment with built-in performance profiling will take care of resource management and system configuration. The resulting framework is evaluated using applications from bioinformatics and ray tracing. The target platforms are single heterogeneous nodes and clusters with several accelerators.

Im Kooperationsprojekt der Hamburger Rechenzentren werden Services etabliert und Forschungen durchgeführt um das Performance Engineering zu fördern.

PerficienCC improves the use of application specific hardware accelerators - FPGA - through specific implementations and analysis.

Ein automatisiertes Profilingtoolkit soll das Bewusstsein für Performance-Probleme vergrößern und zur Optimierung von Anwendungen motivieren.

ProPE entwickelt und implementiert Konzepte für eine verteilte, nachhaltige und strukturierte HPC-Anwenderunterstützung an Tier-2/3 IT-Zentren.

The research project SeASiTe has the purpose to thoroughly investigate self-adaptation of time-step-based simulation codes on heterogeneous HPC systems. The goal is the design and provision of a software toolset with which the application programmer can enrich a time-step-based simulation code with self-adaptation techniques.

Ziel ist die Unterstützung von Wissenschaftlern, die auf Hochleistungscomputern rechnen wollen. Es werden Kurse und Wissensaustausch organisiert, sowie die Nutzer bei der Optimierung ihrer Software beraten.

The main goal of TaLPas is to provide a solution to fast (i.e., auto-tuning-based and node-level optimized) and robust simulation of many, potentially dependent particle systems in a distributed environment.

The efficient use a growing number of CPU cores in embedded devices and at the same time high safety demands for such systems pose a challenge to industry and academia. The aim of this project is to build an HPC-platform for the verification of complex safety requirements for software.

The ParaPhase project aims at space-time parallel and adaptive simulations of phase-field models for liquid phase epitaxy and fracture propagation.

The aim of this project is the development of a HPC Toolbox for simulating and inverting acoustic and elastic waves. By implementing the Library for Accelerated Math Applications (LAMA) the Toolbox can be ported and optimized for multiple computer architectures.

FaST deals with the temporal and spatial placement of processes on high performance computers of the future. It is widely assumed that the current trend in hardware development will continue and that the CPU performance will therefore grow considerably faster than the I/O performance.

In ELP, a modified OpenMP runtime will be developed, delivering runtime internal information to correctness analysis tools like MUST or debuggers like DDT. This will allow detecting certain error classes automatically.

The FEPA project develops an infrastructure which allows HPC centers to monitor application performance and energy efficiency of large scale systems.

The project team develops a CFD tool for real gas and multiphase flows, which takes into account new hardware architectures and exploits them. The CFD tool FLEXI, developed at the IAG (University of Stuttgart), is used as a basis.

The aim of the research project is the application-oriented development of innovative algorithms and an HPC-software for the performance of multiscale machine simulations. The project is part of the OpenModelica program.

The MyThOS project targets at reducing the overhead of the operating system in HPC applications, in order to increase the degree of parallelism and thereby performance.

The main goal of the Score-E project is to develop and provide user-friendly tools for the analysis and optimization of the energy requirements of HPC applications.

The main objective of the SIMOPEK project is to model, simulate and optimize the energy efficiency of high performance data centers using a wholistic approach using the data center of BAdW-LRZ.

Molecular dynamics (MD) simulations form the basis for investigating many relevant application scenarios in science and engineering. At the heart of these simulations lie physically meaningful and quantitative models of molecular interactions, requiring precise validation through state of the art ab initio calculations and experimental data.

Das ECOUSS Projekt zielt darauf ab, die Compilerfähigkeiten dahingehend auszubauen, dass der Programmierer den Compilierprozess intelligent erweitern und steuern kann, so dass domänenspezifische Optimierungen schnell konstruiert und über verschiedene Plattformen hinweg eingesetzt werden können.

Since the advent of programmable graphics processing units, accelerators are also more commonly used in HPC to compute jobs cost efficiently on considerably smaller clusters. ENHANCE aims at simplifying the necessary software development for these heterogeneous architectures by automatic parallelization and translation of loops as well as by extending the operating system with a scheduler that enables fair sharing of the accelerators computation time among processes.

Eine fehlertolerante Umgebung für peta-scale MPI Löser

Ziel des GASPI Projektes ist es aus dem PGAS-API (GPI) des Fraunhofer ITWM ein für die breite HPC-Community geeignetes Programmierwerkzeug zu entwickeln und durch die Definition eines Standards eine verlässliche Basis für zukünftige Entwicklungen zu schaffen.

Hocheffiziente integrierte Simulation von Elektromembranverfahren zur Entsalzung von Meerwasser

Hochgenaue Rechenmethoden benötigen im Regelfall außerordentlich lange (serielle) Rechenzeiten, so dass sich der prinzipielle Vorteil der computergestützten Verfahren im Umfeld der industriellen Pharmaforschung nur dann entfalten kann, wenn innovative Algorithmen und theoretische Methodik speziell auf HPC-Architekturen zugeschnitten werden.

Im Rahmen des vom BMBF geförderten Projektes (HPC-FLiS) wollen das Institut für Nachrichtentechnik der TU Dresden und das ZIH gemeinsam mit dem DLR in Köln, der Universität Paderborn und der Siemens AG ein Framework entwickeln, das die hochparallele Lösung inverser Streuprobleme auf strukturierten Gittern ermöglicht.

Das Ziel des Projektes ist innerhalb kurzer Zeit für wenige geeignete und produktionsrelevante Lastfälle das volle Potential von GPGPUs in einem Rechenknoten als auch in einem Clusters von hybriden Rechenknoten, d.h. Rechenknoten mit GPGPUs, zu demonstrieren bzw. zu bestimmen.

Ziel dieses Vorhabens ist es, aufbauend auf erfolgreichen methodischen Vorarbeiten der Konsortialpartner, etablierte Leistungsanalysewerkzeuge mit automatischer Funktionalität zur Untersuchung der Leistungsdynamik auszustatten.

Die Kombination des Einsatzes von Sequenzierautomaten der neuesten Generation mit einer effizienten Nutzung aktueller Rechnerarchitekturen ermöglicht es, genetisch bedingte Erkrankungen schneller aufzuklären und, wie beispielsweise im Falle von Krebserkrankungen, Therapieentscheidungen von einem solchen „Genom-Check“ abhängig zu machen.

SIOX' main goal is to gain an overview of all the I/O activity taking place on a HPC system, and to use this information to optimize it.

Die Herausforderung in diesem Projekt ist die volle Breite der Quellen-Formate: Texte und Bilder, Spalten und Bildunterschriften, Tabellen und Diagramme, Kolumnen und blogs, die alle automatisch, aber mit Sinn und Fachverstand interpretiert werden sollen.

ASIL befasst sich mit der Entwicklung effizienter und robuster Lösungsverfahren für größte Gleichungssysteme und der Erstellung einer Softwarebibliothek.

Das Projekt hat das Ziel, das Verhalten paralleler Programme zum Energieverbrauch eines Rechnerclusters während des Programmlaufs in Beziehung zu setzen.

Es sollen effiziente Algorithmen für das Eigenwertproblem bei großen symmetrischen Matrizen entwickelt und für den Einsatz auf sehr hohen Prozessor-Core-Zahlen zukünftiger Petaflop-Rechner parallelisiert, portiert und optimiert werden.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung generischer Methoden und Werkzeuge für die Adaption und Optimierung strömungsmechanischer Codes auf Many-Core HPC Architekturen und deren exemplarische Anwendung auf die DLR-Codes TAU und TRACE.

Im Rahmen des Projektes wird eine skalierbare Systemüberwachung realisiert, die in verteilter Weise automatisch kritische Systemeigenschaften bestimmt.

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer robusten, hoch-skalierbaren verteilten Laufzeitumgebung für Cluster aus heterogenen Mehrkernprozessoren (Cell-Prozessor).

Es soll eine parallele Bibliothek für langreichweitige Wechselwirkungen in atomistischen Systemen für Simulationen auf massiv parallelen Architekturen erstellt werden.

Zentrales Ziel des Projektes ist, ausgehend von vorhanden und langjährig erprobten Komponenten, ein prototypisches aber durchaus produktiv nutzbares, flexibles und hochskalierbares Erd-System-Modell.

Das Hauptziel des SILC-Projektes ist das Design und die Implementierung einer gemeinsamen Infrastruktur zur Instrumentierung und Laufzeit-Datenerfassung für die bereits etablierten Performance-Tools Periscope, Scalasca, TAU und Vampir.

Bestehende Lattice-Boltzmann-Verfahren sollen so zur Lösung praxisrelevanter Multi-Physik-Anwendungsfälle auf hochskalierenden Parallelrechnern erweitert und optimiert werden.

Dieses Projekt betrachtet die gesamte Software-Entwicklung zur numerischen Simulation instationärer Strömungen aus komplexen Anwendungen.

Konzeption und Realisierung einer robusten und hochskalierbaren Monitoringlösung, Entwurf und die Realisierung eines auf Virtualisierungskonzepten basierenden Systems zur Partitionierung und dynamischen Nutzungszuordnung von sehr großen Rechensystemen

Ziel des Vorhabens ist das Erstellen einer flexiblen, hochparallelen, skalierbaren Integrationsumgebung zur Postprozessierung und interaktiven Visualisierung, das dem gesteigerten Datenaufkommen aus den verschiedenen Disziplinen gerecht wird, indem es die komplexe verfügbare Rechnerinfrastruktur im Hinblick auf den Benutzer optimal ausnutzt.

Im Projekt sollen die international erfolgreichen MD- Codes der Anwendungspartner ITT/ LTD in die Lage versetzt werden, den Leistungsgewinn zukünftiger Rechner nutzen zu können. Um große Cluster von Multi-Core-Prozessoren effizient zu nutzen zu, müssen die vorhandenen Anwendungen und Algorithmen überdacht und neue parallele Methoden entwickelt werden.