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 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. Innovationen und Perspektiven
Die Skalierbarkeit und Ressourceneffizienz von Exascale-Anwendungen können durch die optimierte parallele Verarbeitung der Rechenaufgaben deutlich gesteigert werden. Durch Erweiterung der HPC-Standards MPI und OpenMP können auch andere Exascale-Anwendungen über targetDART hinaus von den Ergebnissen profitieren. Somit können die Projektergebnisse eine hohe Breitenwirksamkeit erzielen.
