Simulationen auf Supercomputern beantworten wichtige Fragestellungen der Industrie, beispielsweise wie sich Luftströmungen in Klimaanlagen, an Rotorblättern oder ganzen Flugzeugen verhalten. Durch neue Ansätze im Hardware-Design werden in den kommenden Jahren Rechner mit einer Leistung von einer Trillion Rechenoperationen pro Sekunde zur Verfügung stehen. Sogenannte Exascale-Computer haben eine tausendfach höhere Rechengeschwindigkeit als bisherige Supercomputer und können dadurch komplexe, derzeit als unlösbar geltende Probleme bewältigen. Zudem liefern sie genauere Ergebnisse und damit wirtschaftlichere Lösungen für industrielle Aufgabenstellungen. Exascale-Simulationen erzeugen allerdings auch erheblich größere Datenmengen. Dadurch entstehen neue Herausforderungen bei der Datenanalyse.

Diesem Problem haben sich die Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI angenommen. Sie entwickeln Verfahren, die die Datenanalyse bereits während der Simulation durchführen. Das minimiert Speicherbedarf und Rechenzeit. So können auch riesige Datenmengen effizient analysiert werden. Die SCAI-Wissenschaftler konzentrieren sich dabei auf Methoden zur vergleichenden Analyse von Simulationsdaten. Durch den automatischen Vergleich der Daten können Ingenieure auf einen Blick erkennen, wie sich bespielweise eine veränderte Bauteilform auf das Strömungsverhalten und damit auf die Lautstärke einer Klimaanlage auswirkt. Dies hilft bei der Entwicklung neuer Produkte.

Fraunhofer SCAI arbeitet im neugegründeten »Kompetenzzentrums der Europäischen Union für Ingenieuranwendungen« EXCELLERAT zusammen mit 13 Partnern aus 7 europäischen Ländern. Ziel ist es, die neuen Möglichkeiten des Supercomputings bestmöglich zu nutzen und so die Wettbewerbsfähigkeit von Europa in diesem Bereich zu stärken. In den nächsten drei Jahren befassen sich die Mitglieder des Kompetenzzentrums mit sechs ausgewählten Programmcodes und dazugehörigen Arbeitsabläufen, wie Datenanalyse, -management und -visualisierung. Neben dem effizienten Umgang mit großen Datenmengen steht die Skalierbarkeit der Codes im Fokus des Vorhabens. Skalierbarkeit bedeutet, dass die Programme sowohl auf Laptops als auch auf Exascale-Computern effizient arbeiten. Da mit Hilfe von EXCELLERAT auch der Einsatz von Supercomputing im industriellen Umfeld erweitert werden soll, optimieren die Beteiligten die Codes anhand von zwölf Anwendungsbeispielen aus der Industrie. Zu diesen zählen unter anderem die Simulation von Strömungen an Rotorblättern und in Autoklimaanlagen sowie die Berechnung von Brennkammer-Emissionen. Außerdem soll im Rahmen der Zusammenarbeit eine gemeinsame Wissensplattform entstehen, die bereits vorhandene Kenntnisse besser zugänglich macht.
 

Ansprechpartner:
Prof. Dr. Jochen Garcke
Abteilungsleiter »Numerische datenbasierte Vorhersage«
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