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High Performance Computing (HPC) hat sich in vielen wissenschaftlichen Disziplinen zu einem Standardforschungsinstrument entwickelt. In den Natur- und Ingenieurwissenschaften wird Forschung ohne zumindest unterstützende HPC-Berechnungen immer seltener. Darüber hinaus entdecken neue Disziplinen HPC als eine Bereicherung für ihre Forschung, zum Beispiel in den Bereichen Bioinformatik und Sozialwissenschaften. Dies bedeutet, dass immer mehr Wissenschaftler beginnen, HPC-Ressourcen zu nutzen, ohne die Arbeit solcher Systeme gut zu verstehen. Auf der anderen Seite wächst die Komplexität der HPC-Ressourcen und erweitert diese Wissenslücke.

Motivation

High Performance Computing (HPC) hat sich in vielen wissenschaftlichen Disziplinen zu einem Standardforschungsinstrument entwickelt. In den Natur- und Ingenieurwissenschaften wird Forschung ohne zumindest unterstützende HPC-Berechnungen immer seltener. Darüber hinaus entdecken neue Disziplinen HPC als eine Bereicherung für ihre Forschung, zum Beispiel in den Bereichen Bioinformatik und Sozialwissenschaften. Dies bedeutet, dass immer mehr Wissenschaftler beginnen, HPC-Ressourcen zu nutzen, ohne die Arbeit solcher Systeme gut zu verstehen. Auf der anderen Seite wächst die Komplexität der HPC-Ressourcen und erweitert diese Wissenslücke.

 

Herausforderungen und Höhepunkte

Wissenschaftler mit HPC-Grundkenntnissen oder -Intermediaten sind oft zufrieden, wenn ihr Forschungsproblem innerhalb eines tolerierbaren Zeitrahmens auf einem verfügbaren System gelöst werden kann, selbst wenn dies die Genauigkeit oder die Menge der behandelten Fragen beeinträchtigt. Die Situation wird durch die Tatsache verschlimmert, dass diese Benutzer meist ihr lokales Tier-3-Rechenzentrum verwenden, dem in der Regel nicht genügend Personal zur Verfügung steht, um mit den Wissenschaftlern individuell an der Anwendungsleistung zu arbeiten. Zumindest am Anfang ihrer wissenschaftlichen Forschung beschäftigen sich die meisten Benutzer verständlicherweise nicht mit der optimalen Nutzung von Systemressourcen oder Anwendungsleistung. Ihr vorrangiges Ziel ist es, wissenschaftliche Ergebnisse so schnell wie möglich zu generieren. Dies kann auch zu einem Lock-in führen, bei dem Forscher ihre Arbeit nicht auf Tier-2- oder Tier-1-Rechenzentren übertragen können, auch wenn dies erforderlich ist, einfach weil ihre Berechnungen nicht ausreichend skalieren.

 

Mögliche Anwendungen und zukünftige Probleme

Das Hauptziel dieses Projekts ist es, das Bewusstsein für Leistungsprobleme in allen Benutzergemeinschaften zu erhöhen. Um dies zu erreichen, werden den Benutzern systematische, einheitliche und leicht verständliche Informationen über Leistungsparameter ihrer Anwendungen bereitgestellt. Diese Leistungsprofile werden auf eine Weise präsentiert, die sowohl für Neulinge als auch für erfahrene Benutzer nützlich sind und darauf abzielen Möglichkeiten zur Optimierung von Anwendungen zu untersuchen.

Fabian Pflug
Fabian Pflug


Dr. Mohammad Siahatgar

Prof. Dr.-Ing. Gabriele von Voigt
Prof. Dr.-Ing. Gabriele von Voigt

Project type:
DFG
Project duration:
31.01.2020
Project research areas:

Hoch- und Höchstleistungsrechnen

URL:
Project manager:
Prof. Dr. Gabriele von Voigt