Programmiermodelle und High-Performance Computing für Many-Core Architekturen in der numerischen Simulation

数值模拟中多核架构的编程模型和高性能计算

• 批准号: 20291950
• 负责人: Professor Dr. Stefan Turek
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl III: Angewandte Mathematik und Numerik
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2005-12-31 至 2013-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/20291950?language=en
• 关键词: Programmiermodelle; und; Performance; Computing; Many

Dieses Grundlagenprojekt ist interdisziplinär zwischen Numerischer Mathematik, Wissenschaftlichem Rechnen und Computergrafik angesiedelt, wobei Methoden, Techniken und Algorithmen aus allen Forschungsgebieten kombiniert, wechselseitig umformuliert und erweitert werden sollen. Ziel der beantragten Projektarbeiten ist die Entwicklung, Analyse und Realisierung von neuen Simulationstechniken, die auf modernen mathematischen Methoden basieren (Finite Elemente/ Differenzen Diskretisierungen, Mehrgitterlöser/Gebietszerlegung, adaptive Gitteranpassung) und die gleichzeitig die sehr hohe Rechenleistung von datenstrombasierten Architekturen (Grafikkarten/ GPU, PPU, Gell Prozessoren) ausnutzen können. Basierend auf den Entwicklungsarbeiten zum (parallelen) FEM-Programmpaket FEAST mit speziellen hierarchischen Daten- und Matrixstrukturen sollen datenstrombasierte Architekturen zur effizienten Lösung von Teilproblemen verwendet werden. Während FEAST für die hierarchische Aufteilung der globalen Probleme in lokale Teilprobleme und das Zusammenführen der Teilgebietslösungen zu einer hochgenauen globalen Lösung verantwortlich ist und dabei alle Vorteile von heutigen Programmiersprachen, parallelen Softwarekonzepten und modernen Prozessoren (CPU) ausnutzt, sollen datenstrombasierte Prozessoren als spezielle numerische Co-Prozessoren verwendet werden. Ähnlich zu bereits erfolgreichen GPGPU-Aktivitäten ( general purpose computation using graphics hardware ) sollen Basiskomponenten der Numerischen Linearen Algebra, insbesondere hocheffiziente Mehrgitterlöser für Partielle Differentialgleichungen, entwickelt und in Bibliotheken realisiert werden, die entsprechende Teilprobleme mit sehr hoher numerischer Effizienz und gleichzeitig einer Rechenleistung von mehreren GFLOP/s lösen können. Unsere Forschungsarbeiten werden sich dabei vor allem auf die Aspekte Genauigkeit, Effizienz, Flexibilität und Robustheit konzentrieren und erfordern sowohl mathematische wie auch softwaretechnische Grundlagenarbeiten auf allgemeinen datenstrombasierten Architekturen.

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