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BlockXT – Block Verfahren zur transparenten Beschleunigung und Vektorisierung zeitabhängiger Simulationen
Antragsteller
Professor Dr. Christian Engwer
Fachliche Zuordnung
Rechnerarchitektur, eingebettete und massiv parallele Systeme
Mathematik
Mathematik
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 504505951
Numerische Verfahren zur Lösung partieller Differentialgleichungen (PDGl) sind von zentraler Bedeutung in vielen Anwendungsbereichen. Immer detailliertere Modelle erfordern fast beliebig viel Rechenleistung. Um moderne Hardware effizient zu nutzen sind neue angepasste numerische Verfahren notwendig. Besondere Herausforderungen sind dabei die immer größere Parallelität, insbesondere der Instruction Level Parallelism, sowie der sich immer weiter vergrößernde Unterschied zwischen Speicher- und Rechengeschwindigkeit. Ziel dieses Antrags ist die effiziente Nutzung moderner Hardware für eine breite Klasse von numerischen Verfahren für instationärer PDGlen. Durch die Entwicklung neuer numerischer Verfahren, unter Berücksichtigung der Anforderungen aktueller Hardware, werden wir Ansätze bereitstellen, welche eine einfache Nutzung in existierenden Simulationscodes ermöglichen. Der numerische Ansatz basiert auf Vorarbeiten zu Block-Krylov Verfahren. Kombiniert mit Parallel-in-time Methoden erlauben diese eine transparente Verwendung von Vektoreinheiten moderner CPUs und somit die Nutzung eines signifikanten Anteils der maximalen Prozessorleistung. Somit erlaubt der Ansatz eine Beschleunigung, welche für niedrige Ordnung Verfahren sonst nicht zugänglich wäre und erhöht darüber hinaus die lokale Problemgröße, was zu einem verbesserten Strong-Scaling beitragen soll- Wir werden Beiträge liefern zur * verbesserten Hardwarenutzung durch die * Entwicklung neuer numerischer Verfahren, * der Analyse ihrer Performance, * einer hardware-effizienten Implementierung und * deren Validierung.
DFG-Verfahren
Sachbeihilfen
Internationaler Bezug
Schweden, Schweiz
Kooperationspartner
Professor Dr. Martin J. Gander; Professor Dr. Robert Klöfkorn