Das Projekt "Computergestützter Ansatz zur Kalibrierung und Validierung mathematischer Modelle für Strömungen im Untergrund - COMPU-FLOW" wird/wurde gefördert durch: Deutsche Forschungsgemeinschaft. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institut für Bio-und Geowissenschaften (IBG), IBG-3 Agrosphäre.Vorhersagen im Untergrund (z.B. Grundwasserströmung oder Schadstofftransport) leiden unter hohen Unsicherheiten. Diese entstehen vor allem durch die Heterogenität von geologischen Materialien, die unmöglich im Detail erfasst werden kann. Die Auflösung der Struktur kann jedoch durch neue Arten von Daten verbessert und die verbleibende Unsicherheit verringert werden, indem Strömungs- und Transportmodelle auf gemessene Werte von Zustandsvariablen kalibriert werden. Um die verbleibende Unsicherheit zu quantifizieren, müssen stochastisch-inverse Techniken anstelle konventioneller Kalibrierungsmethoden verwendet werden. Tatsächlich gibt es viele verschiedene (stochastisch-)inverse Methoden in der Literatur. Jedoch fehlt bislang eine schlüssige und überzeugende Gegenüberstellung ihrer gegenseitigen Vor- und Nachteile, und dies behindert massiv die aktuelle Forschung an verbesserten inversen Methoden. Vor Allem fehlen wohldefinierte Benchmark-Szenarios für Vergleiche unter standardisierten, kontrollierten und reproduzierbaren Bedingungen. Das beantragte Projekt wird dieses Problem lösen indem eine Auswahl an Benchmarks mit hochakkuraten Referenzlösungen erstellt wird. Darauf aufbauend wird eine gemeinschaftliche Vergleichsstudie durchgeführt. Die Benchmarks, Referenzlösungen und Vergleichslösungen werden öffentlich langfristig zur Verfügung gestellt, um auch jenseits des beantragten Projekts eingesetzt zu werden. Die Benchmarks erstrecken sich auf vollgesättigte, transiente Grundwasserströmung, schwache und starke Heterogenität sowie multi-Gauß'sche und nicht-multi-Gauß'sche Strukturtypen. Besonderes Augenmerk liegt auf der Genauigkeit der Referenzlösungen. Diese werden mit spezialisiert weiterentwickelten Versionen des 'preconditioned Crank-Nicholson Markov Chain Monte Carlo' erstellt, ausgerüstet mit adaptiven Sprungverteilungen, multi-temperierten parallelen Ketten, stochastischen Gradientensuchen und Erweiterungen für nicht-multi-Gauß'sche Fälle. Die Algorithmen werden zum hochparallelisierten Einsatz auf den Großrechenanlagen in Jülich angepasst. Die Community der inversen Modellierung wird über einen Workshop eingebunden, in dem die genaue Strategie, Kriterien und Logistik für die Vergleichsstudie festgesetzt werden. Weltweit haben bereits 12 namhafte Forschungsgruppen zugesagt, am Workshop und an der Vergleichsstudie teilzunehmen. Insgesamt ist dieser Antrag eine einzigartige Initiative, um die internationale Community der inversen Grundwassermodellierung zusammenzubringen, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen und inverse Methoden weiter zu verbessern.
Das Projekt "Teilprojekt 4: Innovative Produkte für Nutzer dekadischer Vorhersagen (IPRODUCTS)^MiKlip II: Synthese (Modul D), Teilprojekt 3: Koordinierung der operationellen dekadischen Vorhersage, Unsicherheiten-Analysen, nutzerorientierte Teststudien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Deutscher Wetterdienst (DWD), Geschäftsbereich Klima und Umwelt, Abteilung Klima- und Umweltberatung - Zentrales Klimabüro.MiKlip II verbessert das dekadische Klimavorhersagesystem der ersten MiKlip-Phase durch weitere Forschung und Entwicklung, so dass der Deutsche Wetterdienst (DWD) am Ende der vier Projektjahre über ein operationelles System verfügt. Modul D stellt die essentielle wissenschaftliche und technische Infrastruktur für das Vorhersagesystem bereit. Die Hauptziele sind: - Die Weiterentwicklung und Verbesserung des globalen dekadischen Vorhersage- und Evaluierungssystems - Die Überführung des dekadischen Vorhersage- und Evaluierungssystems in den operationellen Betrieb am DWD - Pilotstudien zur Anwendung mittelfristiger Vorhersagen in Behörden und der Privatwirtschaft - MiKlip Koordination MiKlip II ist in zwei Entwicklungsphasen eingeteilt, eine prä-operationelle und eine quasi-operationelle Phase. In jeder der Phasen werden in Modul D retrospektive Vorhersagen ('hindcasts'), Vorhersagen sowie ein Teil der Evaluationen produziert, welche auf dem MiKlip Server sowie einer Internetschnittstelle zur Verfügung gestellt werden. Nach Vollendung von MiKlip II wird der DWD das dekadische Vorhersagesystem operationell betreiben, sofern das System ausreichend Vorhersagegüte aufweist. Der Ressourcenbedarf hierfür wurde bereits in die langfristige Strategieplanung des DWD aufgenommen. Der DWD wird die folgenden Arbeitspakete bearbeiten: D-WP2.1: Transfer des Vorhersage- und Evaluierungssystems auf den Großrechner des DWD D-WP3.1: Statistische Analyse der Unsicherheiten und Erstellung nutzerorientierter Teststudien.
Das Projekt "Teilvorhaben: Interorganisationales Einsatz-, Krisen- und Notfallmanagement im Umfeld des Ereignisses^Optimierung der Rauchableitung und Personenführung in U-Bahnhöfen: Experimente und Simulationen (ORPHEUS)^Teilvorhaben: U-Bahn-Klimatologie - Erfassen von Randbedingungen und Validierungsdaten numerischer Strömungssimulationen, Teilvorhaben: Brand- und Personenstromsimulationen in unterirdischen Verkehrsstationen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institute for Advanced Simulation (IAS), Jülich Supercomputing Centre (JSC).
Das Projekt "HLRE-3 - Hochleistungsrechner für Klima- und Erdsystemmodellierung (High Performance Computing System for Climate and Earth System Modelling at DKRZ) - Basisvorhaben für die zentrale Rechnerkomponente" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Helmholtz-Zentrum Geesthacht (HZG), Zentrum für Material- und Küstenforschung GmbH.Das Deutsche Klimarechenzentrum stellt seit 25 Jahren gezielt Rechenleistung und Datendienste für die deutsche Klimaforschung bereit. Um mit der technischen Entwicklung schritthalten und damit die international führende Rolle der deutschen Klimaforschung sichern zu können, ist eine Erneuerung des zentralen Hochleistungsrechners und ein entsprechender Ausbau der Datenhaltungskapazität sowie der notwendigen Infrastruktur geplant. Aus einer Analyse der Nutzeranforderungen ergibt sich der Bedarf, Leistung und Kapazität im Vergleich zum derzeit betriebenen System, dem HLRE2, um mindestens das Zwanzigfache zu steigern. Der Großrechner und die Datenspeicher werden im Laufe des Jahres 2013 gemäß europäischer Vergaberichtlinien ausgeschrieben. Als Basis für die Vergabeentscheidung wird in Absprache mit der Nutzergruppe und dem wissenschaftlichen Lenkungsausschuss des DKRZ ein Leistungsverzeichnis erstellt und eine Reihe von Anwendungsprogrammen als 'Benchmarks' definiert. Parallel dazu werden die notwendigen Infrastrukturmaßnahmen vorbereitet. Die Installation und Inbetriebnahme des Systems ist für Mitte 2014 geplant.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen, Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität Dresden, Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen.Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Die TU Dresden wird im Projekt zwei Schwerpunkte bearbeiten. Zum einen das Thema Energieverbrauch in AP1. Es enthält die direkte Messung mittels Messgeräten, die Messung von Einflussfaktoren und darauf aufbauend die Modellierung. Damit wird die Grundlage für die Partner in AP2 geschaffen sowie die Verbindungen zu den US-Projekten MUMMI und POWERPACK. Zum anderen die Pflege und Erweiterung der Score-P Infrastruktur in AP5. Hier sind die Anpassungen an neue HPC-Trends bzgl. Hardware, Parallelisierungsmethoden, Werkzeugschnittstellen, u.a. vorgesehen. Daneben beteiligt sich die TU Dresden an der Evaluierung, der Dissemination und den Tutorials.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen, Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen University, IT Center.Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Der Fokus der RWTH liegt auf zwei Punkten. Zum einen sollen automatische Optimierungsvorgänge zur Energie- und Laufzeitoptimierung entwickelt werden mit dem Fokus auf OpenMP parallelen Programmen. Zum anderen soll die Visualisierung der Energie- und Performancedaten deutlich erweitert werden indem eine Beziehung zur Geometrie des Simulationscodes hergestellt wird. Für Anwender wird hierdurch ein Transfer der Energie- und Performance-Analysedaten in die Anwenderdomain möglich. Dies ermöglicht es dem Nutzer einfacher sein domain-spezifisches Fachwissen in die Optimierung einzubringen, da die Daten auf einer für den Nutzer alltäglichen Abstraktionseben präsentiert werden und nicht wie bisher üblich mit Bezug auf die verwendete Hardware.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen, Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Technische Universität München, Lehrstuhl für Rechnertechnik und Rechnerorganisation.Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Die TUM wird im Rahmen des Projektes an der Optimierung des Energieverbrauchs von Anwendungen auf großen HPC-Systemen arbeiten. Hierzu wird das Online Access Interface von Score-E für den Zugriff auf die Energieverbrauchsdaten und die Realisierung von Laufzeit-Tuning-Aktionen erweitert. Für das Periscope Tuning Framework werden Plugins programmiert, die durch gezielte Beeinflussung des DVFS der Prozessoren sowie durch Modifikation des Parallelisierungsgrades eine Energiereduktion für Anwendungscodes ermöglichen. Es werden hierzu zu Beginn des Projektes gemeinsam mit den Partnern geeignete Zielfunktionen bestimmt, die sowohl den Energieverbrauch als auch die Ausführungsgeschwindigkeit berücksichtigen.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen, Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Forschungszentrum Jülich GmbH, Institute for Advanced Simulation (IAS).Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Die Jülicher Projektarbeiten konzentrieren sich auf drei Schwerpunkte: die Einbeziehung von Messdaten auf Knotenebene in die Profildatenanalyse mit Score-P und -visualisierung mit CUBE, Aktualisierung der Score-P Funktionalität und Portierung auf neue Plattformen insbesondere die Unterstützung für die neue MPI 3.0 MPIT Mess-Schnittstelle, sowie die skalierbare Datei-Ein-/Ausgabe von Leistungsdaten mittels SIONlib. In Zusammenarbeit mit anderen Projektpartnern beschäftigen sich Jülich auch mit der Übersichtsvisualisierung Geometrie-bezogener Leistungsdaten. Außerdem beteiligt sich Jülich an der Evaluierung, der Dissemination und den Tutorien.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen^Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen, Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: German Research School for Simulation Sciences GmbH, Lehrstuhl Parallele Programmierung.Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Der Hauptbeitrag der GRS zum Projekt ist die Entwicklung und Evaluation des Modells zur Projektion des Energieverbrauchs einer Anwendung auf höheren Prozessorkonfigurationen. Ein zweiter Arbeitsschwerpunkt der GRS ist die Repräsentation von Anwendungsgeometriedaten im Score-P Profildatenformat als Voraussetzung für die anwendungsbezogene Visualisierung von Leistungsdaten. Darüber hinaus beteiligt sich die GRS an Tutorials, Dissemination und Evaluierung.
Das Projekt "SIMOPEK: Simulation und Optimierung des Energiekreislaufs von Rechenzentrums-Klimatisierungsnetzen unter Berücksichtigung von Supercomputer-Betriebsszenarien^SIMOPEK: Simulation und Optimierung des Energiekreislaufs von Rechenzentrums-Klimatisierungsnetzen unter Berücksichtigung von Supercomputer-Betriebsszenarien^SIMOPEK: Simulation und Optimierung des Energiekreislaufs von Rechenzentrums-Klimatisierungsnetzen unter Berücksichtigung von Supercomputer-Betriebsszenarien, SIMOPEK: Simulation und Optimierung des Energiekreislaufs von Rechenzentrums-Klimatisierungsnetzen unter Berücksichtigung von Supercomputer-Betriebsszenarien" wird/wurde gefördert durch: Bundesministerium für Bildung und Forschung. Es wird/wurde ausgeführt durch: Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI.Das Hauptziel des Vorhabens ist die Optimierung der Energieeffizienz von Höchstleistungsrechenzentren durch die Entwicklung von Methoden und Software zur Modellierung und Simulation der Energiekreisläufe beispielhaft für das BAdW-LRZ unter Einbezug des dynamischen Systemverhaltens sowie neuer technischer Komponenten und Konzepte. In dem Projekt wird zum ersten Mal ein Rechenzentrum ganzheitlich betrachtet, nämlich als Einheit aus seiner Infrastruktur, externen Einflussfaktoren, Rechenzentrumszielen, Betriebsszenarien und Rechnerverhalten. Neben der Optimierung bestehender kann SIMOPEK auch für die Planung neuer Rechenzentren eingesetzt werden, wobei insbesondere variables Lastverhalten, verschiedene Kühlungstechnologien und innovative Konzepte zur Abwärmenutzung berücksichtigt werden können. SCAI erarbeitet mehrere Teile eines Energy Aware System Software (EASS) Prototypen zur Simulation, Online-Überwachung und -Optimierung eines Multi-Energiemedien-Rechenzentrumnetzwerks. SCAI entwickelt im Schwerpunkt einen Multi-Energiemediensimulator mit physikalischen Modellen der einzelnen Komponenten des Energiekreislaufs am Beispiel BAdW-LRZ sowie einen passenden, parallelisierten robusten Pareto-Optimierer. SCAI trägt bei zur Definition von Betriebsszenarien und Optimierungszielen, zur Online-Überwachung, Analyse und Optimierung unter Evaluierung bestehender bzw. neuer technischer Konzepte am Beispiel BAdW-LRZ, sowie zur Übertragbarkeit und Verwertung inkl. Open-Source-Aspekt.
| Origin | Count |
|---|---|
| Bund | 24 |
| Type | Count |
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| Förderprogramm | 24 |
| License | Count |
|---|---|
| offen | 24 |
| Language | Count |
|---|---|
| Deutsch | 23 |
| Englisch | 3 |
| Resource type | Count |
|---|---|
| Keine | 5 |
| Webseite | 19 |
| Topic | Count |
|---|---|
| Boden | 17 |
| Lebewesen & Lebensräume | 5 |
| Luft | 8 |
| Mensch & Umwelt | 24 |
| Wasser | 5 |
| Weitere | 24 |