Anwendungsfelder und Methodenkompetenzen

Das NHR-Zentrum NHR@KIT koordiniert innerhalb des NHR-Verbunds den Forschungsbereich der Erdsystem- und Klimawissenschaften und bedient zusätzlich die Bereiche Materialforschung, Teilchenphysik und Ingenieurwissenschaften in der Mobilitäts- und Energieforschung.

Mit dem Supercomputer HoreKa und der Future Technologies Partition bietet NHR@KIT den Forschern aus den Hauptanwendungsbereichen nicht nur eine hochmoderne Hochleistungs-Forschungsinfrastruktur, sondern unterstützt sie auch mit den Simulation & Data Life Cycle Laboratories (SDLs), maßgeschneiderter Beratung in den Bereichen Nachhaltige Softwareentwicklung und Performance Engineering sowie einer eigenen Cx-Infrastruktur.

Simulation and Data Life Cycle Laboratories (SDLs)

Simulation and Data Life Cycle Laboratories sind innovative Instrumente, die den Nutzenden der HPC-Infrastruktur eine wissenschafts- und technologiebasierte Unterstützung bieten.

Das Hauptziel ist es, aus großen und heterogenen wissenschaftlichen Daten, mittels datengetriebener Modellierung, komplexen Theorien und unter Verwendung modernster Datenanalyse-, Simulations- und Rechentechnologien - wie bespielsweise Beschleunigern, Quanten- und neuromorphem Rechnen - einen Mehrwert für Wissenschaft, Technologie und Gesellschaft zu schaffen.

Derzeit gibt es vier SDLs, deren Ausrichtung mit den Haupt-Anwendungsfeldern von NHR@KIT übereinstimmt:

Software Sustainability and Performance Engineering (SSPE)

Die meisten repräsentativen Gemeinschaftscodes und Softwareinfrastrukturen bestehen aus großen Komponenten die über lange Zeiträume von vielen verschiedenen Entwicklern entwickelt wurden. Viele dieser Codes konzentrieren sich auf eine einzige Art von Rechenressource, z. B. große Cluster mit Standard-CPUs und einem sehr schnellen Verbindungsnetz.

Mit steigender Anzahl von Entwickler und längerem Entwicklungszeitraum eines Projekts erhöht sich die Wahrscheinlichkeit, dass Fehler in die Codebasis eingefügt werden, da nicht bei jeder Änderung alle möglichen Konfigurationen manuell getestet und die Ergebnisse validiert werden können. Dadurch sinkt entweder die Qualität des Codes, oder es müssen erhebliche Personalaufwände für Integrationstests eingeplant werden bevor eine neue Version veröffentlicht werden kann.

Dies beeinflusst auch die Möglichkeit der Portierung auf neue Software- und Hardwareumgebungen. Die großen Potenziale, die sich durch neue, performante Softwarebibliotheken und innovative und disruptive Hardware-Architekturen ergeben bleiben ungenutzt, da die Portierung großer, organisch gewachsener Codes bei gleichzeitiger Gewährleistung der Effizienz, Korrektheit, Genauigkeit und Stabilität in allen Kombinationen und auf allen Architekturen extrem aufwändig ist.

Gerade im Wissenschaftsumfeld gibt es aber auch viele kleinere und hochinnovative Softwareprojekte, die über einen relativ kurzen Zeitraum von einer sehr kleinen Zahl von Entwicklern betreut und danach nicht an nachfolgende Forschende oder die Community übergeben werden. Meist handelt es sich dabei um das Ergebnis einer Dissertation oder eines befristeten Forschungsprojektes. Fehlende Dokumentation, eine in kurzer Zeit stark gewachsene Codebasis und fehlende Tests und Validierungen machen die Übergabe an andere Entwickler und die Anpassung an die neuen Forschungsthemen schwierig.

Das SSPE-Team unterstützt wissenschaftliche Softwareentwickler bei der Auswahl der richtigen Werkzeuge, um wissenschaftliche Codes fit für die Zukunft zu machen, die zur Verfügung stehenden Rechenressourcen optimal auszunutzen und berät bei Portierung, Tests und Benchmarks auf neuen Architekturen, beispielsweise den Systemen der Future Technologies Partition.