Höchstleistungsrechnen Neue Einsichten durch mehr Rechenpower

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Mit immer stärkeren Rechnern, jetzt schon im Exascale-Bereich, lassen sich Dinge mit hoher praktischer Relevanz berechnen, die bislang nicht möglich waren. Ein paar Beispiele.

In seiner Rede anlässlich der Eröffnung der ISC High Performance 2025 erklärte Scott Atchley, CTO des Oak Ridge National Laboratory, welche neuen Möglichkeiten sich auf handfesten Einsatzfeldern durch Exascale-Rechnen eröffnen. Denn so manch einer fragt sich wahrscheinlich, ob die Ergebnisse wirklich so bahnbrechend sind, wenn statt mit Peta- nun mit Exaflops pro Sekunde gerechnet wird.

Doch die Implikationen dieser Systeme sind durchaus erheblich. Beispiel Flugzeugbau: Hier gilt es, aus Umwelt- und Ressourcengründen, dringend Flugbenzin respektive Abgase einzusparen, um nicht mehr Kohlendioxid als unbedingt notwendig in die Atmosphäre zu pusten. Insgesamt muss die Effizienz des Motors respektive der Turbine gesteigert werden.

Das geschieht vor allen Dingen durch eine Vergrößerung ihres Durchmessers. Damit für die Turbine eine Form gefunden wird, die möglichst wenig Turbulenzen erzeugt und damit Energie verschwendet, wurden bisher aufwendige Messungen in Strömungskanälen durchgeführt.

Allerdings ist das wichtigste Mittel, die Effizienz zu steigern, eine Steigerung des Turbinendurchmessers. Und dadurch passen solche Turbinen nicht mehr in die sonst üblichen physikalischen Simulationsanlagen. Mit dem Exascale-Rechner Frontier, der in Oak Ridge steht, kann man diese Vorgänge im Detail simulieren. Das führte zu einer Umgestaltung der Ventilatorblätter, die nun eine offene Architektur haben.

Auf den Mars – aber sicher!

Ein anderes Beispiel, das in Oak Ridge auf Frontier gerechnet wird, ist die Marslandung. Auf dem Mars ist die Atmosphäre bedeutend dünner als auf der Erde. Um den Mars wieder zu verlassen, muss aber kalkuliert werden, wie stark der Rückstoß des Raketentriebwerks der Marsfähre sein muss, um unter den dortigen Atmosphärenbedingungen die Fähre wieder sicher vom Mars starten zu lassen.

Die dazu nötigen Berechnungen lassen sich mit weit größerer Genauigkeit auf Frontier rechnen als das mit weniger Rechnerleistung möglich war. Das übersetzt sich in mehr Sicherheit für das Team und insgesamt das Gelingen der Mission.

Härter als Diamant

Die Materialforschung ist immer auf der Suche nach neuen Materialien. Dabei werden innovative digitale Methoden eingesetzt. Beispielsweise gibt es eine spezielle Form des Kohlenstoff, BC8, die härter als Diamanten ist und bei extremem Druck nach theoretischen Berechnungen aus diesem entstehen soll. Welche genauen Bedingungen dafür herrschen müssen, war bisher nur ungenügend bekannt, weswegen es BC8 bislang nur in der Theorie gab.

Nach einer Simulation mit Exaflop-Leistung zeigte sich, dass die bisherigen theoretischen Annahmen zur Produktion von PC8 grob ungenau waren: Eine sogenannte Energiebarriere verhindert den Umbau. Um diese zu überwinden, müssen Diamanten erst unter extrem hohem Druck (1.200 Gigapascal) geschmolzen werden (bei Temperaturen von 3.700 Kelvin) und kristallisieren dann zu BC8 aus. Ein Test der Methode, der mit zwei sehr starken Stoßwellen umgesetzt werden soll, steht aber noch aus.

Es folgen einige Beispiele für Projekte, die demnächst auf Jupiter, dem Jülicher Superrechner, kalkuliert werden sollen. Seine Besonderheit: Das modulare System erhält bald auch ein Quanten- und ein neuromorphes Modul. In Jülich werden häufig grundlegende Forschungsfragen mit hoher Anwendungsrelevanz bearbeitet.

Ein algorithmischer Filter für Hassrede

Hassrede und Desinformation aus den Netzen zu fischen, ist derzeit eine Sisyphusarbeit, die, wenn überhaupt, bei den Betreibern der großen sozialen Medien meist im Ausland und durch Geringverdiener erledigt wird, häufig etwa auf den Philippinen.

Ein Forschungsvorhaben hat sich vorgenommen, multilinguale Text-Encoder für sprachliche Entgleisungen zu entwickeln. Darunter sind Desinformation, Hassrede und ähnliche Formen der sprachlichen Artikulation zu verstehen. Und das nicht nur auf Deutsch, sondern in allen europäischen Sprachen. Mithilfe solcher Systeme ließen sich entsprechende Äußerungen sicher erkennen und aus den Netzen entfernen.

Eis an der Tragfläche

Die Vereisung von Tragflächen während des Flugs ist ein Risiko bei Flügen durch Wetterturbulenzen. Dabei entstehen im Umfeld der Tragfläche sogenannte transsonische Bedingungen. Der Begriff bedeutet, dass sich dort die Geschwindigkeit der vorbeiströmenden Luft teils im Unter- und teils im Überschallbereich befindet.

Im Rahmen eines geplanten Projekts soll nun berechnet werden, welchen Einfluss solche Konditionen auf die aerodynamische Effizienz der Tragfläche haben. Das könnte beispielsweise helfen, Tragflügel noch effizienter zu gestalten oder Flugunfälle durch Strömungsabriss bei Vereisung zu verhindern.

Kochen im Detail

Wie kocht eigentlich eine Flüssigkeit? Was genau geschieht mit den Molekülen in welchem Moment und bei welcher Temperatur? Solche Fragen sind beispielsweise wichtig, wenn in industriellen Prozessen Flüssigkeiten erhitzt werden oder in Dampf überführt werden.

Genau mit dieser Frage befasst sich ein weiteres Projekt, das auf dem Jupiter Booster in Jülich gerechnet werden soll. Dafür gibt es einen speziellen Algorithmus, die Lattice-Boltzmann-Methode (LBM). Diese wird, um das Problem zu berechnen, auf allen 14.000 GPUs von Jupiter im Vollausbau laufen müssen.

Für jeden Quadratkilometer eine Wettersimulation

Natürlich gehört die Klimaforschung zu den Themen, die auf Jupiter gerechnet werden sollen. Das Ziel ist hier, die Interaktionen zwischen lokalem Wettergeschehen und globalem Klima besser zu verstehen.

Dabei peilt man mithilfe des Klimamodells Icon inzwischen eine Auflösung von einem Kilometer an. Das heißt: Für jedes Quadrat mit einem Kilometer Kantenlänge auf der Erdoberfläche lassen sich Wetterbedingungen prognostizieren und mit den globalen Klimabedingungen korrelieren. Das ist bisher die höchste Auflösung, die bei der Arbeit mit Klimamodellen erreicht wurde.

Hirnstruktur digital

Auch das menschliche Hirn wird vom Jülicher Superrechner aufs Korn genommen. Die menschliche Hirnstruktur soll im Detail aufs Korn genommen und in ein grundlegendes Modell dieser komplexen Struktur überführt werden. Angewendet wird dabei selbstüberwachtes Repräsentationslernen.

Als Lernmaterial dient die Analyse mikroskopischer Scans histologischer Schnitte aus dem menschlichen Hirn aus den Hirnen von Verstorbenen. Dabei müssen die Rechner komplexe Strukturmuster in unterschiedlichen Skalen und Modellen aus einem Bildersatz mit Petabyte-Volumen erkennen.

Genauso ehrgeizig ist aber das angepeilte Ziel: Entstehen sollen Künstliche Intelligenz (KI) und entsprechende Hardware, die von der Arbeitsweise des Gehirns inspiriert sind. Auch ein medizinischer Nutzen könnte sich ergeben. Nämlich neue Therapien für neurodegenerative Krankheiten wie Parkinson, Multiple Sklerose oder Alzheimer.

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