Moderne Computersysteme werden zunehmend vielfältiger, da die Energieeffizienz bei ihrem Betrieb immer stärker in den Vordergrund rückt. Maßgebliche Treiber sind heute der enorme Rechen- und Speicherbedarf der KI sowie der Bedarf an energieeffizienten Lösungen. Rechenintensive Aufgaben werden auf Beschleuniger (GPU, FPGA, KI-Chips) ausgelagert. Schnelle, intelligente Netzwerke übernehmen Funktionen direkt im Netzwerkgefüge (Fabric), verlagern die Verarbeitung näher an die Daten und entlasten so die Rechenknoten. Object-Storage-Systeme lösen herkömmliche, in ihren Möglichkeiten begrenzte POSIX-Dateisysteme ab. Die drei Säulen – (1) heterogene Prozessoren, (2) intelligente Hochleistungsnetzwerke und (3) neue Speichertechnologien – erfordern eine kontinuierliche Neugestaltung von Algorithmen und Software. Zukünftige Architekturen könnten neue mathematische Algorithmen und Implementierungsstrategien notwendig machen. Um die Entwicklungskosten angesichts der vielfältigen Hardware überschaubar zu halten, sind Leistungsportabilität und Produktivität entscheidend. Frühzeitige Entscheidungen zum Algorithmenentwurf und zu den Varianten helfen dabei, mit der sich weiterentwickelnden Hardware Schritt zu halten, Leistungsziele zu erreichen und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
Das HPCLab entwickelt algorithmische und softwarebasierte Lösungen für die effiziente Umsetzung datengetriebener Optimierungs- und Entscheidungsprozesse auf Prozessorarchitekturen und Speichertechnologien der nächsten Generation. Unser Schwerpunkt liegt auf Optimierungsverfahren und Simulationsabläufen, die in den MODAL Labs EnergyLab, MedLab, MobilityLab, NanoLab und SynLab konzipiert und entwickelt werden.
Smart control of energy transport networks
> EnergyLabOptimal planning for traffic networks
> MobilityLabSmart solutions for digital precision medicine
> MedLabSmart design of resonant nanostructures
> NanoLabSolutions for High-Performance Optimization
> HPCLabHigh-performance optimization software
> SynLab

