Verbundprojekt: ExaOcean - Leistungsverbesserung des ICON-O Ozeanmodells auf heterogenen Exascale-Supercomputern mit Methoden des Maschinellen Lernens

Abstract

Im Verbundprojekt ExaOcean wurde das Ozeanmodell ICON-O gezielt für den Einsatz auf modernen und zukünftigen Exascale-Supercomputern weiterentwickelt. Ziel war es, den Rechendurchsatz hochaufgelöster Ozeansimulationen deutlich zu steigern und die effiziente Nutzung heterogener CPU/GPU-Architekturen zu ermöglichen. Hierzu wurden neuartige zeitparallele numerische Verfahren sowie Methoden des maschinellen Lernens zur dynamischen Auflösungsverbesserung entwickelt, implementiert und in ICON-O integriert. Ergänzend erfolgten umfangreiche Performance-Analysen, GPU-Portierungen sowie der Ausbau von CI/CD- und Benchmark-Infrastrukturen am Jülich Supercomputing Centre. Die im Projekt erzielten Ergebnisse leisten einen wichtigen Beitrag zur Exascale-Readiness von ICON-O und zeigen Perspektiven für die Kombination klassischer Simulationsmethoden mit KI-Ansätzen in der Erdsystemmodellierung auf.