TIME-X: TIME parallelisation for eXascale computing and beyond

Schlussbericht

dc.contributor.authorSchöps, Sebastian
dc.date.accessioned2025-09-22T06:58:52Z
dc.date.available2025-09-22T06:58:52Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractRechnergestützte Simulationen erlauben es, Rückschlüsse auf reale Anwendungen und naturwissenschaftliche Fragestellungen zu ziehen. Oft stellen allerdings, trotz diverser Optimierungen von Algorithmen und Software, die limitierte Parallelisierbarkeit und die hieraus resultierenden sehr langen Laufzeiten eine große Herausforderung dar. Um diese zu überwinden, bedarf es neuer & disruptiver Algorithmen. Das Ziel des TIME-X Projekts war die Entwicklung parallelisierbarer Algorithmen für zeitabhängige Simulationen, die bisher aufgrund ihres immensen Rechenaufwandes nicht in einem angemessenen Zeitrahmen durchführbar waren. Diese Form der Parallelisierung der Lösung zeitabhängiger Probleme ist ein notwendiger Schritt, um die Rechenkraft zukünftiger Höchstleistungsrechner im und jenseits des Exascale Bereichs effizient für modellbasierte Vorhersagen nutzen zu können. Die deutschen Partner im Projekt TIME-X sollten sowohl zur Entwicklung der mathematischen und technischen Grundlagen neuer zeitparalleler Algorithmen für Höchstleistungsrechner als auch zu deren Umsetzung für Anwendungen in den Bereichen der Wettervorhersage, E-Mobilität und Teilchenbeschleunigung beitragen. Datei-Upload durch TIBger
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/23177
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/22194
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationTechnische Universität Darmstadt
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600
dc.titleTIME-X: TIME parallelisation for eXascale computing and beyondeng
dc.title.subtitleSchlussbericht
dc.typeReport
dcterms.extent16 Seiten
dtf.duration04/2021-03/2024
dtf.funding.funderBMFTR
dtf.funding.program16HPC049
dtf.funding.verbundnummer01232744
tib.accessRightsopenAccess

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