ENSIMA - Energieoptimiertes High-Performance Computing für Finite-Elemente-Simulationen in der Produktentwicklung

Abstract

Das ENSIMA-Projekt (Energieoptimierte Simulationsmethoden für anwendungsorientierte Rechenprobleme) begann 2022 mit dem Ziel, die effiziente Nutzung numerischer Simulationen im Produktdesign zu verbessern. Insbesondere in der Fertigungs- und Automobilindustrie ermöglichen Simulationen, Designentscheidungen frühzeitig zu bewerten, physische Prototypen zu reduzieren und Entwicklungszeit sowie Ressourcenverbrauch zu senken. Aufgrund des wachsenden Gestaltungsraums moderner Produkte erfordern vollständige Simulationen jedoch enorme Rechenressourcen. ENSIMA entwickelt daher Methoden zur ressourceneffizienten Optimierung komplexer Simulationsworkflows, die KI-gestützte Steuerung mit Approximate und Heterogeneous Computing kombinieren. Gezielte Stichproben liefern datengetriebene Modelle für iterative Optimierung und inverse Designaufgaben, während Leistungs-, Energie- und Kostenmodelle adaptive Strategien für Genauigkeit, Performance und Energieverbrauch ermöglichen. Als Demonstrationsszenario wurde die Optimierung von Platinengeometrien im Karosseriebau mit der Software OpenForm (GNS mbH) untersucht, um Strategien zur Maximierung der Ergebnisqualität bei begrenztem Rechenzeit- und Energiebudget zu evaluieren. Das Konsortium umfasste drei akademische (RWTH Aachen University (RWTH), TU Darmstadt (TUDa), Forschungszentrum Jülich (FZJ)), zwei industrielle Partner (Gesellschaft für numerische Simulation mbH (GNS), GNS Systems GmbH (GNS Systems)) sowie zwei assoziierte Mitglieder (SIMCON kunststofftechnische Software GmbH (SIMCON), HAW Würzburg-Schweinfurt (HAW SW)). Das FZJ beschäftigte sich hauptsächlich mit der Messung aund Analyse von Anwendungen auf Heterogenen Systemen.