Verbundprojekt: SCALABLE – Skalierung von numerischer Strömungsmechanik auf Exascale-Systeme

Das SCALABLE Konsortium umfasst namhafte industrielle und akademische Partner, die sich mit dem Ziel zusammengetan haben, um Anwendungen der Numerische Strömungsmechanik (CFD), die auf der Lattice Boltzmann Methode (LBM) basieren, für moderne Höchstleistungsrechner zu optimieren. Für diese Anwendungen soll eine bislang nicht bekannte Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Energieeffizienz erreicht werden. Die LBM ist mittlerweile als vertrauenswürdige Alternativen zu konventionelle Methoden der CFD etabliert. In mehreren technischen Anwendungen wurde gezeigt, dass sie in einem fairen Vergleich und in vergleichbaren Szenarien ungefähr eine Größenordnung schneller sein kann als Navier-Stokes-basierte Ansätze für nicht-stationäre Strömungen. Die LBM Methode hat den großen Vorteil, dass sie algorithmisch sehr flexibel ist und damit für Anwendungsszenarien mit sich dynamisch ändernden Geometrien, Mehrphasenströmungen und eine Vielzahl anderer Multiphysik-Anwendungen sehr gut eingesetzt werden kann. Viele dieser Problemstellungen sind von hoher industrieller Relevanz. LBM-Algorithmen sind auch besonders gut für moderne, massive-parallele Rechnerarchitekturen geeignet, da beispielsweise Vektorinstruktionen und Rechenbeschleuniger wie GPUs effizient genutzt werden können. SCALABLE wird an zwei Anwendungsprogrammen arbeiten. Die Open-Source-Anwendung waLBerla hat eine hervorragende Leistung und extreme Skalierbarkeit bereits auf mehreren Höchstleistungsrechnern demonstriert. Diese wird durch innovative Methoden der Softwareentwicklung möglich, wie z.B. die automatische Generierung der Codes für spezielle HPC-Rechnerarchitekturen. Die zweite Anwendung, LaBS, zeichnet sich durch einen Reifegrad aus, die einen Einsatz im industriellen Umfeld möglich macht und bereits heute bei Airbus und Renault genutzt. Im Rahmen von SCALABLE soll LaBS eine ähnliche Leistungsfähigkeit wie waLBerla erreichen, um so auf die kommenden europäischen Exascale-Systeme vorbereitet zu sein.