CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Article Category

Article available in the following languages:

Europa an die Spitze der Revolution im Hochleistungsrechnen bringen

Der aktualisierte Projects Info Pack von CORDIS stellt weitere bahnbrechende Forschungsarbeiten vor, die vom Gemeinsamen Unternehmen für europäisches Hochleistungsrechnen (GU EuroHPC) unterstützt werden, von dem Hilfe bei Durchbrüchen in den Bereichen Klimamodellierung, personalisierte Medizin und Energiesparstrategien zu erwarten ist.

Digitale Wirtschaft icon Digitale Wirtschaft

Unter Supercomputern sind modernste Systeme mit extrem hoher Leistungsfähigkeit zu verstehen, die Rechenprobleme lösen können, an deren Komplexität normale Computer um Größenordnungen scheitern. Das 2018 an den Start gebrachte GU EuroHPC vereint die Ressourcen und das Fachwissen von 33 europäischen Ländern und Partnereinrichtungen, um ein führendes europäisches Ökosystem für Hochleistungsrechnen aufzubauen. Ziel ist es, jedem teilnehmenden Land mehr, über den Handlungsspielraum einzelner Länder hinausgehende Chancen zu verschaffen und so das weltweite Rennen im Hochleistungsrechnen anzuführen. Von den 39 aktuell innerhalb des GU EuroHPC verwalteten Forschungsprojekten werden in diesem aktualisierten Projects Info Pack 12 Projekte ins Rampenlicht gerückt, welche die Vielfalt der im Rahmen des Gemeinsamen Unternehmens behandelten Themen widerspiegeln. Ein zentrales Ziel ist die Entwicklung innovativer, heimischer und nachhaltiger Technologien für das Hochleistungsrechnen (HPC). Beispiele dafür sind ein stromsparender Mikroprozessor EPI SGA2, eine möglichst viele europäische Technologien integrierende Pilotplattform EUPEX, ein vollständig in Europa entwickelter und eingesetzter Beschleuniger The European PILOT sowie ein einzigartiger Inkubator für hybrides Quanten-Hochleistungsrechnen HPCQS. Ein weiteres Ziel des GU EuroHPC ist die Erarbeitung von Anwendungen, Algorithmen und Software für die Ausführung auf Supercomputern, sowohl im öffentlichen als auch im privaten Raum. Dazu zählen nicht nur Rahmenwerke zur Verbesserung der Gesamteffizienz und -leistung SPARCITY und optimierte Datenverwaltung ADMIRE, sondern auch optimal an spezifische Anwendungen wie die Klimawissenschaft MAELSTROM, die Strömungsdynamik exaFOAM und die Plasmaphysik Plasma-PEPSC angepasste Systeme. Ein drittes Ziel lautet, die Kompetenzen zu erarbeiten, um die Nutzung des Hochleistungsrechnens auf eine große Zahl öffentlicher und privater Nutzender ausdehnen zu können, unabhängig davon, wo sie sich in Europa befinden. EuroCC schafft ein Netzwerk aus nationalen Kompetenzzentren für Hochleistungsrechnen, um den Zugang zu europäischen HPC-Möglichkeiten in verschiedenen Sektoren zu erleichtern, während FF4EuroHPC kleine und mittlere Unternehmen (KMU) unterstützt, die planen, von der Nutzung von HPC-Dienstleistungen zu profitieren, um innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Zu guter Letzt hat EUMaster4HPC ein zukunftsweisendes europaweites HPC-Master-of-Science-Programm eingerichtet, um in ganz Europa die nächste Fachkräftegeneration für Hochleistungsrechnen auszubilden. Gegenwärtig vermittelt GU EuroHPC acht über Europa verteilte Supercomputer in Bulgarien, Tschechien, Spanien, Italien, Luxemburg, Portugal, Slowenien und Finnland. In Deutschland und Griechenland ist der Bau von zwei weiteren Supercomputern im Gange; weitere Systeme sind für die nahe Zukunft geplant. Die vom Gemeinsamen Unternehmen getätigten Investitionen sind von entscheidender Bedeutung für die Entwicklung eines auf Weltniveau angesiedelten Ökosystems für Hochleistungsrechnen in Europa, das die europäische Wettbewerbsfähigkeit und Innovation fördern und die Lebensqualität der europäischen Bürgerinnen und Bürger verbessern wird. Weitere Informationen: Projects Info Pack Dem europäischen Supercomputing den Weg weisen, 2. Ausgabe

Schlüsselbegriffe

Gemeinsames Unternehmen für europäisches Hochleistungsrechnen, GU EuroHPC, Supercomputer, Hochleistung, Hochleistungsrechnen, Europa, Gemeinsames Unternehmen, nachhaltig, Ökosystem