gridlib - Simulation und Visualisierung großer Datenmengen

Eigenmittelfinanziertes Projekt


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr. Ulrich Rüde
Prof. Dr. Günther Greiner


Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Lehrstuhl für Informatik 10 (Systemsimulation)
Lehrstuhl für Informatik 9 (Graphische Datenverarbeitung)

Akronym: gridlib
Projektstart: 01.11.2000
Projektende: 30.10.2003


Abstract (fachliche Beschreibung):

Die Einsatz effizienter numerischer Verfahren wie Mehrgitter- und Multilevelmethoden auf Höchstleistungsrechnern ermöglicht die Durchführung von Simulationen auf Datenmengen im TerraByte-Bereich. Die Verarbeitung solcher Datenmengen zu Zwecken des Pre- und Postprocessing wäre aus praktischen Gründen nur auf dem Höchstleistungsrechner selbst sinnvoll. Andernfalls müssten zum einen die Daten über ein Netzwerk übertragen werden und zum anderen müsste ausreichende Speicherkapazität zur Verfügung stehen. Um Pre- und Postprocessing, insbesondere Gittergenerierung und Visualisierung der Ergebnisse, dennoch extern durchführen zu können, wird in diesem Projekt die durchgängige Verwendung von hierarchischen Gittern in der Generierung, der Simulation und der Visualisierung untersucht. 
Im Zentrum des Projektes steht die Entwicklung einer Gitterverwaltung für dreidimensionale, hierarchische, hybride Gitter. Die weiteren Anforderungen an die Gitterverwaltung bestehen in der parallelen Ausführbarkeit, da sie auf massiv-parallelen Architekturen eingesetzt werden soll, sowie in einem flexiblen Interface zu den numerischen Lösern, um bestehende Software mit der neuen Gitterverwaltung koppeln zu können.


Publikationen

Bergen, B., Hülsemann, F., & Rüde, U. (2005). Is 1.7x10^10^ Unknowns the Largest Finite Element System that Can Be Solved Today?
Hülsemann, F., Meinlschmidt, S., Bergen, B., Greiner, G., & Rüde, U. (2004). gridlib -- A parallel, object-oriented framework for hierarchical-hybrid grid structures in technical simulation and scientific visualization. In High Performance Computing in Science and Engineering (pp. 37-50). München: Heidelberg: Springer.
Hülsemann, F., & Bergen, B. (2004). Hierarchical hybrid grids: data structures and core algorithms for multigrid. Numerical Linear Algebra With Applications, 11, 279-291. https://dx.doi.org/10.1002/nla.382
Meinlschmidt, S., Hülsemann, F., Kipfer, P., Rüde, U., & Greiner, G. (2003). A parallel, object-oriented framework for grid based simulation and scientific visualization. In Information and Communications Technologies: Chances and Challenges (pp. 9-17). Stuttgart: Fraunhofer IRB Verlag.
Bergen, B., & Hülsemann, F. (2003). Hierarchical hybrid grids: A framework for efficient multigrid on high performance architectures.
Hülsemann, F., Bergen, B., & Rüde, U. (2003). Hierarchical hybrid grids as basis for parallel numerical solution of PDE. In Euro-Par 2003. Parallel Processing (pp. 840-843). Berlin: Springer.
Hülsemann, F., Kipfer, P., Rüde, U., & Greiner, G. (2002). gridlib: Flexible and efficient grid management for Simulation and Visualization. In Computational Science - ICCS 2002 (pp. 652-661). Amsterdam: Berlin: Springer-verlag.

Zuletzt aktualisiert 2019-19-03 um 11:50