Vorlesungsankündigung: Schnelle und genaue Multi-Domain Physics Simulation

Der Entwurf und die numerische Verifikation komplexer Aktoren und Sensoren einschließlich deren elektronischer Steuerung ist Gegenstand der vorliegenden Lehrveranstaltung. Die Unterteilung erfolgt in die wesentlichen Bereiche: CAD/CAE, Strukturmechanik, Elektrostatik, Elektromagnetik, Wärmeleitung, Strömungsmechanik und Fluid-Struktur-Wechselwirkung.

Allen Disziplinen gemeinsam ist die Einbettung in einen übergreifenden Systemsimulator, welcher die schritthaltende Berechnung von Regelkreisen mit Leistungs- und Signalelektronik ermöglicht.

Strukturmechanik
CAD/CAE, Ansys Workbench, Materialmodellierung, Bewegungsgleichungen. Beispiele aus Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Bauingenieurwesen. Vertiefung Frontlader:

Wärmeleitung
Wärmeübertragung, Wärmeleitung, Strahlung, Phasenübergänge. Materialmodellierung. Beispiele aus Induktorbau, Brandschutz.
Vertiefung Induktive Erwärmung:

Systemsimulation
Systemsimulator Simplorer, Reduzierte Systemmodelle, Schaltkreissimulation in der Feldsimulation. Vertiefung Energyharvester zur Versorgung von Herzschrittmachern:

Elektromagnetik
Ansys Electronics Desktop, Maxwell-Gleichungen, Magnetwerkstoffe, Elektromagnetische Antriebe.
Vertiefung bistabiler Elektromagnet:

Strömungsmechanik
Mathematische CFD-Modelle. Instationäre Strömungen, Turbulenzmodelle, Mehrphasen- strömungen.
Vertiefung instationärer Kraftstoffinjektor:

Workflowautomatisierung
Ansys Discovery AIM. Simulation gekoppelter physikalischer Probleme in Echtzeit.
Vertiefung Wärmeregelung für CPU-Coldplate:

Interdisziplinäre Probleme
Bidirektionale Kopplungen der o.g. physikalischen Domänen.

Vertiefende Informationen:
MDPS Teil1 (.pdf)
MDPS Teil2 (.pdf)

Lehrmaterialien:
PDF-Textbuch, Akademische Simulationssoftware, 32 Übungen.

Schriftliche Prüfung:
Gegenstand sind Übungsaufgaben der Strukturmechanik.

LV-Beschreibung:
LV-Titel:  Schnelle und genaue Multi-Domain Physics Simulation                
LV-Nummer, LV-Art: 360705100, Vorlesung
Semesterstunden: 2 Vorlesung / 0 Übung (Wintersemester)
Kontakt: Haas, Peter-Wilfried, Resch, Michael

Termine APMB 2019

Die Themen und Termine der Praktika im Sommersemester 2019 finden Sie unter ‘Praktika’. Der Link zur Anmeldeseite ist freigeschaltet.

Noten der Prüfung MSO I

Liebe Studierende,

wir haben die Klausur MSO I korrigiert. Die Noten hängen ab jetzt am HLRS an der Schautafel aus.

Die Prüfungseinsicht findet am 25.03. und 26.03.2019 von 13:00 – 14:00 Uhr in der Nobelstr. 19, Raum Hilbert* statt.

*Wegbeschreibung: Sie betreten das Foyer des HLRS und gehen durch die Türe auf der linken Seite. Dann die Treppen nach oben, dann durch die Türe und nach rechts abbiegen. Der letzte Raum auf der linken Seite ist der Hilbertraum.

BA oder MA Arbeit zu vergeben

Implementierung einer automatisierten
Metadatenerfassung im HPC-Umfeld

Forschungsdatenmanagment in den Ingenieurwissenschaften steht vor einigen Herausforderungen, insbesondere die Größe der Daten sowie deren Verwaltung ist problembehaftet. Auch heutzutage werden die im Forschungsprozess anfallenden, durch Simulation erzeugten Forschungsdaten, die z.B. Trajektorien von Molekülen oder Strömungsverhalten repräsentieren, oft nur über Datei- oder
Verzeichnisnamen verwaltet, was sich zusehens als unzureichend herausstellt.
Für zielgerichtetes Forschungsdatenmanagement unabdingbar ist die Benutzung von Metadaten. Metadaten sind Daten über Daten und beschreiben diese von höherer Ebene ausgehend inhaltlich.
Metadaten sind eine der wesentlichen Voraussetzungen, Daten FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Re-usable) [1] bereitzustellen. Das Projekt DIPL-ING [2] hat sich zum Ziel gesetzt, Konzepte und Lösungen für das Forschungsdatenmanagement in den Ingenieurwissenschaften zu entwickeln und Daten FAIR zu machen. Innerhalb des Projekts wurde das Metadatenmodell EngMeta für die Thermound Aerodynamik entwickelt [3]. Als eine der wesentlichen Anforderungen für gelingendes Forschungsdatenmanagement kristallisierte sich die automatisierte Erfassung von Metadaten heraus sowie die Nutzung eines zentralen, fachspezifischen Repositoriums.

Ziele und Aufgaben
Im Rahmen der Arbeit, welche sowohl als Bachelor- als auch als Masterarbeit ausgestaltet werden kann, sollen 1. die automatisierte Erfassung von Metadaten weiterentwickelt und 2. Schnittstellen zum
Repositorium (Dataverse) erstellt und programmiert werden.
– Erweiterung der automatisierten Erfassung von Metadaten: Ein bestehendes, prototypisches auf
Java/Spark basierendes und für Gromacs-Dateien aus thermodynamischer Simulation ausgelegtes System soll weiter implementiert werden. Dies umfasst einerseits die Erweiterung auf andere Dateiformate (aus Simulationspaketen der Aerodynamik). Andererseits soll die
prototypische Implementierung möglichst in eine systemnahe, native und leichtgewichtige Implementierung überführt werden.
– Anpassung und (Weiter)-Entwicklung des Dataverse Clients (Java), so dass Daten und Metadaten auf dem Dateisystem in der Höchstleisungsrechnerumgebung am HLRS in das universitätsweite Repositorium für Forschungsdaten geschrieben und wieder empfangen werden können. Dazu muss der Dataverse-Client zunächst auf seine bestehende Funktionalität hin analysiert und ggf. erweitert und angepasst werden.

Schließlich müssen die Ergebnisse in einer schriftlichen Ausarbeitung, die wissenschaftlichen Standards genügen und sich nach den allgemeinen Bestimmungen im jeweiligen Fachbereich richten muss, vorgelegt werden. Außerdem muss die Arbeit in einem Vortrag vorgestellt werden.

Anforderungen
Der/Die Berarbeiter/in bringt Linux-Kenntnisse mit, die auch Shell-Scripting umfassen. Außerdem werden Kenntnisse in der Sprache Java vorausgesetzt. Idealerweise wird das Profil ergänzt durch Kenntnisse im Bereich Simulation und Benutzung von Cluster-Systemen.

Betreuer:
Dipl.-Inf. Björn Schembera
Prof. Dr.-Ing. Michael M. Resch

Ausgabe und Kontakt:
ab sofort, bei Interesse oder Fragen bitte an Herrn Björn Schembera (schembera@hlrs.de) wenden.

Referenzen
[1] Wilkinson, M.D., Dumontier, M., Aalbersberg, I.J., Appleton, G., Axton, M., Baak, A., Blomberg, N., Boiten, J.W., da Silva Santos, L.B., Bourne, P.E., et al.: The fair guiding principles for scientific data management and stewardship. Scientific data 3 (2016)
[2] https://www.hlrs.de/about-us/research/current-projects/dipl-ing/
[3] Schembera, Björn und Dorothea Iglezakis (2018). „The Genesis of EngMeta – A Metadata Model for Research Data in Computational Engineering“. In: Metadata and Semantic Research. 12th International
Conference, MTSR 2018, Limassol, Cyprus, 23-26 October 2018, Proceedings. Springer.

Masterarbeit zu vergeben

Masterarbeit:

Analyse und Optimierung der Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers in FS3D

Zielsetzung:
Das Programmpaket Free Surface (FS3D) ist ein am ITLR entwickelter Code zur Direkten Numerischen Simulation (DNS) von Mehrphasenströmungen mit Hilfe der Volume-of-Fluid (VOF) Methode. FS3D wird zum Beispiel zur Simulation von Phasenwechselvorgängen oder tropfendynamischer
Prozesse eingesetzt. Die bei diesen Simulationen notwendige, sehr hohe räumliche Auflösung macht es unerlässlich die anfallende Rechenlast auf eine große Anzahl an Prozessoren zu verteilen. FS3D verwendet zur Parallelisierung das Message Passing Interface (MPI).
Zur effizienten Lösung der Druckausbreitung kommt ein Mehrgitterlöser zum Einsatz. Analysen der Performance von FS3D zeigen, das im Bereich der Implementierung des Mehrgitterlösers Optimierungspotenzial besteht.

Im Rahmen dieser Arbeit soll die Parallelisierungsstrategie der bestehenden Implementierung des Mehrgitterlösers analysiert und auf Basis dieser Analyse eine neue, effizientere Parallelisierungsstrategie erarbeitet werden.
Im Anschluss daran ist die Performance der neuen Parallelisierungsstrategie zu analysieren und mit der bestehenden Parallelisierungsstrategie zu vergleichen.

Arbeitsschritte:
– Einarbeitung und Analyse der bestehenden Implementierung des Mehrgitterlösers
– Literaturrecherche zu Implementierung von parallelen Mehrgitterlösern
– Entwicklung einer effizienten Parallelisierungsstrategie für den Mehrgitterlöser in FS3D
– Implementierung der entwickelten Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers in FS3D
– Analyse der Performance der neu implementierten Parallelisierungsstrategie des Mehrgitterlösers und Vergleich mit der bestehenden Implementierung
– Schriftliche Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse

Voraussetzungen:
– Grundkenntnisse in Linux und Fortran

Betreuer:
– Prof. Dr.-Ing. Michael M. Resch
– Dipl.-Ing. Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de), HLRS
– Dipl.-Ing. Martin Reitzle, ITLR
– Toni Peter, M.Sc., HLRS


Ausgabe: ab sofort, bei Interesse bitte Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de) kontaktieren

Studienarbeit am HLRS zu vergeben

Analyse (Data Analytics) von Lustre-Performance-Daten zur
Identifizierung von I/O-kritischen HPC-Applikationen

Das Schreiben und Lesen von großen Datenmengen kann bei
parallelen Simulationsprogrammen ein signifikantes Bottleneck
darstellen. Weil das Dateisystem eine Ressource ist, die sich
alle Benutzer teilen, kann ein falsch implementiertes I/O (Input/
Output) Verfahren negative Auswirkungen auf die I/O Perfomance
der Berechnungsjobs anderer Benutzer haben.

Am HLRS wurde ein Framework für das Monitoring der parallelen
Dateisysteme entwickelt. Dieses Framework sammelt I/O Performance-
Daten (z.B. die Bandbreite beim Lesen/Schreiben pro Job) zu den Applikationen die auf den HPC-Systemen des HLRS ausgeführt werden.
Ziel der Arbeit ist es aus den I/O-Performance-Daten
Applikationen mit Optimierungspotenzial im Bereich der I/O zu
identifizieren. Dafür werden im ersten Schritt Filterkriterien
aufgestellt, um relevante Berechnungsjobs (z.B. großer Hardware-Ressourcenverbrauch) zu identifizieren.

Im zweiten Schritt werden Metriken zur Bewertung der I/OPerformance
aufgestellt mit denen Applikationen mit Optimierungspotenzial identifiziert werden können. Im letzten Schritt werden die Filterkriterien und Performance-Metriken anhand verschiedener Datensatz analysiert und bewertet.

Arbeitsschritte:
• Literaturrecherche
• Einarbeitung in das bestehende Framework zur Lustre-Leistungsanalyse
• Aufstellen von Kriterien zur Reduzierung der Daten
• Aufstellen von Metriken zur Bewertung der I/O-Performance
• Evaluierung der Filterkriterien und der Performance-Metriken
• Schriftliche Dokumentation und Diskussion der Ergebnisse

Voraussetzung:
• Grundkenntnisse in Linux und Python

Betreuer:
• Prof. Dr.-Ing. Michael M. Resch
• Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de)
• Holger Berger (NEC)
• Thomas Beise

Ausgabe: Ab sofort, bei Interesse bitte Philipp Offenhäuser (offenhaeuser@hlrs.de) kontaktieren.


Prüfungssprechstunde MSO I

Liebe Studierende,

von Dienstag dem 05.03. bis zum Donnerstag den 07.03. wird jeweils von 14:00 Uhr bis 15:30Uhr eine Sprechstunde für die Prüfung Modellierung, Simulation und Optimierung I (kurz: MSO I) am kommenden Freitag, 8.3. im Raum Hilbert angeboten.

Sie können, wenn Sie möchten, im Laufe der jeweils 90 Minuten vorbei schauen.

Für Sprechzeiten außerhalb der drei Termine bitte kurz per Mail anfragen an gebert@hlrs.de.

Wegbeschreibung:

Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart – Raum Hilbert.

Der Raum befindet sich im 1.OG. Zum neuen Haupteingang (bei den Aushängen) rein, dann links. Die Treppen im Flur zum 1.OG hoch und dann rechts in Richtung der Küche und der Fensterfront abbiegen. Auf der linken Seite im Eck des Gebäudes befindet sich der Raum Hilbert.

Viele Grüße,

Johannes Gebert

Prüfungssprechstunde für die Klausur “Grundlagen der Informatik I+II”

Für die Klausur “Grundlagen der Informatik I und II” bieten
wir Ihnen eine Prüfungssprechstunde an. Diese wird
stattfinden am

Mittwoch, 06.03.2019, 10:00-11:30 Uhr
Ort: Höchstleistungsrechenzentrum (HLRS), Uni Stuttgart,
Nobelstraße 19, 70569 Stuttgart
Hilbert Raum, 1. Stock des HLRS/IHR.


Wenn Sie durch den Haupteingang des HLRS gegangen sind und im Foyer
stehen, wenden Sie sich nach links und gehen durch die Tür,
dann rechts die Treppe hoch. Weiter gerade aus durch die
Tür, dann stehen Sie in einem Gang. Dort laufen Sie nach
rechts, der letzte Raum in diesem Gang ist der Raum Hilbert.