Inno4scale unterstützt und fördert die Entwicklung fortschrittlicher Algorithmen und Anwendungen für künftige europäische Exascale-Systeme.
Das HiDALGO2-Projekt befasst sich mit den Auswirkungen des Klimawandels und widmet sich dabei technischen Fragen über die Skalierbarkeit von HPC- und KI-Infrastrukturen. Zudem werden Methoden der numerischen Strömungsmechanik und der Unsicherheitsanalyse eingesetzt.
EXCELLERAT P2 entwickelt fortschrittliche Anwendungen für die Technik in den Bereichen Fertigung, Energie, Luft- und Raumfahrt sowie Mobilität und konzentriert sich dabei auf Anwendungsfälle, die die Bedeutung von HPC, HPDA und KI für die europäische Wettbewerbsfähigkeit aufzeigen.
Das Center of Excellence in Exascale CFD wird moderne europäische Algorithmen der numerischen Strömungsmechanik verbessern, sodass sie dazu fähig sind, effizient auf Exascale-Supercomputern laufen zu können.
Mithilfe eines globalen, hochauflösenden Modells des Erdsystems untersucht TOPIO die Lese- und Schreibgeschwindigkeiten für große Datenmengen auf Höchstleistungsdateisystemen sowie Ansätze, die die Datenmenge durch Komprimierung reduzieren, ohne dass dabei ein erheblicher Informationsverlust entsteht.
Das 3xa Projekt entwickelt skalierbare Methoden für die Simulation von Dreikörperwechselwirkungen in Partikelsystemen unter Einsatz von vektorisierenden Kerneln, dynamischen Lastverteilungsansätzen und adaptiven Verfahren für die Partikeldarstellung.
targetDART erarbeitet einen Task-basierten Ansatz für hochskalierbare Simulationssoftware, der auf heterogenen Exascale-Systemen unvorhersagbare Lastungleichgewichte mittels dynamisch adaptiver und reaktiver Verteilung von Rechenaufgaben zwischen den Rechenknoten ausgleicht.
EE-HPC testet einen Ansatz zur Verbesserung der Energieeffizienz von HPC-Systemen durch die automatische, jobspezifische Regulierung von Systemparametern und -einstellungen.
InHPC-DE treibt das Bündnis der drei nationalen HPC-Zentren in Deutschland voran, adressiert neue Anforderungen wie Sicherheit und evaluiert das Gaia-X-Ökosystem für Höchstleistungsrechnen.
Forschende in diesem Projekt reduzieren Engpässe bei der Leistungsskalierung auf massiv parallelen HPC-Systemen (High Performance Computing) von CFD- (Computational Fluid Dynamics) Anwendungen.
This consortium of academic institutes, HPC centers, and industrial partners in Europe and Brazil is developing novel algorithms and state-of-the-art codes to support the development of more efficient technologies for wind power.
This project coordinates strategic collaboration and outreach among EU-funded Centres of Excellence to more efficiently exploit the benefits of extreme scale applications for addressing scientific, industrial, or societal challenges.
