Research Group Distributed and Parallel High Performance Systems

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Die Gruppe DPHPS (Distributed & Parallel High Performance Systems) ist eng in das SCC integriert und ermöglicht so eine enge Verzahnung von Forschungsthemen, systembezogenen und betrieblichen Aspekten von IT-Forschungsinfrastrukturen und praxisorientierter Lehre. Der Fokus liegt dabei auf drei großen Themenbereichen: Datenmanagement, Datenintensives Rechnen und Cloud Computing.

Im Bereich Datenmanagement geht es in Forschung und Entwicklung um Methoden und Technologien für den verteilten, effizienten und sicheren Umgang mit Forschungsdaten und für die Datenarchivierung über den gesamten Datenlebenszyklus. Diese Methoden und Technologien werden in Kooperation mit nationalen und internationalen Partnern und in enger Zusammenarbeit mit den Anwendungswissenschaften in der Praxis eingesetzt. Ein besonderer Schwerpunkt liegt dabei auf dem Umgang mit großen Forschungsdaten.

Im Bereich Datenintensives Rechnen stehen effiziente Scheduling-Methoden (z.B. um Rechenjobs und Daten effizienter zusammenzuführen) sowie Methoden und Werkzeuge zur Datenanalyse im Mittelpunkt der Forschung und Entwicklung. Darüber hinaus werden parallele Simulationen und Datenanalyseanwendungen für den Einsatz auf modernen, heterogenen parallelen Hochleistungssystemen entwickelt und skaliert und für die effiziente Nutzung von Tausenden von Prozessorkernen optimiert.

Im Bereich Cloud Computing werden effiziente Methoden zur Verwaltung und Nutzung verteilter Ressourcen (z.B. durch Scheduling und Auktionen) entwickelt und deren Leistungsfähigkeit evaluiert. Die oben genannten Themen sind sowohl in den forschungsorientierten Vorlesungen "Parallel Computing and Parallel Programming" und "Distributed Computing" als auch in Seminaren und Praktika integriert. In (fast) allen Forschungsthemen sind Studienarbeiten und Bachelor/Master möglich. Weitere Details finden Sie unter hier oder wenden Sie sich direkt an Achim Streit.

Scheme of the complete Data Life Cycle supported by the DLC-Labs of SCC
Unterstützung des gesamten Datenlebenszyklus