21.03.2023

Beiträge zur SIAM Conference on Computational Science and Engineering

14 Mitglieder der SCC-Forschungsgruppen CSMM, FiNE, RAI und SSPE nahmen vom 26.02.-03.03. an der SIAM Computational Science and Engineering-Konferenz CSE23 in Amsterdam teil. Die Veranstaltung war ein großer Erfolg für alle Teilnehmenden.

v.l.n.r. : Marcel Koch, Tobias Ribizel, Hartwig Anzt, Pratik Nayak, Yen-Chen Chen, Terry Cojean, Gregor Olenik, Yu-Hsiang Tsai (alle Gruppe FiNE).

14 Mitglieder der SCC-Forschungsgruppen CSMM, FiNE, RAI und SSPE nahmen vom 26.02.-03.03. an der SIAM Computational Science and Engineering-Konferenz CSE23 in Amsterdam teil. Die Veranstaltung war ein großer Erfolg für alle Teilnehmenden, mit vielen interessanten Gesprächen und interdisziplinärem Austausch.  

Die Gruppe FiNE war mit 8 Gruppenmitgliedern vertreten. Insgesamt hielt die Gruppe 8 Vorträge in 7 Symposien. Prof. Hartwig Anzt nahm an einem Panel für Nachwuchswissenschaftler [1] zum Thema “Wow I have a job! What now?” teil, bei dem Fragen zu Konfliktmanagement, Work-Life-Balance, wissenschaftliche vs. industrielle Karriere und mehr diskutiert wurden.

Die Vorträge von FiNE konzentrierten sich auf verschiedene Aspekte des portablen Ginkgo-Frameworks für spärliche lineare Algebra [2] und spiegelten das grosse Interesse der Community an der Software wider. Das Team bot zwei Übersichtsvorträge an, einen von Terry Cojean über Best Practices bei der Entwicklung von Forschungssoftware [3] und einen von Hartwig Anzt, der einen historischen Überblick über die Entwicklung der Ginkgo-Bibliothek gab [4]. In anderen Vorträgen wurden neue Funktionalitäten vorgestellt, die für spezifische wissenschaftliche Anwendungen entwickelt wurden.

Ein Schwerpunkt waren Iterative Sparse-Solver und Preconditioner, bei denen Pratik Nayak das allgemeine Schema in einer diesem neuen Forschungsgebiet gewidmeten Sitzung vorstellte [5]. Darauf aufbauend präsentierte Yen-Chen Chen den speziellen Fall tridiagonaler und bandförmiger Matrizen mit einer Implementierung, die alle aktuell bestehenden Anbieterlösungen übertrifft [6]. Ein externer Redner, Paul Lin vom LBNL, USA, erwähnte die Verwendung der iterativen Batch-Solver von Ginkgo zur Beschleunigung der XGC Plasma Fusion Anwendung [7].

Ein weiterer Schwerpunkt war die mixed-precision functionality. Yu-Hsiang (Mike) Tsai stellte Ginkgos leistungsfähiges portables algebraisches Mehrgitter (AMG) vor, das mehrere Präzisionsformate für verschiedene Ebenen bietet [8]. Prof. Enrique S. Quintana-Orti von der UPV, Spanien, präsentierte die Leistungs- und Energievorteile der Nutzung von gemischter Genauigkeit am Beispiel der gemischt-präzisen Funktionalität der Ginkgo-Bibliothek [9]. Eine weitere Funktionalität, die auf großes Interesse in der Community stieß, sind die neuen GPU-residenten Sparse-Direct-Methoden, die Tobias Ribizel vorstellte, und die für das US Exascale Computing Project's ExaSGD für Stromnetzsimulationen entwickelt wurden [10]. Ebenfalls auf die Beschleunigung von Anwendungen zielten zwei Vorträge aus den neuen BMBF-Projekten ExaSim und PDExa von Gregor Olenik bzw. Marcel Koch. ExaSim konzentriert sich auf die Beschleunigung der CFD-Software OpenFOAM durch die Verwendung von Ginkgo als portables und effizientes Backend mit vielversprechenden ersten Ergebnissen [11]. PDExa zielt darauf ab, Ginkgos Funktionen für gemischte Präzision und Batching zu nutzen, um das implizite oder semi-implizite Time-Stepping von hyperbolisch-parabolischen partiellen Differentialgleichungen (PDEs) zu beschleunigen, die mit diskontinuierlichen Galerkin-Methoden (DG) diskretisiert wurden [12].

Die Forschungsgruppe CSMM war mit vier Mitgliedern vertreten, darunter Gayatri Caklovic, Pia Stammer, Steffen Schotthöfer und Jasmin Hörter.
Gaya organisierte ein Minisymposium über Parallel in time methods [13,14] und präsentierte ihre Arbeit über PInT für hyperbolische nichtlineare Gleichungen [15]. Pia präsentierte ihre Forschung über Protonentransport für die Krebstherapie, mit einem Schwerpunkt auf dynamischen Low-Rank-Approximationen [16]. Steffen präsentierte seine Forschungsarbeit über Modellordnungsreduktion mit Moment-Methoden, mit einem Schwerpunkt auf neuronalen Netzwerk-basierten Minimalentropie-Schließungen [17].

Charlotte Debus von der Nachwuchsgruppe RAI hielt einen Vortrag zum Einsatz von Machine Learning Methoden im Zusammenhang mit Matrixzerlegungen und René Caspart aus SSPE sprach über nachhaltige Softwareentwicklung für HPC Systeme. 

Insgesamt war die Konferenz ein Erfolg und wir freuen uns auf zukünftige Veranstaltungen, bei denen wir das SCC vertreten können.


Achim Grindler