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Verteilte Simulation

Verteilte Simulation

Die numerische Simulation technisch-wissenschaftlicher Probleme gehört traditionell zu den Disziplinen mit dem höchsten Bedarf an Rechenleistung. Dementsprechend werden solche Probleme auf Supercomputern mit Vektor- und Parallelrechnerarchitektur bearbeitet. Die größten Parallelrechner der Welt wurden in den USA für Simulationsanwendungen installiert. Die größten Parallelrechner in Deutschland haben nur einen Bruchteil der Leistung dieser Rechner und sind an den drei Standorten München (LRZ und RZG), Stuttgart (HLRS) und Jülich (FZ) konzentriert. In Niedersachsen stehen für große Simulationsaufgaben der HLRN II (Norddeutscher Verbund für Hoch- und Höchstleistungsrechnen) und einige kleinere Anlagen an universitären Rechenzentren zur Verfügung. Um noch mehr Rechenleistung zu erhalten, ist es notwendig, die numerischen Probleme auf die bereits existierende Hardware-Infrastruktur an den Universitäten und ihre Rechenzentren zu verteilen. Man spricht dabei von verteilter Simulation. Leider ist dabei der Aufwand für die Erstellung der Software und der Middleware, die zwischen den Anwendungen und den Betriebssystemen sitzt, im Allgemeinen sehr hoch und es gibt enorme Einschränkungen für die Anwendungen. Bislang hat es sich deshalb nur in Einzelfällen gelohnt, Simulationen auf mehrere PC Cluster zu verteilen. Mit dem Aufkommen des Grid Computing zeichnet es sich jedoch ab, dass der Aufwand für die Verteilung von Simulationsanwendungen auf existierende PCs und Workstations in einen Bereich kommt, wo er für viele Anwender interessant wird.

In diesem Projektbereich sollen daher Modelle und Methoden untersucht werden, mit denen Simulationen auf ein Grid verteilt werden können und die dabei entstehenden Probleme des Software-Tests und der Qualitätssicherung gelöst werden können. „Verteilte Simulation“ meint aber auch die Simulation hochgradig verteilter realer Systeme, wie z.B. Lieferketten im Supply Chain Management, die nicht durch ein herkömmliches, geschlossenes Modell erfasst werden können.