Ersatzmodelltraining für Turbomaschinenoptimierungen: Entwicklung eines verteilten Systems zur Auslagerung rechenintensiver Algorithmen auf GPUs

Kurzfassung

Eine große Rolle in der Entwicklung und dem Design neuer Konzepte für Turbomaschinen spielen moderne Optimierungs- und Simulationsverfahren. Das Institut für Antriebstechnik des DLR verwendet in diesem Rahmen Multifidelity- und Gradient-Enhanced-Kriging-Ersatzmodelle, welche ein aufwändiges Training benötigen. In solch einem Training sind verschiedene Matrizenoperationen der Komplexität O(n³) notwendig. Bei aufwändigen Problemstellungen kann das Kriging-Training allerdings zum Flaschenhals einer Optimierung werden. Mittelfristiges Ziel ist es, solch ein Training auch für sehr große Matrizen (~20.000²) in annehmbarer Zeit umzusetzen. Für Optimierungen wird im Institut für Antriebstechnik des DLR meistens ein eigenes Rechencluster mit zahlreichen Knoten verwendet. Das Kriging-Training lässt sich aber nur teilweise auf mehrere Knoten verteilen. Die höchste Rechenleistung bei gleichzeitig bestem Preis-/Leistungsverhältnis bieten derzeit GPGPUs (General Purpose Computation on Graphics Processing Unit, nachfolgend GPU). Diese sind allerdings auf dem Rechencluster derzeit nicht vorhanden. Aus diesem Grund wurde für das Kriging-Training ein externer Server zur Verfügung gestellt, der solch eine GPU verwendet. Zur Auslagerung der wichtigsten Matrix-operationen in einer 1:1 Client-Server-Verbindung war darüber hinaus die Entwicklung einer geeigneten Netz-werkschnittstelle notwendig. Bei derzeitiger Infrastruktur konnte so ein Speedup um den Faktor 2 erreicht werden. Die gleiche Netzwerkschnittstelle wurde in einem zweiten Schritt dazu verwendet, um die parallelisierbaren Berechnungen des Kriging-Trainings unabhängig von der Verwendung einer GPU auf verschiedene Cluster-knoten zu verteilen. Mit solch einer Verteilung konnte ein Speedup erreicht werden, der in begrenztem Maße beinahe linear mit der Anzahl an Clusterknoten wächst.