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

Küppers, Fabian und Schmitz, Andreas (2016) Ersatzmodelltraining für Turbomaschinenoptimierungen: Entwicklung eines verteilten Systems zur Auslagerung rechenintensiver Algorithmen auf GPUs. Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2016, 13-15. Sep. 2016, Braunschweig, Deutschland.

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Offizielle URL: http://publikationen.dglr.de/?tx_dglrpublications_pi1[document_id]=420010

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.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/108417/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Poster)
Titel:Ersatzmodelltraining für Turbomaschinenoptimierungen: Entwicklung eines verteilten Systems zur Auslagerung rechenintensiver Algorithmen auf GPUs
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Küppers, FabianFabian.Kueppers (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmitz, AndreasAndreas.Schmitz (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2016
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Verteiltes System, GPU, Grafikkarte, Cluster, Optimierung, Ersatzmodell, Matrizen, Matrix, Rechenoperationen, Cholesky-Zerlegung, Invertierung, IT, Algorithmen, Rechenzeit, Reduktion
Veranstaltungstitel:Deutscher Luft- und Raumfahrtkongress 2016
Veranstaltungsort:Braunschweig, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:13-15. Sep. 2016
Veranstalter :Deutsche Gesellschaft für Luft- und Raumfahrt
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Antriebssysteme
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L ER - Engine Research
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Verdichtertechnologien (alt), L - Simulation und Validierung (alt)
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Antriebstechnik > Fan- und Verdichter
Hinterlegt von: Küppers, Fabian
Hinterlegt am:28 Nov 2016 10:54
Letzte Änderung:31 Jul 2019 20:05

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