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Open Access
Communication methods for hierarchical global address models in HPC
(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2016) Zhou, Huan; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)
Open Access
Hybrid deep learning approaches on HPC and quantum computing for data analysis
(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2024) Zhong, Li; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)
This thesis explores the transformative role of machine learning, especially deep learning (DL), in engineering simulations, using material science as a key application area. By transitioning from human-driven to computer-analyzed simulations, DL can accelerate simulation workflows and enhance data insights. However, the computational and storage demands of DL present challenges that quantum computing might address. This research investigates how hybrid workflows, combining DL with quantum neural networks (QNNs), can improve tasks such as image classification and partial differential equation (PDE) solving.
Open Access
Mikroservicearchitektur-basierte CFD-Simulation von Phänomenen Dynamischer Systeme am Beispiel moderner Bergbaubewetterung
(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2021) Cheptsov, Alexey; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)
Es handelt sich in der Arbeit um Entwicklung neuartiger Ansätze zur strömungsdynamischen Simulation von Untertagebewetterungsobjekten.
Open Access
Der Mixed Mock-Up im Toleranzmanagement in der Automobilindustrie
(2020) Küstner, Tim; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)
Die Bedeutung von Augmented Reality hat in den letzten Jahren im Rahmen der Digitalisierung einen deutlichen Anstieg verzeichnet. In der Öffentlichkeit findet diese innovative Technologie große Aufmerksamkeit als Anwendung in Consumer Produkten. Ein zu Unrecht viel weniger betrachteter Aspekt ist hingegen das riesige Potential der Technologie bei Anwendungen in Entwicklungs- und Produktionsprozessen. Genau in diesem Anwendungsbereich entsteht durch Einsatz von Augmented Reality neben PMU und DMU eine neue, dritte Entwicklungsplattform, der Mixed-Mock Up (MMU). Bei der Entwicklung neuer MMU-Prozesse sowie der Integration noch unbeteiligter Entwicklungsbereiche in den MMU, müssen zahlreiche Herausforderungen gemeistert werden. In dieser Arbeit wird dieser Vorgang exemplarisch am Toleranzmanagement aufgezeigt. Die Herausforderungen bestehen hierbei zum einen in der Komplexität der Entwicklungswelt, in welcher der MMU als Schnittstelle zwischen DMU und PMU eingesetzt wird. Zum anderen muss die schnelle technologische Entwicklung der Augmented-Reality-Komponenten bei der Entwicklung berücksichtigt werden, um nachhaltig erfolgreiche Prozesse und Methoden im MMU zu implementieren. Bei der Konzeption neuer MMU-Prozesse müssen daher eine Vielzahl an technologischen und methodischen Fragestellungen erfasst und beantwortet werden. Um dieses Vorgehen zu unterstützen, stellt die vorliegende Arbeit ein Klassifikationsschema vor, mit welchem die Bestandteile und Methoden des MMU diesen Fragestellungen gegenüber gestellt werden. Am Beispiel des Toleranzmanagement wird dargestellt, wie ein MMU-Konzept für einen neuen Teilbereich des Entwicklungsprozesses erarbeitet werden kann. Dieses MMU-Konzept für den Einsatz im Toleranzmanagement besteht hierbei zu gleichen Teilen aus der Erweiterung bestehender Prozesse und Methoden durch MMU-Bestandteile als auch der Entwicklung neuer Methoden auf Grundlage der neuen MMU Möglichkeiten. An exemplarischen Beispielen entlang des Entwicklungsprozesses eines Automobilkonzerns wurde das hier erarbeitete Konzept in der Praxis ergiebig überprüft und bewertet.
Open Access
Model-centric task debugging at scale
(Stuttgart : Höchstleistungsrechenzentrum, Universität Stuttgart, 2017) Nachtmann, Mathias; Resch, Michael (Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. Dr. h.c. Prof. E.h.)
Chapter 1, Introduction, presents state of the art debugging techniques in high-performance computing. The lack of information out of the programming model, these traditional debugging tools suffer, motivated the model-centric debugging approach. Chapter 2, Technical Background: Parallel Programming Models & Tools, exemplifies the programming models used in the scope of my work. The differences between those models are illustrated, and for the most popular programming models in HPC, examples are attached in this chapter. The chapter also describes Temanejo, the toolchain's front-end, which supports the application developer during his actions. In the following chapter (Chapter 4), Design: Events & Requests in Ayudame, the theory of task" and dependency" representation is stated. The chapter includes the design of different information types, which are later on used for the communication between a programming model and the model-centric debugging approach. In chapter 5, Design: Communication Back-end Ayudame, the design of the back-end tool infrastructure is described in detail. This also includes the problems occurring during the design process and their specific solutions. The concept of a multi-process environment and the usage of different programming models at the same time is also part of this chapter. The following chapter (Chapter 6), Instrumentation of Runtime Systems, briefly describes the information exchange between a programming model and the model-centric debugging approach. The different ways of monitoring and controlling an application through its programming model are illustrated. In chapter 7, Case Study: Performance Debugging, the model-centric debugging approach is used for optimising an application. All necessary optimisation steps are described in detail, with the help of mock-ups. Additionally, a description of the different optimised versions is included in this chapter. The evaluation, done on different hardware architectures, is presented and discussed. This includes not only the behaviour of the versions on different platforms but also architecture specific issues.