Das SCALABLE Konsortium umfasst namhafte industrielle und akademische Partner, die sich mit dem Ziel zusammengetan haben, um Anwendungen der Numerische Strömungsmechanik (CFD), die auf der Lattice Boltzmann Methode (LBM) basieren, für moderne Höchstleistungsrechner zu optimieren. Für diese Anwendungen soll eine bislang nicht bekannte Leistungsfähigkeit, Skalierbarkeit und Energieeffizienz erreicht werden. Die LBM ist mittlerweile als vertrauenswürdige Alternativen zu konventionelle Methoden der CFD etabliert. In mehreren technischen Anwendungen wurde gezeigt, dass sie in einem fairen Vergleich und in vergleichbaren Szenarien ungefähr eine Größenordnung schneller sein kann als Navier-Stokes-basierte Ansätze für nicht-stationäre Strömungen. Die LBM Methode hat den großen Vorteil, dass sie algorithmisch sehr flexibel ist und damit für Anwendungsszenarien mit sich dynamisch ändernden Geometrien, Mehrphasenströmungen und eine Vielzahl anderer Multiphysik-Anwendungen sehr gut eingesetzt werden kann. Viele dieser Problemstellungen sind von hoher industrieller Relevanz. LBM-Algorithmen sind auch besonders gut für moderne, massive-parallele Rechnerarchitekturen geeignet, da beispielsweise Vektorinstruktionen und Rechenbeschleuniger wie GPUs effizient genutzt werden können.
Verbundprojekt: SCALABLE – Skalierung von numerischer Strömungsmechanik auf Exascale-Systeme
            
                
                    Laufzeit:
                    01.03.2021
                    
                        - 31.12.2023
                    
                
            
            
                
                    Förderkennzeichen: 16HPC044
                
            
            
            
        
			
				
						
								
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                    Verbund:
                    SCALABLE – Skalierung von numerischer Strömungsmechanik auf Exascale-Systeme
                
            
            
            
                
                    Quelle:
                    Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
                
            
            
				
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