Überblick

Moderne Simulationsmethoden benötigen parallele Höchstleistungsrechner und geeignete Softwareumgebungen. Entsprechend unserer Mission hat sich das IMCS der Spitzenforschung im Bereich der numerischen Mathematik und computergestützten Simulation im Ingenieurwesen verschrieben, weshalb sowohl einer lokalen und stets verfügbaren Hardwareausstattung als auch einer selbst entwickelten und massiv parallelisierbaren Forschungssoftware eine entscheidende Bedeutung zukommt. Nicht zuletzt profitieren auch unsere Forschungspartner aus Wissenschaft und Industrie von den hervorragenden technischen Rahmenbedingungen, die hierdurch an der Universität der Bundeswehr München geschaffen werden und im Rahmen von Forschungskooperationen zur Verfügung stehen.

 

Hardwareausstattung

Am IMCS steht ein Höchstleistungsrechner (Linux-Cluster) für parallele Berechnungen im Rahmen von Finite-Elemente-Methoden (FEM) und anderen Diskretisierungsverfahren zur Verfügung. Die Inbetriebnahme fand im März 2019 statt.

Der Cluster wird vom Data Science & Computing Lab (DSC Lab) des Instituts betrieben.

 

Werfen Sie einen Blick auf die Webseite des DSC Lab für weitere Details zu den Hardware-Spezifikationen!

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Forschungssoftware BACI

Unser Institut entwickelt gemeinsam mit weiteren Forschungspartnern den parallelen Multiphysics-Forschungscode BACI ("Bavarian Advanced Computational Initiative"). BACI wurde vor mehr als 10 Jahren am Lehrstuhl für Numerische Mechanik der TU München (Prof. Wolfgang A. Wall) ins Leben gerufen und hat sich mittlerweile zu einem der weltweit führenden Forschungscodes im Bereich der numerischen Festkörpermechanik und Strömungemechanik sowie insbesondere für gekoppelte Mehrfeldprobleme entwickelt. Große Teile von BACI basieren auf Finite-Elemente-Methoden (FEM), aber auch alternative Diskretisierungsverfahren wie zum Beispiel Discontinuous-Galerkin-Verfahren (DG), Partikelmethoden und netzfreie Methoden wurden mittlerweile erfolgreich umgesetzt. Die Forschungssoftware ist durchgängig mittels modernem Softwardesign in objekorientierter Programmierung (C++) implementiert und mit MPI für Distributed Memory Hardwarearchitekturen parallelisiert.

 

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