Høyytelsessimulering

Høyytelsessimulering er et fagfelt innen beregningsvitenskap og ingeniørfag som fokuserer på å gjøre simuleringer raskere, mer skalerbare og i stand til å håndtere større eller mer realistiske modeller. Feltet kombinerer avanserte numeriske metoder, optimeringsteknikker og utnyttelse av moderne maskinvare for å oppnå høy ytelse i tid- og ressurskrevende beregninger. Hovedbruksområder er vitenskapelige undersøkelser, teknisk design og beslutningsstøtte i industri og offentlig sektor.

Metoder og teknikker omfatter parallelisering på ulike nivåer, som deling av beregninger på tvers av prosessorer (MPI) og innenfor en node (OpenMP), samt bruk av grafikkprosessorer og andre spesialiserte akseleratorer (f.eks. CUDA, OpenCL). Domain decomposition, tidlig og adaptiv mesh-forfining (AMR), samt reduksjonsmodeller og surrogatmodeller bidrar til å redusere beregningsmengden uten vesentlig tap av nøyaktighet. Tverrgående teknikker som co-simulering, multi-fysikk-simulering og eksperimentelle data-integrasjoner brukes også for å forbedre relevans og effektivitet.

Ytelsesvurdering og verifikasjon er sentralt: verifikasjon og validering (V&V), benchmarking, og måling av hastighetsforbedringer, skalerbarhet og minnebruk. Vanlige ytelsesindikatorer inkluderer hastighetsoppnåelse (speedup), effektivitet, flaskehalsanalyse og fremtidig skalerbarhet på HPC-systemer.

Utfordringer inkluderer balanse mellom presisjon og ytelse, datahåndtering og lagringsbehov, energiforbruk, portabilitet på ulike arkitekturer, samt reproduksjon og dokumentasjon av store kjøringer. Nyere utviklingstrekk inkluderer eksaskale databehandling, skybasert HPC, rammeverk for automatisert kodegenerering og støtte for heterogene systemer.