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Sparsam rechnen: Forscher suchen energieverbrauchsarme Computeralgorithmen

Das Max Planck Institut für die Dynamik komplexer technischer Systeme führt mit der Universität von Montevideo ein Forschungsprojekt durch, das den Energieverbrauch spezifischer Computeralgorithmen untersucht und verbrauchsarme Algorithmen entwickelt, um den Stromverbrauch von Rechenzentren zu senken.

Hochleistungsgrafikchips Bildquelle: © MPI Magdeburg / Martin Köhler

Platinen mit Hochleistungsgrafikchips, die auf einem Rechner im Max-Planck-Institut Magdeburg installiert sind.

Die Gruppe Computational Methods in Systems and Control Theory am Max-Planck-Institut für Dynamik komplexer technischer Systeme Magdeburg untersucht mit dem Computing Engineering Institute der Universidad de la República in Montevideo, Uruguay die Frage, die Stromverbräuche von Teilen von Algorithmen. Im Fokus steht der Stromverbrauch der Kernoperationen unter Berücksichtigung von Rechengenauigkeit und Laufzeit. Die untersuchten Algorithmen und Methoden finden Anwendung in der computergestützten Optimierung, Steuerung und Regelung physikalische-technischer Prozesse sowie Simulationen in der chemischen Prozesstechnik.

Das Hochleistungsrechnen behandelt unter anderem die Computersimulation mathematischer Modelle wissenschaftlicher und technischer Prozesse, wobei die Verwendung spezieller Computerarchitekturen, etwa Großrechner oder Linux-Cluster mit verteilt parallelem Programmiermodell, und deren optimale Nutzung im Mittelpunkt des Interesses steht. Auch Hochleistungsgraphikchips spielen für die Ausführung bestimmter Operationen eine Rolle. Am Max-Planck-Institut kommen zwei Computer-Server mit Hochleistungsgraphikchips bei den Untersuchungen zum Einsatz.

Bislang wurde das Thema energiesparendes Computing zu Recht von der Hardware-Seite [1] aus gedacht. Jedoch kann im Softwarebereich mit neuen Methoden der Energieverbrauch des Systems ebenfalls beträchtlich gesenkt werden. Ziel des Kooperationsprojektes ist die Erarbeitung einer Softwarebibliothek, die Entwicklern und Wissenschaftler für ihre Anwendungen zur Verfügung gestellt werden soll. Das Bundesforschungsministerium (BMBF) unterstützt das Projekt über 2 Jahre mit 40.000 Euro.