Trwające Otwarte Projekty CASUS

(1) od listopada 2019 r. do sierpnia 2022 r.

Exploring a performance portable software stack for PIConGPU to target a next-generation computing system, the FRONTIER Exascale System at ORNL

Partnerzy: Oak Ridge National Laboratory, University of Delaware, Georgia Tech University, Helmholtz-Zentrum Dresden-Rossendorf

Ten projekt ma trzy główne cele:

  • Adaptacja wielkoskalowego kodu symulacji plazmy PIConGPU do pracy w systemie DOE Exascale Frontier
  • Opracowanie biblioteki Alpaka do wydajnego, wielordzeniowego programowania
  • Opracowanie ekosystemu openPMD I/O do zastosowań Exascale, zwłaszcza w przepływie pracy w pamięc

Pierwsze osiągnięcia: Dostęp do zasobów DOE Pre-Exascale, 95% słaba wydajność skalowania osiągnięta w systemie DOE SUMMIT od 27 do 4600 węzłów, wyniki prezentowane na SC’19 i innych konferencjach

(2) od stycznia 2021 r. do grudnia 2023 r.

A machine-learning inversion framework for materials under extreme conditions

Partner: University of California Merced

Głównym celem projektu jest zaadaptowanie platformy fizycznie poinformowanych sieci neuronowych (PINNs) do inwersji równań Kohna-Shama, jednego z największych na świecie ogólnych nakładów obliczeniowych, ze względu na jego powszechność w naukach fizycznych, biologicznych i materiałowych. W szczególności, proponowana praca ma potencjał do poprawy dokładności tanich obliczeń struktury elektronicznej. Wyniki będą miały znaczący wpływ na symulację materiałów w warunkach wysokiej gęstości energii (HED) – jeden z najtrudniejszych obszarów fizyki plazmy i materiałoznawstwa.