Rechenleistung allein reicht nicht

Moderne Supercomputer können mehr als eine Trillion Rechenoperationen ausführen – pro Sekunde, wohlgemerkt. Seit 1965, als der amerikanische Chemiker Gordon Moore (1929–2023) recht genau vorhersah, dass sich die Zahl von Transistoren auf Computerchips innerhalb von ein bis zwei Jahren verdoppeln würde, hat sich die Rechenleistung billionenfach erhöht.

Solche High-Performance-Computer (HPC) kommen beispielsweise zum Einsatz, wenn es darum geht, Strömungsverhältnisse in Flugzeug- und Raketentriebwerken zu simulieren oder die Entwicklung von Galaxien und schwarzen Löchern. Sie trainieren neuronale Netze, optimieren Algorithmen künstlicher Intelligenz und machen Wettervorhersagen zuverlässiger.

Doch neben der Hardware muss auch die Software mit den komplexer werdenden Ansprüchen in Forschung und Technologie Schritt halten. „Wir brauchen nicht nur mehr Rechenleistung, sondern auch effizientere Programme für die immer aufwendigeren Simulationen“, bringt es Hartwig Anzt von der TUM School of Computation, Information and Technology (CIT) auf den Punkt.

Zum Beispiel ICON: Das Modell für Wetter- und Klimavorhersagen wurde vom Deutschen Wetterdienst, dem Max-Planck-Institut für Meteorologie, dem Karlsruher Institut für Technologie (KIT) und anderen Institutionen entwickelt. Es liefert unter anderem die Daten für die Wettervorhersagen am Ende der „Tagesschau“.

Das Programm berechnet seine Prognosen zukünftiger Wetterentwicklungen auf der Basis eines Gitternetzes, das die Erdoberfläche abbildet. Dieses Netz enthält Daten wie Temperatur, Druck oder Feuchtigkeit aus historischen und aktuellen Messungen. Für Regionen, in denen eine hohe Vorhersagegenauigkeit benötigt wird, kann das Gitternetz – und damit die numerische Approximation, also Näherung – sehr feinmaschig berechnet werden.

Doch mit der feineren räumlichen Auflösung steigt die Zahl der Daten – und damit auch der Rechenaufwand. „Deshalb konzentrieren wir uns darauf, die Berechnungen zu beschleunigen“, sagt Hartwig Anzt. „Das ist wichtig, weil ICON für eine Vorhersage sehr viele Simulationen durchführt, und zwar jeweils mit leicht veränderten Parametern.“ Solche „Ensemble-Simulationen“, so der Informatiker, sind aufwendig, reduzieren aber Unsicherheiten in den Vorhersagen.

Ein besonders ehrgeiziges Ziel hat sich das Team vom TUM Campus Heilbronn mit der Simulation des menschlichen Herzens gesteckt. Im Rahmen des Projekts MICROCARD des „Gemeinsamen Unternehmens für europäisches Hochleistungsrechnen“ (GU EuroHPC) geht es um nicht weniger als ein Computermodell des menschlichen Herzens auf Zellebene. „Wir wissen, dass die einzelnen Herzzellen mithilfe elektrochemischer Prozesse miteinander kommunizieren“, sagt Anzt. „Aber wie das genau funktioniert und welche Anomalien zu Herzrhythmusstörungen oder einem Herzinfarkt führen, verstehen wir noch nicht.“

Bisher reichte die Rechenleistung für die Simulation auf Zellebene schlichtweg nicht aus, schließlich hat unser Herz mehrere Milliarden Zellen. Mithilfe von GINKGO soll dies nun gelingen. In der Zukunft, so hofft Anzt, lässt sich das Herz als „digitaler Zwilling“ abbilden. Im Modell können dann diagnostizierte Herzrhythmusstörungen oder andere Symptome von Patientinnen und Patienten simuliert werden – mit dem Ziel, im digitalen Herzen die Regionen zu identifizieren, in denen die Erregungsleitung bei den Betroffenen gestört ist. So wissen die Kardiologinnen und Kardiologen frühzeitig, wo und wie sie ihre Behandlung ansetzen müssen, um beispielsweise einen drohenden Infarkt zu verhindern.