Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Optimiere einen CFD-Solver per MPI und Profiling auf einem HPC-Cluster. Erstelle einen Scaling-Bericht. Du erhältst ein verifizierbares Zertifikat.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche MPI-basierte Parallelisierung liefert für den seriellen CFD-Solver die beste Strong-Scaling-Effizienz bis 128 Cores, und welche Konfiguration ist für die Produktivnutzung empfohlen?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- MPI-Parallelisierung für einen realen wissenschaftlichen Solver umsetzen
- Domain Decomposition mit Halo-Austausch korrekt implementieren
- Strong- und Weak-Scaling-Studien methodisch sauber durchführen
- Profiling-Werkzeuge auf HPC-Clustern einsetzen
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Scientific Computing and Numerical Methods
Master · Cs Se
Fit score: 1
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenSoftwareentwickler:in
MPI-Parallelisierung eines realen CFD-Solvers ist eine starke HPC-Erfahrung, die in Engineering-Software-Anbietern wie ESI oder Altair direkt eingesetzt wird.
Dieses Projekt schärft
- mpi
- high-performance-computing
- fortran
Backend-Entwickler:in
Wer parallel-computing-tiefe in Fortran und MPI mitbringt, ist im Engineering-Backend-Bereich (Automotive, Aerospace) eine seltene Senior-Klasse.
Dieses Projekt schärft
- parallel-computing
- performance-profiling
- mpi
Noch eine Sache