Parallele Wetter-Simulation auf einem HPC-Cluster skalieren
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Profiere Fortran/C-Code auf 1.024 Kernen, identifiziere drei Effizienzverluste und implementiere zwei Optimierungen für ein verifizierbares Zertifikat.
Das Szenario
Das Rechenzentrum (LRZ-aehnlich, Mitglied im Gauss Centre for Supercomputing) hat Rechenzeit-Antraege mit zugesagter Skalierung — die Modellgruppe verliert Vertrauen, wenn die Skalierung nicht nachgewiesen werden kann.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Warum stagniert die Wetter-Simulation jenseits von 256 Prozessen und welche zwei Refaktorierungen heben die Skalierung auf 1.024 Prozesse mit mindestens 60 Prozent Effizienz?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Starke und schwache Skalierung systematisch messen und interpretieren
- MPI-Kommunikations-Muster mit Profiling-Daten begruenden, nicht raten
- Hybride MPI+OpenMP-Implementierungen praktisch umsetzen
- Refaktorierungs-Roadmaps fuer wissenschaftliche Codes priorisieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Parallel and Distributed Algorithms
Master · Algorithms
Strong alignment
This challenge maps to Parallel and Distributed Algorithms at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
- Parallel Algorithms
Apply parallel algorithms to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Mpi
Apply mpi to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Hpc Profiling
Apply hpc profiling to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Scalability Analysis
Apply scalability analysis to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Load Balancing
Apply load balancing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Openmp
Apply openmp to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Software Engineer
HPC-Software-Engineering-Rollen in Forschungszentren und Industrie (Wettermodellierung, Reservoir-Simulation, CFD) verlangen genau diese MPI-Profiling-und-Refaktorierungs-Erfahrung — sie ist im DACH-Markt knapp.
Dieses Projekt schärft
- parallel-algorithms
- mpi
- hpc-profiling
Backend Engineer
Auch ausserhalb klassischer HPC-Kontexte sind Backend-Engineer-Rollen mit parallelen Workloads (Suche, Analytics, ML-Pipelines) interessiert an Skalierungs-Profiling-Erfahrung als Senioritaets-Indikator.
Dieses Projekt schärft
- scalability-analysis
- load-balancing
- openmp
Systems Architect
Architekt:innen, die Compute-Cluster und Job-Scheduling planen, brauchen die Sprache der starken/schwachen Skalierung — diese Challenge liefert sie mit echten Mess-Daten.
Dieses Projekt schärft
- parallel-algorithms
- scalability-analysis
- mpi
Noch eine Sache