Ja, vielen Dank ebenfalls für die Einladung und für die Möglichkeit, heute unsere Arbeiten

hier vorzustellen. Es wurde ja schon kurz angesprochen, wir haben schon sehr lange und

sehr intensive Kooperationen, auch mit der Gruppe von Professor Wellein und auch dem

Rechenzentrum. Unsere, sozusagen, Positionierung innerhalb des Feldes

Computational Science and Engineering, also der Simulationswissenschaften, ist auf der

Informatikseite. Wir arbeiten also klassischerweise mit Anwendern aus

verschiedensten Gebieten, sei es jetzt eben gerade gehört, aus der Biologie, aus der

allgemeinen Naturwissenschaft und Technik. Wir haben viele Verbindungen zu anderen

Departments auch hier an der Tech-Fac zusammen, aber auch eben zum Beispiel mit

angewandten Mathematikern. Und unsere Grundaufgabe ist es eigentlich, parallele

Algorithmen zu entwickeln für die aktuellen HPC-Systeme. Das Ganze ist

eingebettet natürlich in Erlangen zum einen in das Zentralinstitut für

Scientific Computing, das hier existiert. Wie schon erwähnt, gibt es dann natürlich

eine Reihe von Arbeitsgruppen, Lehrstühlen hier in der Informatik, an

der Tech-Fac, aber natürlich auch an anderen Fakultäten, Physik und

Mathematik, die sich mit dem Thema beschäftigen. Und was ich auch speziell

mal erwähnen möchte, weil wir daraus als einen Großteil unseres Nachwuchses

auch rekrutieren, ist der Studiengang Computational Engineering, der auch in

den letzten Jahren stark gewachsen ist, wie wohl die meisten Studiengänge hier.

Also das Besondere an dem Studiengang ist, dass auch alle fünf Departments der

Technischen Fakultät involviert sind, auch die Physik, auch die Mathematik. Und im

Kern geht es eigentlich da um Simulationswissenschaften und da sind

wir durchaus gerade sichtbar, dadurch dass wir auch in etwa 200 Studenten

die derzeit alleine im Masterprogramm eingeschrieben sind, haben und wir haben

auch tatsächlich derzeit etwa 60 neue Studenten pro Jahr im Master.

Ja, in der Ausbildung natürlich spiegelt sich das wieder. Die Kernvorlesungen

drehen sich also tatsächlich um angewandte Mathematik, Numerik und

parallele Algorithmen, sowie dann auch eine starke Unterstützung aus dem

Anwendungsbereich. Also klassischerweise müssen wir auf allen Ebenen auch Zugriff

auf HPC-Software haben, angefangen von natürlich Manicor-Systemen, dann über

kleinere Cluster, zum Beispiel bei uns auch am Lehrstuhl ein kleinerer Cluster.

Und dann natürlich das sehr wichtige Bindeglied, wenn es um größere HPC-Systeme

geht, hier das Rechenzentrum, das wir natürlich auch sehr intensiv nutzen, zum

Beispiel auch neben Doktorarbeiten oder Forschungsprojekten auch sehr intensiv

in der Ausbildung, zum Beispiel für Masterarbeiten oder Projekte und dann

natürlich auch unser spezieller Fokus am Lehrstuhl, die Nutzung von

Supercomputern, also Tier-Null-Systemen sozusagen, Huelich, München oder

Stuttgart und das Ganze wird eigentlich nur dadurch ermöglicht, dass wir auch

hier in Erlangen eine sehr gute Infrastruktur haben, was Rechner angeht,

um überhaupt die Möglichkeit zu bekommen, auf noch größeren Systemen

rechnen zu können. Im Kern geht es also, das hatte ich schon erwähnt, bei uns um

parallele numerische Algorithmen zusammen mit Anwendern, die meistens eben

die Problemstellung vorgeben, meistens auch die Modellierungsseite übernehmen,

beschäftigen wir uns dann damit, die Algorithmen effizient, das heißt

tatsächlich auf Knoten-Ebene das bestmöglichste Ergebnis zu erzielen und

auf der anderen Seite eben auch die Skalierbarkeit zu erhalten, um dann auch

auf größeren Klassen Simulationen zu ermöglichen. Und das zweite Standbein

ist die Entwicklung von Software-Frameworks, Software-Tools, um es

eben auch dann zu ermöglichen, einen größeren Bandbreite von Anwendern, unser

Basisframework zu nutzen für ihre eigenen Simulationen. Als Beispiel möchte