ExaSolvers - Extreme Scale Solvers for Coupled Systems

I moderni supercomputer sono generalmente composti da una gran numero di nodi di calcolo, o "cores", collegati da reti ad alta velocità. I più potenti sistemi arrivano a contenere anche milioni di cores. Si stima che in futuro saranno costruiti supercomputer contenenti centinaia di milioni di cores, se non miliardi.  La futura architettura hardware richiede una ricerca in ambito computazionale e algoritmico: gli strumenti matematici utilizzati nelle scienze computazionali dovranno adattarsi ai nuovi sistemi di calcolo parallelo, mantenendo complessità e scalabilità ottimali. Anche i consumi energetici diverranno un punto critico nella progettazione di sistemi Exascale: saranno necessari algoritmi non solo veloci, ma anche efficienti dal punto di vista energetico.

L'obiettivo del progetto Exasolver è la realizzazione di nuovi schemi numerici che si adattino alle caratteristiche dei futuri supercomputer. In questo senso è necessaria la realizzazione di algoritmi estremamente paralleli ed efficienti da utilizzare per la soluzione di problemi complessi nel campo della matematica numerica. In particolare, l'SNF finanzia la realizzazione di un metodo per la soluzione di equazioni alle derivate parziali che sia parallelo anche nella dimensione temporale. Infatti la parallelizzazione avviene solitamente nel dominio spaziale, che viene suddiviso in sotto problemi che vengono risolti simulatamente. L'evoluzione temporale è generalmente un processo sequenziale, quindi più complesso da parallelizzare. Uno stato futuro può essere calcolato solo se si conoscono con precisione gli stati precedenti, e non simultaneamente ad essi.

Nella pratica il problema studiato è quello della diffusione di un liquido nella pelle umana, un applicazione di grande interesse nell'industria farmaceutica, per esempio. Per creare simulazioni abbastanza veloci e precise, che descrivano tutte le scale coinvolte in questo problema, saranno infatti necessari sistemi Exascale e adeguati Exasolvers.