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Originaltitel:
Efficient non-intrusive uncertainty quantification for large-scale simulation scenarios
Übersetzter Titel:
Effiziente Non-intrusive Uncertainty Quantification für große Simulationsszenarien
Autor:
Künzner, Florian
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.)
Gutachter:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Rank, Ernst (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik
TU-Systematik:
MAT 650d; DAT 780d
Kurzfassung:
This thesis investigates how the uncertainty of large-scale simulation scenarios can be quantified efficiently with the help of high-performance computing. This includes the choice of a UQ method, the prototyping and development on a desktop PC up to the execution of the simulation on a high-performance computing system, and the visualisation of the results. Speed-ups by a factor of two can be achieved with the developed scheduling strategies using the novel runtime prediction mechanism.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Unsicherheit von Simulationsszenarien mit Hilfe von Hochleistungsrechnern effizient quantifiziert werden kann. Dies umfasst die Wahl einer UQ-Methode, die prototypische Entwicklung auf einem PC bis hin zur Ausführung der Simulation auf einem Hochleistungsrechner sowie die Visualisierung der Ergebnisse. Mit den optimierten Scheduling-Strategien und dem neuartigen Laufzeitvorhersage-Mechanismus können Beschleunigungen um den Faktor zwei erreicht werden.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1576066
Eingereicht am:
15.09.2020
Mündliche Prüfung:
18.01.2021
Dateigröße:
18317336 bytes
Seiten:
224
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210118-1576066-1-1
Letzte Änderung:
11.02.2021
 BibTeX