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Fehlersuche für Atmosphärenchemie-Modelle auf HPC-Clustern

Wir unterstützten die Forschungsgruppe des RIFS bei der Analyse und Behebung intermittierender Fehler nach dem Umzug komplexer Atmosphärenchemie-Modelle auf ein neues Hochleistungsrechner-Cluster. Dabei schlossen wir die Lücke zwischen wissenschaftlicher Anwendungslogik und systemnaher Fehlersuche.

Auftraggeber

Forschungsinstitut für Nachhaltigkeit (RIFS)

Dauer

2 Wochen

Produkt

Dienstleistung

Expertise

Softwareentwicklung

Ziel

Ziel des Projekts war es, die Ursache intermittierender Fehler zu identifizieren und zu beheben, die nach der Migration auf einen neuen Hochleistungsrechner-Cluster auftraten. Dadurch sollte die zuverlässige Ausführung der Modellsimulationen auf der neuen Infrastruktur wieder ermöglicht werden.

Aufgaben

Analyse intermittierender Fehler nach dem Umzug der Simulationssoftware auf neuen Hochleistungsrechner-Cluster
Einarbeitung in den fachlichen Kontext und das beabsichtigte Verhalten des wissenschaftlichen Codes
Tiefgehende Untersuchung des Zusammenspiels von Anwendungscode, Systembibliotheken und Hardware des Rechenclusters
Identifikation der technischen Ursache des Problems
Behebung der gefundenen Fehlerursache
Verständliche Aufbereitung der Ergebnisse für das Forschungsteam und die Cluster-Administratoren

Herausforderungen

Eine zentrale Herausforderung bestand darin, dass nach dem Wechsel auf ein neues Hochleistungsrechner-Cluster eine nicht korrekt passende MPI-Konfiguration zu Laufzeitproblemen führte. Die Ursache lag damit nicht im fachlichen Modell selbst, sondern im Zusammenspiel von wissenschaftlichem Code, Systembibliotheken und Cluster-Umgebung. Dadurch war eine tiefgehende Analyse der systemnahen Konfiguration erforderlich.

Programmiersprachen

Bash

Technologien

MPI

Schematische Darstellung eines Hochleistungsrechner-Clusters mit wissenschaftlicher Simulationssoftware.

Ähnliches Problem?

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Fazit

Im Projekt konnte die Ursache der Fehler identifiziert und behoben werden, sodass die Modellsimulationen auf dem Hochleistungsrechner-Cluster wieder ausführbar wurden. Das Projekt zeigte den Wert einer Brücke zwischen wissenschaftlicher Softwareentwicklung und systemnaher HPC-Analyse.

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