Das HLRS bietet seinen Nutzer:innen Zugang zu und Unterstützung bei der Nutzung vieler der meist verwendeten Anwendungssoftwarepakete im Bereich der Höchstleistungs-Computersimulationen für Wissenschaft und Technik. Wir haben zudem leistungsstarke Software für die immersive 3D-Datenvisualisierung entwickelt und unterstützen die gängigsten Frameworks für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz. Für Nutzer:innen, die ihre eigenen Codes entwickeln, bieten wir auch Softwareentwicklungswerkzeuge, Compiler und Bibliotheken an, die die Ausführung der Algorithmen auf unseren Systemen ermöglichen.
Das HLRS bietet Nutzer:innen seiner Systeme Zugang zu einer breiten Auswahl essentieller Softwarepakete für die Forschung in der numerischen Strömungsmechanik, numerischen Strukturmechanik, Molekulardynamik, in der numerischen Chemie, Astrophysik und weiteren Bereichen. Dazu gehören sowohl Open-Source- (Community) als auch ISV- (kommerzielle) Anwendungspakete. Erfahren Sie mehr auf dem HLRS-Platforms-Wiki.
Zur Unterstützung von Nutzer:innen, die ihren eigenen Code mitbringen, sind die HLRS-Rechenplattformen mit Software-Entwicklungstools, Compilern und Bibliotheken ausgestattet. Diese ermöglichen die Ausführung von Nutzer:innen entwickelter Algorithmen auf unseren Systemen. Dazu zählen integrierte Entwicklungsumgebungen, MPI, Kommunikationsbibliotheken, Debugger, Tools für die Leistungsanalyse, Compiler, numerische Bibliotheken, Visualisierungstools und Speicherformate. Erfahren Sie mehr auf dem HLRS-Platforms-Wiki.
Das HLRS hat Softwarepakete entwickelt — COVISE und Vistle —, die es ermöglichen, die von unseren Höchstleistungsrechnersystemen erzeugten Daten in Anwendungen der virtuellen Realität und der erweiterten Realität zu konvertieren, unter anderem in der HLRS CAVE. Darüber hinaus hat das HLRS eine Software namens OddLOT entwickelt, die es ermöglicht, autonomes Fahren und fortschrittliche Fahrerassistenzsysteme in virtueller Realität zu testen.
HLRS-Systeme unterstützen die neuesten Versionen häufig verwendeter Programmiersprachen für maschinelles Lernen und KI, darunter Apache Spark, TensorFlow und PyTorch. Das HLRS ermöglicht es Nutzer:innen zudem, ihre eigene Software mit PIP (Python), Anaconda und Container-Frameworks auf unsere Systeme zu portieren. Darüber hinaus kann es sie bei der Entwicklung von hybriden Workflows beraten, die KI und Höchstleistungsrechnen kombinieren. Erfahren Sie mehr über künstliche Intelligenz und Datenanalyse.
Innerhalb des SEQUOIA-Projekts ist das HLRS derzeit an Forschungsarbeiten beteiligt, die darauf abzielen, (1) Anwendungen und Algorithmen zu entwerfen und zu entwickeln, um die Effektivität von auf Quantencomputing basierenden Lösungen zu demonstrieren; (2) eine Softwarebibliothek zu implementieren, um den Zugang zu Quantensystemen durch die Einführung von Standards für Datenformate und Schnittstellen zu erleichtern; und (3) ein Engineering-Modell zu definieren, das bewährte Verfahren bei der Entwicklung von Anwendungen für Quantencomputing beschreibt.
Die Mitarbeiter:innen des HLRS unterstützen Sie gerne bei Fragen zu Software für bestimmte Bereiche. Erfahren Sie mehr auf unserer Key Contacts-Seite.
Sind Sie neu im Bereich des Höchstleistungsrechnens? Unser umfassendes Schulungsprogramm kann Ihnen helfen, die Fähigkeiten zu entwickeln, um hochparallele Rechencluster sicher und effektiv zu programmieren und zu betreiben.
