Die Lücke zwischen HPC und KI schließen

Abbildung zeigt den Relexi-Arbeitsablauf
Die Abbildung zeigt die allgemeine Architektur von Relexi. Weitere Einzelheiten finden Sie im HPE Developer Blog unter dem unten stehenden Link. Bild mit freundlicher Genehmigung des Relexi-Entwicklungsteams.

Eine neue Software, die Bestärkendes Lernen in einen Strömungsberechnungslöser integriert, könnte die Lösung gängiger technischer Probleme erleichtern.

Eine multidisziplinäre Zusammenarbeit zwischen Wissenschaftlern des Instituts für Aerodynamik und Gasdynamik (IAG) der Universität Stuttgart, Hewlett Packard Enterprise (HPE) und dem Höchstleistungsrechenzentrum Stuttgart (HLRS) hat ein groß angelegtes Simulations-Framework namens Relexi implementiert, das maschinelles Lernen zur Optimierung von Turbulenzmodellen in Strömungssimulationen nutzt. Dieser auf dem Supercomputer Hawk des HLRS getestete Ansatz könnte die Entwicklung anderer hybrider Anwendungen ermöglichen, die herkömmliches Höchstleistungsrechnen mit Methoden der künstlichen Intelligenz kombinieren.

Lesen Sie den vollständigen Bericht auf dem HPE Developer Blog.