Tremolo-X simuliert die Wechselwirkungen zwischen Atomen und Molekülen, und veranschaulicht die Eigenschaften von Werkstoffen auf der Nanoskala – eine Voraussetzung für den Entwurf neuer Materialien, insbesondere von Nanokompositen. Das sind Materialien bei denen Nanopartikel (typische Größenordnung: 1 bis 100 Nanometer) als Füllstoff in eine Matrix (etwa eine Polymermatrix) eingebunden sind.
Die Simulationsrechnungen benötigen jedoch enorme Rechenleistungen. JUGENE schafft zwar eine Billiarde (10 hoch 15) Rechenoperationen pro Sekunde (1 Petaflop pro Sekunde), doch um das Potenzial des Parallelrechners effizient auszuschöpfen, musste Tremolo-X angepasst werden. Auf Rechnerarchitekturen mit einer großen Zahl von Prozessoren ist eine optimale Lastbalancierung und minimale Kommunikation sehr wichtig. Denn sie entscheidet darüber, ob die numerische Simulation effizient durchgeführt werden kann. Kleine Imbalancen führen zu großen Effizienzverlusten.
»Wir organisieren die Verteilung der berechneten Nanopartikel dynamisch und erreichen so in jedem Rechenschritt in Tremolo-X eine hervorragende Lastbalance und minimalen Kommunikationsaufwand zwischen den Prozessoren«, erklärt Dr. Jan Hamaekers, Leiter der Abteilung »Virtual Material Design« am SCAI.
Bisherige Simulationen betrachteten meistens nur ein System aus genau einem Nanopartikel, beispielsweise einer Kohlenstoff-Nanoröhre in einer Matrix. Mit den jetzt erreichbaren Größenordnungen können mehr als 10 hoch 10 Partikel berechnet werden. Dies entspricht – je nach betrachtetem Material – einem Würfel von bis zu 1 Mikrometer Kantenlänge. Für die Zeitdiskretisierung wird hierbei eine Zeitschrittweite von einer Femtosekunde (10 hoch -15 Sekunden) verwendet.
Die extrem leistungsfähige Hardware und die darauf optimierte Software bringen wesentliche Vorteile: Nun lassen sich in einer Matrix verteilte Nanopartikel effizient simulieren. Dabei wird jetzt zudem die Wechselwirkung zwischen Nanopartikeln atomistisch mit einbezogen. Dies ist für die Eigenschaften der Nanokomposite von großer Bedeutung.
Weiterführende numerische Simulationen auf der Nano- und Mikroskala dienen hier dazu, charakteristische Materialkenngrößen zu berechnen, die dann zur Modellierung eines Nanomaterials auf der makroskopischen Skala verwendet werden können. Viele wichtige makroskopische Eigenschaften eines Materials beruhen nämlich auch auf Effekten der Nanoskala.
Michael Krapp | Fraunhofer-Institut
Weitere Informationen:
http://www.tremolo-x.com/
http://www.fz-juelich.de/portal/DE/Forschung/Informationstechnologie/Supercomputer/JUGENE.html
http://www.scai.fraunhofer.de
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