JUPITER-Publikationen – Ergebnisse der Forschung auf dem Exascale-Supercomputer JUPITER
JUPITER ermöglicht bahnbrechende Anwendungen im Bereich Künstlicher Intelligenz und wissenschaftlicher Großsimulationen. Diese Seite stellt wichtige wissenschaftliche Erkenntnisse vor, die mit Hilfe von JUPITER gewonnen wurden. Einige der ersten hier vorgestellten Ergebnisse stammen aus Projekten des JUPITER Research and Early Access Programme (JUREAP).
Forschungsergebnisse werden kontinuierlich ergänzt, sobald sie veröffentlicht werden.
Computing the Full Earth System at High Resolution
Forscher des Max-Planck-Instituts für Meteorologie simulieren gemeinsam mit dem Supercomputing Centre Jülich und anderen Institutionen erstmals das gesamte Erdsystem mit allen relevanten Komponenten in einer Auflösung von 1,25 km. Für diese beispiellose Simulationsgröße wurde die Arbeit für den Gordon Bell Prize for Climate Modeling nominiert. JUPITER war maßgeblich daran beteiligt, diese globale Auflösung zu erreichen. Der Preis wird im November 2025 auf der SC25-Konferenz in St. Louis verliehen.
Klocke, D., Frauen, C., Engels, J. F., Alexeev, D., Redler, R., Schnur, R., Haak, H., Kornblueh, L., Chegini, F., Römmer, M., Hoffmann, L., Griessbach, S., Bode, M., Coles, J., Gila, M., Sawyer, W., Calotoiu, A., Budanaz, Y., Mazumder, P., Copik, M., Weber, B., Herten, A., Bockelmann, H., Hoefler, T., Hohenegger, C., Stevens, B. (Status: Angenommen)
Laminar and Turbulent Hydrogen-enriched Methane Flames: Interaction of Thermodiffusive Instabilities and Local Fuel Demixing
Zentrale Ergebnisse: Das Zumischen von Wasserstoff zu Methan bietet einen praktikablen Weg, bestehende Energieinfrastrukturen auf Wasserstoff umzustellen. Unter mageren Bedingungen führt ein höherer Wasserstoffanteil zu einem schnellen Übergang zu wasserstoffdominierten Flammen, die stark von thermodiffusiven Instabilitäten beeinflusst werden. Großskalige Simulationen laminarer und turbulenter Flammen zeigen, dass solche Gemische Instabilitäten aufweisen, wobei Turbulenz–Instabilitäts-Interaktionen die Flammengeschwindigkeit und Reaktivität insbesondere bei hohen Reynolds- und Karlovitz-Zahlen verstärken. Diese Ergebnisse unterstreichen die entscheidende Rolle differentieller Transporteigenschaften und verdeutlichen die Notwendigkeit fortschrittlicher Modelle, die lokales Entmischung in turbulenten Methan/Wasserstoff-Flammen erfassen.
Forschungsrelevanz: Das Paper hebt die dringende Notwendigkeit von Verbrennungsmodellen hervor, die thermodiffusive Instabilitäten und differentiellen Transport explizit abbilden, um verlässliche Vorhersagen für Methan–Wasserstoff-Gemische zu ermöglichen.
Rolle des Supercomputings: JUPITER stellt die Rechenleistung bereit, um Turbulenz- und Chemieskalen gleichzeitig aufzulösen, und ermöglicht damit Simulationen von bisher unerreichter Komplexität, die die Verbrennungsforschung auf ein neues Niveau heben.
Nicolai, H., Schuh, V., Bähr, A., Schneider, M., Rong, F., Kaddar, D., Bode, M., & Hasse, C. (Status: Angenommen)
Hierarchical network of thermal plumes and their dynamics in turbulent Rayleigh–Bénard convection
Zentrale Ergebnisse: Die Studie zeigt, dass Konvektion mit einer hohen Rayleigh-Zahl in einer Bottom-up-Hierarchie organisiert ist. Winzige thermische Plumes, die grundlegenden Bestandteile der Konvektion, verschmelzen fortlaufend und bilden sich neu, was zu einem Wärmeübertragungsnetzwerk führt, das durch die Clusterbildung der Plumes mit zunehmender Entfernung von der Wand immer gröber wird, bis hin zu den markanten großräumigen Konvektionsmustern, den turbulenten Superstrukturen. Diese Dynamik ähnelt der Art und Weise, wie Partikel in Mehrphasensystemen zusammenklumpen. Der Wärmetransport entsteht somit aus lokalen und stark schwankenden Prozessen, was die traditionelle Auffassung in Frage stellt, dass sie aus einer globalen Scherinstabilität in Wandnähe resultiert.
Forschungsrelevanz: Die selbstähnliche Skalierung des Plume-Netzwerks, die in diesen numerischen Simulationen festgestellt wurde, eröffnet neue Möglichkeiten für Modelle der Turbulenz durch sogenannte turbulente Diffusivitäten, eine effektive turbulente Diffusion kleinerer, typischerweise nicht auflösbarer Strömungsstrukturen auf größeren Wirbeln und Plumes.
Rolle des Supercomputings: Um die feingliedrigen Plume-Netzwerke über extreme Turbulenzbereiche hinweg zu erfassen, sind hochauflösende Simulationen erforderlich. Nur Supercomputer wie JUPITER bieten die erforderliche Rechenleistung, um diese Simulationen in der erforderlichen Größenordnung und Detailgenauigkeit durchzuführen.
Shevkar, P. P., Samuel, R. J., Zinchenko, G., Bode, M., Schumacher, J., & Sreenivasan, K. R. (2025). Hierarchical network of thermal plumes and their dynamics in turbulent Rayleigh–Bénard convection. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS), 122(32), e2502972122. https://doi.org/10.1073/pnas.2502972122
Enabling Ginkgo as Numerics Backend in nekRS Employing A Loosely-Coupled Configuration File Concept
Zentrale Ergebnisse: Dieser Artikel stellt einen verbesserten Workflow für die Simulationssoftware nekRS vor, um bei der Ausführung auf dem Supercomputer JUPITER auf die hochleistungsfähigen numerischen Verfahren von Ginkgo zugreifen zu können. Der Workflow basiert auf einem generischen Software-Koppler und einer Konfigurationsdatei, die es Wissenschaftler:innen ermöglicht, zwischen einer Vielzahl von numerischen Verfahren zu wählen, die für die Grace-Hopper-Architektur von JUPITER zwischen Produktionsläufen optimiert sind, ohne dass eine zeitaufwändige Neukompilierung der Software erforderlich ist. Für jedes beliebige Problem ermöglicht dieser Workflow die schnelle Identifizierung einer geeigneten numerischen Methode.
Forschungsrelevanz: Der neue Workflow beschleunigt numerische Simulationen auf JUPITER. Fachwissenschaftler:innen können ihre Produktionsläufe schneller abschließen und einen höheren wissenschaftlichen Output erzielen.
Tsai, Y.-H. M., Bode, M., & Anzt, H. (2025). Enabling Ginkgo as numerics backend in nekRS employing a loosely-coupled configuration file concept. Procedia Computer Science. (Status: Angenommen)
Application-Driven Exascale: The JUPITER Benchmark Suite
Zentrale Ergebnisse: Benchmarks spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung moderner HPC-Systeme, da sie für die Ermittlung der kritischen Eigenschaften von Systemkomponenten entscheidend sind. Um eine hohe Benutzerfreundlichkeit und breite Akzeptanz neuer Installationen zu gewährleisten, müssen Benchmark-Suiten über synthetische Workloads hinausgehen und reale Anwendungen einbeziehen, die die tatsächlichen Bedürfnisse der Benutzer:innen widerspiegeln. Die JUPITER Benchmark Suite wurde entwickelt, um diese Anforderung zu erfüllen.
Auswirkungen auf die Beschaffung von HPC-Systemen: Die JUPITER Benchmark Suite ermöglicht eine objektive Bewertung von Systemkomponenten und stellt sicher, dass diese für reale wissenschaftliche Anwendungsfälle aus einer Vielzahl von Forschungsbereichen gut geeignet sind.
Herten, A., Achilles, S., Álvarez, D., Badwaik, J., Behle, E., Bode, M., Breuer, T., Caviedes‑Voullième, D., Cherti, M., Dabah, A., El Sayed Mohamed, S., Frings, W., Gonzalez‑Nicolas, A., Gregory, E. B., Haghighi Mood, K., Hater, T., Jitsev, J., John, C. M., Meinke, J. H., Meyer, C. I., Mezentsev, P., Mirus, J.‑O., Nassyr, S., Penke, C., Römmer, M., Sinha, U., von St. Vieth, B., Stein, O., Suarez, E., Willsch, D., & Zhukov, I. (2024). Application‑Driven Exascale: The JUPITER Benchmark Suite. SC24: International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, Atlanta, GA, USA, 2024, 1-45. https://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/SC41406.2024.00038
Lattice Calculation of the Sn Isotopes Near the Proton Dripline
Zentrale Ergebnisse: Dieser Artikel präsentiert die erste ab-initio-Berechnung der protonenreichen Zinn-Isotope auf dem Gitter. Nukleare effektive Feldtheorie auf dem Gitter mit hochpräzisen Zwei- und Drei-Nukleon-Kräften reproduziert für einen gegebenen Satz von Niederenergiekonstanten für die Dreiteilchenkräfte die Bindungsenergien der geradzahligen Systeme mit einer Genauigkeit von ~1 %. Sowohl die Energiedifferenzen zwischen den einzelnen Isotopen als auch die Zwei-Neutronen-Separationsenergien stimmen mit den experimentellen Ergebnissen überein. Die Ergebnisse bestätigen den Schalenschluss bei N=50 und zeigen, dass die Bindungsenergie von 99Sn unter dem aus schwereren Isotopen extrapolierten Wert liegt. Derzeit gibt es keine andere ab-initio-Methode, mit der alle diese Isotope untersucht werden können.
Rolle des Supercomputings: Um genaue Vorhersagen für schwere Kerne zu treffen, sind hochpräzise Interaktionen erforderlich. Die Leistungsfähigkeit von JUPITER ermöglicht es uns, den Bereich, der durch ab-initio-Gitterberechnungen zugänglich ist, in dieser Benchmark-Studie um fast das Doppelte zu erweitern.
Hildenbrand, F., Elhatisari, S., Meißner, U.-G., Meyer, H., Ren, Z., Herten, A., & Bode, M. doi.org/10.48550/arXiv.2509.08579 (Status: Preprint)
Scaled Block Vecchia Approximation for High-Dimensional Gaussian Process Emulation on GPUs
Zentrale Ergebnisse: Der Artikel stellt Scaled Block Vecchia (SBV) vor, die erste verteilte Vecchia-artige Gauß-Prozess-Methode, die für GPUs optimiert ist und Speicher-/Rechenaufwand reduziert, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. SBV wird benötigt, wenn ein Simulator viele Eingaben hat und eine exakte Emulation durch Gauß-Prozesse (GP) aus rechnerischer Sicht nicht realisierbar ist. Die neue Methode lässt sich auf 512 A100/GH200-GPUs und Milliarden von Punkten skalieren, bietet eine gute schwache/starke Skalierung und einen deutlich geringeren Energieverbrauch als exakte GP. In Anwendungen übertrifft SBV Scaled Vecchia bei der Vorhersage des Widerstands von Satelliten und emuliert präzise ein 10-D-MetaRVM-Modell mit 50M Stichproben, wobei die Genauigkeit mit steigender Anzahl der Vorhersage-Nachbarn zunimmt.
Forschungsrelevanz: SBV ermöglicht die exakte groß angelegte Emulation komplexer Simulatoren (bis zu 2,56 Milliarden räumliche Punkte auf 512 GPUs) und verbessert die Gaußsche Prozessmodellierung in Bereichen wie Klima und Epidemiologie, wodurch größere Maßstäbe und eine höhere Präzision der Modellierung ermöglicht werden.
Rolle des Supercomputings: Nur mit großen GPU-Systemen wie JUPITER kann der Scaled-Block-Vecchia-Ansatz auch komplizierte Groß-Simulationen annähern"
Pan, Q., Abdulah, S., Abduljabbar, M., Ltaief, H., Herten, A., Bode, M., Pratola, M., Fadikar, A., Genton, M. G., Keyes, D. E., & Sun, Y. doi.org/10.48550/arXiv.2504.12004 (Status: Preprint)