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Original title:
Efficient non-intrusive uncertainty quantification for large-scale simulation scenarios 
Translated title:
Effiziente Non-intrusive Uncertainty Quantification für große Simulationsszenarien 
Year:
2021 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.) 
Referee:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Rank, Ernst (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik 
TUM classification:
MAT 650d; DAT 780d 
Abstract:
This thesis investigates how the uncertainty of large-scale simulation scenarios can be quantified efficiently with the help of high-performance computing. This includes the choice of a UQ method, the prototyping and development on a desktop PC up to the execution of the simulation on a high-performance computing system, and the visualisation of the results. Speed-ups by a factor of two can be achieved with the developed scheduling strategies using the novel runtime prediction mechanism. 
Translated abstract:
In dieser Arbeit wird untersucht, wie die Unsicherheit von Simulationsszenarien mit Hilfe von Hochleistungsrechnern effizient quantifiziert werden kann. Dies umfasst die Wahl einer UQ-Methode, die prototypische Entwicklung auf einem PC bis hin zur Ausführung der Simulation auf einem Hochleistungsrechner sowie die Visualisierung der Ergebnisse. Mit den optimierten Scheduling-Strategien und dem neuartigen Laufzeitvorhersage-Mechanismus können Beschleunigungen um den Faktor zwei erreicht werden. 
Oral examination:
18.01.2021 
File size:
18317336 bytes 
Pages:
224 
Last change:
11.02.2021