Neue Technologien und Trends für zukünftige HPC-Systeme werden beobachtet, evaluiert und in die Aktivitäten des Netzwerks integriert, insbesondere im Kontext von KI. Ziel ist es, bestehende Aktivitäten der Zentren zu bündeln, komplexe Evaluationen gemeinsam durchzuführen und die Ergebnisse so zu dokumentieren, dass sie allen Standorten zugutekommen und, wenn möglich, auch publiziert werden.
Schwerpunkte sind unter anderem:
- Hardwarearchitekturen für neue Nutzungsszenarien im HPC, z.B. KI-Beschleuniger
- Unified-Memory-Architekturen für CPU/GPU zur Vereinfachung der Nutzung/Programmierung und Portierung von Anwendungen und Workloads
- Energieeffizientes Computing mit flexiblen Beschleunigerarchitekturen
- Alternativen zu x86 basierten Systemen für energieeffizientes HPC
Zusätzlich werden im Netzwerk thematische Spezialisierungen aufgebaut, um Wissen zu bündeln und überregionale Beratung sowie Schulungen anzubieten. Schwerpunktbildung und Spezialisierung folgt den Gesichtspunkten:
- Fächerorientiert (z.B. Ingenieurwissenschaften, Informatik, Physik, Chemie, Lebenswissenschaften, Digital Humanities),
- Methodenorientiert (z.B. Parallelisierungsmethoden und ‑paradigmen, Debugging, Performance Analyse, Performance Tuning, Maschinelles Lernen, Big Data Analytics und Hochleistungsvisualisierung),
- Betriebsorientiert (z.B. Batch- und Schedulingsysteme, Systemüberwachung- und ‑planung, Leistungs- und Auslastungsüberwachung).
Die Aktivitäten werden durch Dokumentation, Nutzendenbefragungen sowie die Erfassung unterstützter Forschungsvorhaben und daraus entstehender Publikationen evaluiert.