Metadatamining und -analyse von Simulationsläufen

Metadatamining und -analyse von Simulationsläufen

Beschreibung

Es werden immer größere Supercomputer gebaut, bei denen einzelne Simulationen immer stärker parallel laufen müssen, um die Supercomputer gut auszunutzen. Um zu prüfen, ob eine Simulation effizient läuft und nicht unnötig Ressourcen verschwendet, werden eine Reihe von Testläufen durchgeführt mit unterschiedlichen Parametern, wie Gebietsgröße, Anzahl CPU usw. Aus diesen Daten können dann Skalierungsplots erstellt werden und die Effizienz der Simulationsmethode bestimmt werden.

Ziel des Praktikums ist es, eine geeignete Datenbank zu finden und ein Interface zu erstellen, so dass geeignete Metadaten aus Simulationsläufen in die Datenbank eingetragen werden können. Aus Datenbankabfragen sollen dann Skalierungsplots entstehen.

Voraussetzungen

• Kenntnisse von Datenbankabfragen
• Grundkenntnisse von C/C++ oder Python

Referenzen

https://www.sqlite.org/ https://www.scc.kit.edu/dienste/forhlr2.php

Ansprechpartner

Marco.Berghoff@kit.edu