ESN4NW: Energieoptimierte Supercomputer-Netzwerke durch die Nutzung von Windenergie
Overview
Motivation
High-Performance Computing (HPC) gehört heute in vielen wissenschaftlichen Disziplinen zu den grundlegenden Forschungsmethoden, zum Beispiel in der Klimamodellierung, in der Astrophysik und in der Biologie. Alle Rechenzentren in Deutschland verbrauchen ca. 3 % des nationalen Stroms. Selbst geringe Energieeinsparungen in Rechenzentren führen zu einer relevanten Einsparung an CO2. Ziel der Förderrichtlinie „GreenHPC“ ist es, durch Verbesserung der Energieeffizienz im High- Performance Computing in der Forschung und auch in kommerziellen Rechenzentren die Innova- tionskraft am Standort Deutschland zu stärken.
Objective
Um Überlastungen des Stromnetzes zu vermeiden, müssen Windkraftanlagen normalerweise unter Verlust der erzeugten Energie abgeriegelt werden. Ziel des Vorhabens ESN4NW ist es, diese Energie durch Integration von Rechenknoten für High-Performance Computing direkt in den Anlagen zu nutzen. Der Schwerpunkt des Vorhabens ist dabei die Entwicklung einer Infrastruktur zur Orchestrierung und Zuteilung von Rechenjobs. Die Rechenknoten, die Nachfrage nach Rechenleistung, die lokale Stromnetzauslastung sowie Windleistung bilden ein komplexes Gesamtsystem, das im Projekt durch einen digitalen Zwilling modelliert wird. Dies ermöglicht eine ganzheitliche Analyse und Bewertung der tatsächlichen Energiesparpotenziale.
Innovation
Das Projekt untersucht das Potenzial von grünen und verteilten Rechenzentren, die einen neuen Ansatz zur Energieeinsparung darstellen. Für das zukünftige High-Performance Computing eröffnet sich durch das Vorhaben die Möglichkeit, dezentraler, kostenoptimierter, zuverlässiger, flexibler und umweltfreundlicher operieren zu können.
Key Facts
- Project duration:
- 11/2022 - 10/2025
- Funded by:
- BMBF
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Dr. Gunnar Schomaker
Software Innovation Campus Paderborn (SICP)
Wissenschaftlicher Mitarbeiter - Stellvertretender Leiter - Stv Geschäftsführer Software Innovation Lab, R&D Manager – Smart Systems
