Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM
Fraunhofer-Institut für Techno- und Wirtschaftsmathematik ITWM

Produkte und Leistungen

Wir bieten:

  • BeeGFS
  • Visualierungen
  • Hochskalierbaren Programierumgebung (GPI / GPI-Space)
  • GRT Bechnungen
  • RTM Rechnungen
  • Beam Migration Rechnungen
  • Codeoptimierung
  • Energie Optimierung
  • Energie Prognose
  • Energie Simulation
  • Energie Steuerung und Regelung

Unsere Softwareprodukte und -plattformen

Wir nutzen Methoden des High Performance Computing (HPC) für unsere Softwarelösungen in den verschiedensten Anwendungsbereichen:

Parallele Programmierung

Die Gruppe beschäftigt sich mit der Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur optimalen Ausnutzung der verfügbaren Ressourcen.

GPI-Space und ALOMA

GPI-Space erlaubt die Entwicklung spezifischer Entwicklungs- und Ausführungsumgebungen.

ALOMA ist eine spezialisierte Version von GPI-Space für seismische Anwendungen.

GaspiLS

GaspiLS ist eine skalierbare lineare Löser-Bibliothek in Zeiten von Exascale-Computing und ist auf eine optimale Skalierbarkeit getrimmt.

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GPI

GPI ist eine Kommunikationsbibliothek für hoch skalierende Anwendungen. GPI erlaubt echt asynchrone und parallele Kommunikation aller Threads und erzielt optimale Überlappung von Kommunikation und Berechnung.

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GaspiCxx

GaspiCxx ist eine Programmierschnittstelle für die Programmiersprache C++, die für die Kommunikationsbibliothek GPI-2 entwickelt wurde.

 

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Seismische Datenverarbeitung

Die Gruppe nutzt moderne Konzepte des High Performance Computing für die Entwicklung von Methoden des seismischen Datenprozessings.

Pre-Stack PRO

Pre-Stack Pro ist eine Software für die Analyse seismischer pre-stack Daten, die Visualisierung, Processing und Interpretation in einer Plattform vereinigt.

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ALOMA

ALOMA ist eine fehlertolerante Laufzeitumgebung, die es ermöglicht, seismische Anwendungen effizient auf großen verteilten Systemen laufen zu lassen. 

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Methoden der Tiefenmigration

Tiefenmigrationsverfahren berechnen aus den gemessenen reflexionsseismischen Daten ein Abbild des Erduntergrundes.

Green by IT

Die Gruppe Green by IT beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von innovativen Technologiekonzepten für die Nutzung von erneuerbarer Energie.

mySmartGrid

Die mySmartGrid-Infrastruktur bietet flexible Bausteine für Energie-Informationssysteme. Sie reichen von der Messkomponente bis zum Heimautomatisierungssystem.

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EMOS Raumklima

Das eigene Raumklima verbessern und dabei auch noch Spaß haben? Genau das wird möglich durch das Energiemanagement für Mietwohnungen mit Open-Source Smart Metern (EMOS).

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myPowerGrid

myPowerGrid bietet eine einfach zu bedienende Plattform für eine dezentrale Energiespeicherung in Batteriesystemen.

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PVCAST

PVCAST ist ein Prognoseservice, welcher die Produktion einer Photovoltaik-Anlage für die nächsten sieben Tage voraussagt. Dabei spielt die Spezifikation der Anlage, wie z.B. die Ausrichtung und Neigung der Anlage keine Rolle mehr.

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Amperix

Amperix optimiert die Steuerung von Batteriespeichersystemen, Wärmepumpen und Ladestationen für E-Fahrzeuge und fungiert so als Energiedrehscheibe für Haushalt und Industrie.

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Fraunhofer Paralleles Dateisystem

 

© BeeGFS/ThinkParQ

BeeGFS

BeeGFS (auch bekannt als Fraunhofer Parallel Filesystem, ehemals FhGFS) ist ein paralleles Dateisystem, speziell optimiert für Hochleistungsrechner (High Performance Computing).

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Visualisierung

 

© ITWM

Lösungen

Wir stellen innovative 3D Visualisierungslösungen bereit. Mit unserer rein CPU-basierten, paralellen 3D-Engine können selbst größte Datensätze interaktiv visualisiert werden.

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Datenanalyse und Maschinelles Lernen

 

© Fraunhofer ITWM

NASE: Mehrdimensionale Optimierung neuronaler Netzarchitekturen

KI-Services: NASE –Neural Architecture Search Engine

Wir unterstüzen Sie bei der Integration Ihres optimalen, individuellen neuronalen Netzes.

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© iStockphoto

Dezentrales Machine Learning, das Datenschutz gewährleiste

Fed-DART – Distributed Analytics Runtime for Federated Learning

Unsere »Distributed Analytics Runtime for Federated Learning« ermöglich die einfache Umsetzung von föderierten Maschinellen Lernmethoden (ML), um lokale Daten verteilter Umgebungen zu nutzen. Damit ist es möglich ein KI-Modell zu trainieren, ohne dass die Daten zusammengeführt werden müssen.

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