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The combination of state of the art numerical methods such as multigrid und multilevel methods with high performance computers makes it possible to tackle problem sizes in the TerraByte range. The pre- and postprocessing of such data sets are high performance computing tasks in their own right. The main aim of this project is the development of a grid management software that will provide a common platform for both simulation and visualization methods. The grid management has to support unstructured grids, distributed memory machines and solver specific data layout in memory to allow the integration of existing solvers into the grid framework.
In this project, the system simulation group investigates efficient data structures for multigrid methods on hybrid hierarchical grids, which are expected to be included in the grid framework.

Systeme zur Verarbeitung, Erzeugung und übertragung digitaler Bilder (Bildsysteme) unterliegen sehr oft harten Anforderungen an Rechenleistung, Latenz, Durchsatz und Kosten. Typische Beispiele sind die medi-zinische Bildverarbeitung, Computerspiele oder die Videokompression in Camcordern. Um diese Anforde-rungen zu erfüllen, werden oft dedizierte Hardware-Beschleuniger eingesetzt als auch Grafikprozessoren (GPUs) oder digitale Signalprozessoren (DSPs). Die entstehenden Bildsysteme sind in zweierlei Hinsicht heterogen. Zum einen ist innerhalb eines Systems die Berechnung auf mehrere verschiedenartige Kompo-nenten verteilt, zum anderen gibt es eine große, heterogene Menge an Architekturen, auf denen unter-schiedliche Bildanwendungen laufen können und sollen. Beide Arten von Heterogenität führen nun zu sehr interessanten und wichtigen Forschungsfragestellungen, die in dem Graduiertenkolleg erforscht werden sollen. Dies betrifft im Wesentlichen drei Bereiche: dedizierte Hardware-Architekturen für Bildsysteme, Werkzeuge und Methoden für die Programmierung heterogener Bildsysteme, sowie Anwendungen und Algorithmen für heterogene Bildsysteme. Bildsysteme haben in Forschung und Praxis eine große Bedeutung. Ihre Planung, Entwicklung und Reali-sierung erfordert themenübergreifendes und interdisziplinäres Wissen zu Soft- und Hardware, Methoden- und Werkzeugentwurf, sowie zur Algorithmenentwicklung. Das Thema eignet sich daher hervorragend für ein Graduiertenkolleg, gerade am Standort Erlangen. Die Doktoranden des Kollegs erhalten in ihrem Studi-enprogramm eine breit gefächerte Ausbildung, die anschließend in der Dissertation in speziellen Problem-stellungen vertieft wird. Postdoktoranden mit größerem fachlichen überblick bilden eine fachliche Klammer. Sie qualifizieren sich interdisziplinär, sammeln aber vor allem auch Lehrerfahrung. Die bereits bestehende tiefe Verankerung der Thematik in der Lehre ermöglicht die Einbeziehung begabter Studenten in das For-schungsprogramm. Schließlich bietet Erlangen ein industrielles Umfeld, das durch eine direkte Beteiligung am Graduiertenkolleg wichtige Impulse für die Forschung liefern wird, aber auch von neuen Ideen aus dem Graduiertenkolleg sowie hochqualifizierten Absolventen profitieren wird.