Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Dresden, Zentrum für Informationsdienste und Hochleistungsrechnen durchgeführt. Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. Die TU Dresden wird im Projekt zwei Schwerpunkte bearbeiten. Zum einen das Thema Energieverbrauch in AP1. Es enthält die direkte Messung mittels Messgeräten, die Messung von Einflussfaktoren und darauf aufbauend die Modellierung. Damit wird die Grundlage für die Partner in AP2 geschaffen sowie die Verbindungen zu den US-Projekten MUMMI und POWERPACK. Zum anderen die Pflege und Erweiterung der Score-P Infrastruktur in AP5. Hier sind die Anpassungen an neue HPC-Trends bzgl. Hardware, Parallelisierungsmethoden, Werkzeugschnittstellen, u.a. vorgesehen. Daneben beteiligt sich die TU Dresden an der Evaluierung, der Dissemination und den Tutorials.
Das Projekt "Score-E: Skalierbare Werkzeuge zur Energieanalyse und -optimierung im Höchstleistungsrechnen" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von GNS Gesellschaft für numerische Simulation mbH durchgeführt. Hauptziel des vorgeschlagenen Projekts ist die Bereitstellung benutzerfreundlicher Analysewerkzeuge für den Energieverbrauch von HPC-Anwendungen. Damit sollen Anwendungsentwickler in die Lage versetzt werden, den Energieverbrauch ihrer parallelen Anwendung im Detail zu untersuchen, mit den Erkenntnissen Optimierungen vorzunehmen und die Verbesserungen quantitativ zu bewerten. Bei den Anwendungsentwicklern soll kein besonderes Wissen über die Ermittlung des Energieverbrauchs vorausgesetzt werden. Vielmehr wird ein einfacher Zugang mit engem Bezug zu dem parallelen Anwendungsprogramm angestrebt. Die Werkzeuge sollen weltweit und insbesondere in den Gaußzentren zur Optimierung von akademischen und industriellen Simulationscodes beitragen. GNS hat das Umformsimulationsprogramm INDEED auf diverse HPC-Plattformen portiert. Im Rahmen des Projekts wird der Code auf diesen Plattformen im Hinblick auf den Energiebedarf seiner Komponenten untersucht und entsprechende Verbesserungen implementiert. Gleichzeitig werden den Entwicklern der Analysewerkzeuge Hinweise auf Schwachstellen und noch fehlende Features gegeben. Die Tests werden mit den weiterentwickelten Werkzeugen und den dann aktuellen Versionen von INDEED wiederholt, um das Debugging der Werkzeuge zu unterstützen und zu ermitteln, wie weit die gewonnenen Erkenntnisse den Energiebedarf reduziert haben. Außerdem wird GNS die Leitung und Koordination des Projekts übernehmen.
Das Projekt "EODC High Quality Sentinel-2 Services - preprocessing and experimental testing of improved applications" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Universität für Bodenkultur Wien, Institut für Vermessung, Fernerkundung und Landinformation durchgeführt. The HQ-S2 project will generate advanced pre-processing algorithms for Sentinel-2 (S-2) data and produce long time series of high quality (HQ) images corrected of cloud effects and atmospheric noise built from combined Landsat-8 and available, current, S-2 scenes. The resulting multi-temporal optical data set is an essential base product for advanced applications, which will be tested in three specific use cases in the domains of agriculture, forestry and urban areas.
The project results are the first step towards a novel high quality user-oriented S-2 service potentially provided in the future via the EODC framework. As a prerequisite, the quality and accuracy of the ESA standard Sentinel-2 (S-2) L1C products in terms of geometric and radiometric calibration and correction will be investigated with a specific focus on areas with high topographic variations. Near-real-time (NRT) filtering will be applied to a image time series composed from S-2 and Landsat-8 data in order to fill observational gaps between cloud-free imagery and to remove artefacts due to (undetected) clouds and poor atmospheric conditions. HQ-S2 will take methods of data pre-processing implemented in the ESA S-2 toolbox and will further develop and extend these to meet the needs of the use cases and integrate and test these within the EODC Earth Observation data processing framework.