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 benötigen 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 Innovationskraft am Standort Deutschland zu stärken.

Ziele und Vorgehen

Um Überlastungen des Stromnetzes zu vermeiden, müssen Windkraftanlagen unter Verlust erzeugbarer Energie abgeregelt werden. Ziel des Vorhabens ESN4NW ist es, die emissionsarme Energie für Rechenknoten im High-Performance Computing direkt und dynamisch zu nutzen. Der Schwerpunkt des Vorhabens ist ein Integrationskonzept der Rechenknoten in viele Anlagen und eine emissionsarme Betriebsführung über deren dynamische Aktivierung. Die verteilte Infrastruktur von HPC-Rechenknoten, die dynamisch aktivierte Rechenleistung, die lokale Stromnetzauslastung sowie Windenergieleistung bilden dabei ein komplexes Gesamtsystem, das im Projekt durch einen intelligenten digitalen Zwilling modelliert wird. Dieser ermöglicht eine nachhaltige, ganzheitliche Betriebsführung zum Heben aller Potenziale.

Innovationen und Perspektiven

Das Projekt untersucht alle Potenziale in der Betriebsführung von verteilten HPC-Rechenzentren in Windenergieanlagen und liefert einen neuen Ansatz zur Energie- und Emissionseinsparung. Für das zukünftige High-Performance Computing eröffnet sich durch das Vorhaben die Möglichkeit, dezentraler, kostenoptimierter, zuverlässiger, flexibler und umweltfreundlicher operieren zu können. 

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

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

Grant Number:
Project type:
Forschung
Project duration:
11/2022 - 03/2026
Funded by:
Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR)
Websites:
Projektbeschreibung Gauß-Allianz
Pressemitteilung

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Principal Investigators

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Prof. Dr.-Ing. Henning Meschede

Energy System Technologies (EST)

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Jun.-Prof. Dr. Sebastian Peitz

Data Science for Engineering

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Dr. Gunnar Schomaker

Software Innovation Campus Paderborn (SICP)

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Project Team

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Mehdi Ahmadi, M.Sc.

Energy System Technologies (EST)

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M.Sc. Jan Stenner

C-LAB

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Cooperating Institutions

AixpertSoft GmbH

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Atos Deutschland

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Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration IZM

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Rittal GmbH & Co. KG

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Universität Passau

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WestfalenWIND GmbH

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Zattoo Deutschland GmbH

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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

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