Supercomputer: Wie schnelle Algorithmen das lebende Patientenherz simulieren

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Ursprünglich kommt der Begriff des digitalen Zwillings aus dem Ingenieurswesen: Ein Datensatz vereint sämtliche Informationen zu einer Maschine. Er verzeichnet Konstruktionszeichnungen, Einzelbauteile sowie deren Materialien und Lebensdauern, darüber hinaus Einsatzzeiten und Belastungen. Verschiedene Datenansichten geben Auskunft über den aktuellen Maschinenstatus oder sie verraten, welche Wartung als Nächstes dran ist. Am digitalen Zwilling können Ingenieure auch virtuell ausprobieren, die Maschine zu tunen.

In der Medizin konnten sich vollständige digitale Zwillinge von individuellen Organen noch nicht durchsetzen, weil beispielsweise ein menschliches Herz allein schon aus zwei bis drei Milliarden Herzmuskelzellen besteht. Deren Zusammenspiel zu modellieren, erfordert mächtige Gleichungssysteme; deren Berechnung braucht wiederum viel teure Zeit auf Hochleistungsrechnern (High Performance Computing, HPC).

c’t kompakt

• Um numerische Simulationen zu beschleunigen, passen Forscher die zugrundeliegenden Rechenformeln an Supercomputern mit parallel arbeitenden GPUs an.
• Nur so wird es möglich, digitale Zwillinge von Körperorganen, beispielsweise von menschlichen Herzen, hocheffizient zu berechnen.
• KI-Datenmodelle laufen heute der numerischen Simulation in vielen Fällen den Rang ab, aber sie können sich nur parallel zu dieser Technik weiterentwickeln.

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Derartige Berechnungen zu beschleunigen, hat sich Hartwig Anzt an der School of Computation, Information and Technology der TU München zur Aufgabe gemacht. In seinem Forschungsbereich ist die mathematische Open-Source-Bibliothek Ginkgo entstanden, ein Softwarewerkzeugkasten für Supercomputer mit einer Vielzahl parallel arbeitender Prozessoren. Das Ziel besteht darin, Gleichungssysteme und Differenzialgleichungen möglichst effizient zu berechnen, indem man die Stärken der zur Verfügung stehenden parallelen Rechenkerne gezielt ausnutzt.

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