Halstenberg, S.

Jakob, W.

Quinte, A.

Stucky, K.U.

Süss, W.

Stucky, K. U.

KITopen

In Technik und Wissenschaft sindcomputergestützte Simulationenund Optimierungen heute zu ei-ner wesentlichen, nicht mehrwegzudenkenden Grundlage ge-worden. Ihr Einsatz erlaubt insehr frühen Entwicklungsphaseneines Produkts die Überprüfungvon technischen Konzepten undDesigns. Eine große Anzahl vonEntwurfsvarianten kann ohnekosten- und zeitaufwändigen Bauvon Prototypen bewertet werden.Die exponentiell wachsendeRechnerleistung und die ständigeFortentwicklung der Software-Werkzeuge bestimmen die Dyna-mik auf diesem Gebiet.Bei Simulationen handelt es sichum die Beschreibung komplexerSysteme auf Basis von parame-trierbaren Modellen und die Be-rechnung des Systemverhaltensmithilfe mathematischer Formu-lierungen. Optimierungen verfol-gen das Ziel, aus einer Mengevon Alternativen die unterBerücksichtigung bestimmterKriterien beste Lösung zu finden,mathematisch entspricht das derMinimierung bzw. Maximierungeiner gegebenen Funktion unterRandbedingungen.Im IAI konnte in den letzten Jah-ren viel Know-how auf diesemGebiet erarbeitet werden. Dabeistanden das Design von Mikro-systemen und die Medizintechnikim Vordergrund. Die Finite-Ele-mente-Methode (FEM) zur Simu-lation der Strukturmechanik, Ver-haltenssimulationen auf Basisvon Netzwerkmodellen (Makro-modellierung) und die Simulationoptischer Abbildungen sind hierzu nennen. Evolutionäre Algorith-men [1] bilden die Grundlage fürdie Lösung verschiedener Opti-mierungsaufgaben.Die Einsatzmöglichkeiten von Si-mulation und Optimierung sindstark von der Verfügbarkeit vonRechenleistung und andererComputerressourcen abhängig.Die Genauigkeit von Vorhersagenwird bestimmt von der Genauig-keit der Modelle. Verbesserungenbedeuten hier meist ein Anwach-sen der Datenmengen und eineZunahme der Berechnungenwährend der Simulation. Ebensowachsen die Modellgrößen mitder Komplexität der  zu simulie-renden Systeme, was ebenfallsgrößere Datenmengen und höhe-re Anforderungen an die Softwarebedingt. Parameterstudien undder Wunsch nach mehr und kom-plizierteren Optimierungen stel-len ebenfalls steigende Anforde-rungen an Ressourcen, sowohlquantitativ als auch qualitativ.In dieser Situation bietet dieTechnologie des Grid Computingneue Möglichkeiten. Bei einemGrid handelt es sich um ein Sys-tem von standardisierten, allge-mein einsetzbaren Protokollenund Schnittstellen zu Soft-warediensten (Services) in einemweiträumigen heterogenen Com-puternetzwerk. Hauptaufgabebesteht darin, über die Dienste ei-nen koordinierten Zugriff von An-wendern auf Ressourcen zu er-möglichen. Sogenannte virtuelleOrganisationen sind Gruppenvon Anwendern oder Institutio-nen, die über die Grid Servicesverteilten Zugriff auf bestimmteRessourcen haben [2]. Ressour-cenmanagement, Informations-dienste und ausreichende Si-cherheitsmechanismen sind Be-reiche, in denen Grid Servicesbereitgestellt werden.Open Grid Services Architecture(OGSA) ist ein Framework fürGrid Standards [3]. WichtigeGridsoftware sind das Globus-Toolkit [4], Condor [5] und UNI-CORE [6]. Gridsysteme, die spe-ziell für den Bereich Simulationund Optimierung entwickelt wur-den sind zum Beispiel Geodise [7]und Nimrod/G [8].Die Softwaredienste eines Gridswerden auch Middleware ge-nannt, da sie eine anwendungs-unabhängige Ebene zwischenden Applikationen und den Res-sourcen bilden. Hinsichtlich derBereitstellung von Informationenkann ein Grid mit dem Internetverglichen werden. Es bietet aberdarüberhinaus weitere grundle-gende Ressourcen; die wichtig-sten Typen sind Rechenleistung,Speicherkapazität, Daten undSoftware.Die Entwicklungen im IAI gehenvon dem in Abb. 1 dargestelltenGridaufbau aus:● Der Zugang zu Anwendungenerfolgt über Gridportale. DieAnwendungen selbst werdenals Workflows beschrieben,die aus einzelnen, verteilt imGrid zu bearbeitenden Jobsbestehen. Den Jobs sind Da-ten und Beschreibungen derbenötigten Ressourcen zuge-ordnet.● Die Ressourcen sind soge-nannten Worknodes (Hard-ware) zugeordnet. Derzeit wer-Global optimierenderResource BrokerEinleitung158(158)Verteilte Simulationen auf einem GridK.-U. Stucky, S. Halstenberg, W. Jakob, A. Quinte, W. Süß, IAINACHRICHTEN - Forschungszentrum Karlsruhe  Jahrg. 36  3/2004  S. 158-162 den drei Typen unterschieden:Einzelrechner, Cluster mit ei-nem individuellen Clusterma-nagement und – rekursiv defi-niert – komplette Grids.● Im Zentrum der Middlewarebefindet sich das Ressour-cenmanagement. Andere Ser-vices – etwa für die Sicherheit– sind nicht dargestellt. DerResource Broker ist für diePlanung und Festlegung derRessourcenverteilung zustän-dig, während der Job Managerdie ausführende Komponenteist. Grundlage für die Funktionbeider Komponenten ist derWorkflow.Die verteilte Ressourcennutzungist das bestimmende Kennzei-chen eines Grids. Deshalb wid-met sich ein wesentlicher Teil derGrid-Arbeiten im IAI dem ThemaResource Broker. Aus den frühe-ren Arbeiten zur Optimierung mitEvolutionären Algorithmen ist dasallgemein einsetzbare WerkzeugHyGLEAM [1] hervorgegangen.Es kombiniert den EvolutionärenAlgorithmus GLEAM [9]  mit loka-len Suchverfahren und erzielt inverschiedenen Anwendungengute Ergebnisse. Aufbauend aufHyGLEAM wurde das Konzept ei-nes global optimierenden Re-source Brokers entwickelt, umden Gridanwendern im konkur-rierenden Zugriff auf verfügbareRessourcen eine optimale Zutei-lung zu ermöglichen.Die ersten zu realisierenden Opti-mierungsziele sind in Bezug aufdie Ressource Rechenleistungdie Zeiten und Kosten für Berech-nungen im Grid. Dabei wird dieSicht des Anwenders verfolgt. Sohat etwa bei den Kosten der An-bieter einer Ressource eher ge-gensätzliche Optimierungsziele.Diese wären dann aber lokal beimAnbieter und nicht global zu ver-folgen. Ähnliche Zielsetzungenhat auch der Resource Broker,der für Nimrod/G [8] entwickeltwurde. Der Resource Broker desIAI soll jedoch  alle Optimierungs-ziele und alle noch nicht begon-nenen Jobs berücksichtigen unddabei den gesamte Suchraumund nicht nur eine lokale Umge-bung der aktuellen Lösung be-trachten (Globale Optimierung).Außerdem soll er auf weitere Op-timierungsziele und andere Res-sourcentypen ausgedehnt wer-den.Abb. 2 zeigt die Architektur fürdas Ressourcenmanagement:● Der Resource Broker musszunächst den Workflow derAnwendung geeignet zerle-gen.● Über eine Planungssteuerungerfolgt zuerst eine konventio-159(159)Abb. 1: Gridaufbau mit Middleware-Schwerpunkt Ressourcenmanagement. Gridanwendungen ha-ben Zugriff auf unterschiedliche Ressourcentypen, die im Grid auf mehrere Arten von Worknodesverteilt sind.WorknodeTyp: Computer AnwendungAnwendungPortaleClusterManagerWorknodeTyp: ClusterWorknodeTyp: GridGrid MWRBJMGrid MiddlewareResource BrokerJob ManagerWNWNnelle Planung der Ressourcen-verteilung. Solange die Ziel-vorgaben der Anwendungenerfüllt werden können, bleibtes bei diesem Planungsschritt.● Die unter dem ständig wech-selnden Zustand des Grids imlaufenden Betrieb aufwändigeglobale Optimierung erfolgtnur bei Bedarf. Sie wird umsolohnender sein, je mehr dispo-nible Jobs im Verhältnis zu denverfügbaren Ressourcen vor-handen sind.● Informationsdienste liefernnotwendige Daten zu den ver-fügbaren Ressourcen.● Planungsergebnisse werdenim Belegungsplan eingetra-gen.● Der Job Manager ist für dieAusführung auf der Grundlagedes Workflows und des Bele-gungsplans zuständig. Erüberwacht die Ausführungund sorgt auch für den Daten-transfer.Wichtig ist zudem, dass der ge-samte Ablauf in der Regel auto-matisch erfolgen kann. Eine um-fangreiche Steuerung durch denAnwender, wie bei anderen Lö-sungen vorgesehen, soll es nichtgeben. Daher ist in Abb. 2 auchnur für den Systemadministratorein direkter Zugriff auf den Re-source Broker dargestellt. DerNutzer arbeitet nur über das Grid-portal mit seiner Applikation.Gridspezifische Aufgaben sindfür ihn transparent.Beim „Virtuellen Auge“ handelt essich um ein im IAI entwickeltesSoftwaresystem zur Planungchirurgischer Eingriffe an derHornhaut des Auges [10]. Grund-lage des Systems sind bio-mechanische FEM-Simulationenund Optik-Simulationen. Die verwendeten Werkzeuge sindANSYS [11] für die Biomechanikund SOLSTIS [12] für die Optik.Ursprünglich wurde das „VirtuelleAuge“ als Web Service realisiert.Die Anwenderschnittstelle basiertauf Java Servlets und JSP, derZugang für den Anwender erfolgtüber das Internet. Die Kommuni-kation zwischen einzelnen Sys-temteilen, die auf verschiedenenRechnern installiert sind, ist überXML und SOAP realisiert.Eine Referenzapplikation für denAufbau eines Simulationsgridsdient sowohl zum Test der Ideender Gridentwickler als auch zurDemonstration des Erreichten.Das „Virtuelle Auge“ ist aus fol-genden Gründen bestens geeig-net:● Es benötigt alle wichtigenRessourcentypen: Rechen-leistung für Simulationen jenach erforderlicher Genauig-keit, Speicherkapazitäten fürModelle und Ergebnisarchivie-rung sowie Anwendungssoft-ware wie etwa Simulatoren.● Die Voraussetzungen für eineweiträumige Verteilung sindgegeben mit Anwendern in Kli-niken und Firmen, die häufigauch zusammenarbeiten undoft nicht jeder für sich teureSoftwaresysteme oder ausrei-Referenzapplikation„Virtuelles Auge“160(160)Abb. 2: Aufbau des Ressourcenmanagements. Zentrale Bedeutung hat einglobal optimierender Resource Broker, der ausgehend von der Workflowdar-stellung der Anwendungen eine optimale Ressourcenverteilung ermöglicht.Die Optimierungen basieren auf dem hybriden Evolutionären Algorithmen Hy-GLEAM. Für die Umsetzung ist ein Job Manager zuständig.AdministratorAnwendungResource BrokerWorkflow-zerlegungPlanungs-steuerungKonventionellePlanung Job-Manager Belegungsplan (aktuell)Ressourcen-listeInfo-Service SoftwareGLEAM/HyGLEAMOptimierung  Ressourcenmanagementchende Speicherkapazitätenvorhalten können.● Einzelne Systemteile laufenunter verschiedenen Betriebs-systemen (UNIX/Linux, Win-dows), es wird verschiede-ne Datenbanksysteme gebenund sowohl Einzelrechner alsauch Cluster werden einbezo-gen. Damit ist das System un-ter verschiedenen Blickwin-keln heterogen.● Bei einem weiteren Ausbauwird das „Virtuelle Auge“ zu ei-nem Operations- und Thera-pieplanungssystem für dengesamten Sehapparat. Fernerist ein Einsatz in der klinischenund industriellen Forschungdenkbar sowie eine Integra-tion in weitere Simulationssys-teme der Humanmedizin. DasSystem und seine Anwendererfüllen damit die Vorausset-zungen für eine virtuelle Orga-nisation.● Das Arbeitsfeld Gridportale istabgedeckt. Bereits jetzt wirdintensiv an der Thematik Vi-sualisierung gearbeitet. Kom-fortable Möglichkeiten sindhier entscheidend für die Ak-zeptanz der Endanwender.● Nicht zuletzt ist der direkteKontakt zu den Entwicklernder Anwendung im IAI undüber diese zu einer großenZahl potentieller Anwender einwichtiger Vorteil bei der Reali-sierung anspruchsvoller Grid-bausteine wie etwa dem glo-bal optimierenden ResourceBroker.Eine erste Gridversion des „Virtu-ellen Auges“ wurde realisiert. Sieerlaubt die Durchführung be-stimmter Parameterstudien in derBiomechanik. Basis ist das Glo-bus-Toolkit in der Version 2.0 undals Programmierschnittstelle Ja-va CoG; passend zur Program-miersprache Java, in der ein ers-ter Prototyp eines Job Managersrealisiert wurde. Die Wahl einerobjektorientierten Programmier-sprache wird auch dem service-orientierten Ansatz im Grid Com-puting gerecht.Aktuell wird an einer umfassen-den Gridanwendung „VirtuellesAuge“ gearbeitet, die Anwendermit einbezieht und damit zumersten Mal das lokale Testgridverlässt. Abb. 3 vermittelt einenEindruck des Gridsystems mitverteilten Ressourcen und meh-reren Anwendern, die zusammeneine virtuelle Organisation bilden.Die Entwicklungen im Grid Com-puting des IAI werden zunächstvon der Referenzapplikation „Vir-tuelles Auge“ bestimmt sein.Ausblick161(161)Abb. 3: Das „Virtuelle Auge“ im Grid. Dargestellt sind Softwareressourcen,ANSYS für die Biomechanik und SOLSTIS für die Optik, sowie Datenbanken.Die Ressource Rechenleistung steht überall zur Verfügung. Die Gridsoftwareselbst ist kein einzelnes Programm sondern hat ebenfalls einen verteiltenCharakter in Form von Services. Mehrere Anwender teilen sich die vorhande-nen Ressourcen. ANSYSGeometrieGeometrieANSYSSOLSTISGridMiddlewareGridMiddlewareANSYSSOLSTISSOLSTISANSYSKontakte zur klinischen For-schung und zu Firmen zeigen dieNotwendigkeit für eine verstärkteBeschäftigung mit Möglichkeitenzur Parallelisierung. Für Parame-terstudien und Optimierungenmüssen einfach zu handhabendeSimulatoren vorliegen, die viel-fach installiert auf Clustern undEinzelrechnern paralleles Simu-lieren ermöglichen. Je nach Ge-nauigkeitsbedarf kann auch dieParallelisierung einzelner FEM-Simulationsläufe im Grid zu ei-nem wichtigen Schwerpunkt wer-den.Nach der Implementierung desglobal optimierenden ResourceBrokers mit den vorerst anvisier-ten Optimierungszielen Zeit undKosten ist als nächstes Ziel dieOptimierung von Datenbankzu-griffen, also eine Erweiterung umden Ressourcentyp Speicherka-pazität, abzusehen.Neue Referenzapplikationen aufdem Gebiet der Designoptimie-rung oder der Strukturbestim-mung von Biomolekülen werdendiskutiert. Paralleles Rechnen fürOptimierungen basierend aufEvolutionären Algorithmen wirdhier angestrebt.162(162)[1] W. Jakob, Dissertation, Universität Karlsruhe,Bericht FZKA-6965, 2004.[2] I. Foster, C. Kesselman, S. Tuecke, Intern. Journal of SupercomputerApplications, Vol 15(3), 2001, 200-222.[3] I. Foster, C. Kesselman, J. Nick, S. Tuecke, Open Grid Service Infrastructure WG,Global Grid Forum, June 22, 2002.[4] I. Foster, C. Kesselman, in I. Foster, C. Kesselman, eds., The Grid: Blueprint for a NewComputing Infrastructure, MorganKaufmann, 1999, 259-278.[5] D. Thain, T. Tannenbaum, M. Livny, (www.cs.wisc.edu/condor/doc/condor-practice.pdf), erscheint 2004.[6] D.W. Erwin, Concurrency Computat.: Pract.Exper., 2002, 14, 1395-1410.[7] G. Xue, M.J. Fairman, G.E. Pound,S.J. Cox, In: H. Kosch, L. Böszörményi, H. Hellwanger (eds.),Proc. of Euro-Par 2003. LectureNotes in Computer Science,Springer-Verlag, 2003, 357-365.[8] D. Abramson, J. Giddy, L. Kotler, International Parallel and DistributedProcessing Symposium (IPDPS), pp 520-528, Cancun, Mexico, May2000.[9] C. Blume, Proc. of PPSN I, LNCS 496, Springer-Verlag, S. 48-54, 1991.[10] H. Eggert, H. Guth, A. Hellmann, K.P. Scherer, P. Stiller, W. Süß, in Proceedings of the IASTEDInternational Conference on Internetand Multimedia Systems andApplication, Honolulu, Aug. 2001,Acta Press, 148-153.[11] ANSYS, Inc. (www.ansys.com).[12] OPTIS (www.optis-world.com).Literatur

Verteilte Simulationen auf einem Grid

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