Advanced techniques for the semi automatic transition from simulation to design software

Abstract

Für den Einsatz von ableitungsbasierten Optimierungsverfahren für die Verbesserung von Zielgrößen industrieller Produkte, wie z.B. dem Wirkungsgrad einer Turbine, werden exakte Ableitungen benötigt, um die letzten Prozent an möglicher Effizienz-steigerung zu erhalten. Dafür ist es notwendig, dass die Ableitungen immer konsistent zu den Lösungsverfahren in der eingesetzten Lösersoftware sind. Problematisch ist dabei die fortlaufende Weiterentwicklung an der Lösersoftware, die meist dazu führt, dass approximative Ableitungsverfahren eingesetzt werden oder die Ableitungsberechnung in der Software nicht erneuert wird und somit veraltet und inkonsistent ist. In dieser Arbeit wird ein universeller Ansatz vorgeschlagen, der zum einen die gesamte Software mittels Algorithmischen Differenzierens (AD) ableitet und zum anderem eine korrekte und konsistente Ableitung nach jeder Änderung sicherstellt. Um die Korrektheit und Konsistenz zu garantieren, wird die Technik des Variable Tagging entwickelt. Diese überprüft zur Laufzeit ob alle Abhängigkeiten von den eingesetzten Ableitungsmethoden korrekt berücksichtigt werden. Für die generelle Überprüfung, ob eine Ableitungsmethode korrekt implementiert ist, wird ein Theorem für die Vergleichbarkeit von AD Ableitungen entwickelt. Aus diesem Theorem ergeben sich Techniken, wie eine Implementierung getestet werden kann. Durch Analyse von vorliegenden industriellen Fällen wird die praktische Anwendbarkeit der entwickelten Techniken erfolgreich bestätigt. Die so erzeugten Ableitungen sind damit bereits konsistent und korrekt, jedoch kann die Effizienz des Verfahrens noch gesteigert werden. Dazu werden neue Ablei-tungsalgorithmen entwickelt. Eine konsistente Herleitung mit einem Fix-Punkt-Iterator beinhaltet alle dem Stand der Technik entsprechenden Algorithmen und ergibt zwei neue Algorithmen, die alle implementationstechnischen Details mitberücksichtigen und damit die Konsistenz der Ableitungsergebnisse nicht verletzen. Des Weiteren werden bekannte Techniken für das automatische Auffinden der größ-ten Ressourcenverbraucher vorgestellt und erweitert. Das Datenlayout für die Berechnung der Kenngrößen für die Ressourcenverbraucher, wie z.B. die Anzahl der Eingabe- und Ausgabewerte oder der Speicherverbrauch, wurde so erweitert, dass die Geschwindigkeit der Anwendung nur geringfügig verändert wird. Die Ressourcenverbraucher können mit Techniken wie Checkpointing und Preaccumulation behandelt werden. Die bisher in der Literatur fehlende Analyse, wie diese Techniken den Zeit- und Speicherverbrauch verändern, wird durchgeführt und Besonderheiten bezüglich verschiedener AD-Werkzeuge werden betrachtet. Als letzten Schritt werden die benutzten AD Werkzeuge genauer analysiert. Basie-rend auf den existierenden Implementierungen wird eine generelle Übersicht von allen möglichen Implementationstechniken durch Operatorüberladen gezeigt. Das Hauptaugenmerk liegt auf dem minimalen Speicherverbrauch eines AD-Werkzeuges und stellt implementationstechnische Verbesserungen vor. Es resultiert die erstmals mögliche Vergleichbarkeit von AD-Werkzeugen auf einer theoretischen Ebene. Dies dient als Basis zur Entwicklung eines optimalen Werkzeugs. Das neue Software-Werkzeug CoDiPack geht aus diesen Überlegungen hervor und wird in seinem Design und Konzepten vorgestellt. Die in dieser Arbeit vorgestellten Verbesserungen und Analysen ermöglichen es, eine automatisierte, konsistente und korrekte Ableitung für industrielle Zwecke effizient zur Verfügung zu stellen.If gradient based derivative algorithms are used to improve industrial products by reducing their target functions, the derivatives need to be exact. The last percent of possible improvement, like the efficiency of a turbine, can only be gained if the derivatives are consistent with the solution process that is used in the simulation software. It is problematic that the development of the simulation software is an ongoing process which leads to the use of approximated derivatives. If a derivative computation is implemented manually, it will be inconsistent after some time if it is not updated. This thesis presents a generalized approach which differentiates the whole simulation software with Algorithmic Differentiation (AD), and guarantees a correct and consistent derivative computation after each change to the software. For this purpose, the variable tagging technique is developed. The technique checks at run-time if all dependencies, which are used by the derivative algorithms, are correct. Since it is also necessary to check the correctness of the implementation, a theorem is developed which describes how AD derivatives can be compared. This theorem is used to develop further methods that can detect and correct errors. All methods are designed such that they can be applied in real world applications and are used within industrial configurations. The process described above yields consistent and correct derivatives but the efficiency can still be improved. This is done by deriving new derivative algorithms. A fixed-point iterator approach, with a consistent derivation, yields all state of the art algorithms and produces two new algorithms. These two new algorithms include all implementation details and therefore they produce consistent derivative results. For detecting hot spots in the application, the state of the art techniques are presented and extended. The data management is changed such that the performance of the software is affected only marginally when quantities, like the number of input and output variables or the memory consumption, are computed for the detection. The hot spots can be treated with techniques like checkpointing or preaccumulation. How these techniques change the time and memory consumption is analyzed and it is shown how they need to be used in selected AD tools. As a last step, the used AD tools are analyzed in more detail. The major implementation strategies for operator overloading AD tools are presented and implementation improvements for existing AD tools are discussed.\ The discussion focuses on a minimal memory consumption and makes it possible to compare AD tools on a theoretical level. The new AD tool CoDiPack is based on these findings and its design and concepts are presented. The improvements and findings in this thesis make it possible, that an automatic, consistent and correct derivative is generated in an efficient way for industrial applications