Na konferenci HPCSE 2022 se sešli odborníci z oblasti HPC a souvisejících vědních oborů. Vyzpovídali jsme jednoho z nich – Andrease Lintermanna ze superpočítačového centra v německém Jülichu, který koordinuje Evropské centrum excelence pro exascalové výpočty "Research on AI – and Simulation-Based Engineering at Exascale" (zkráceně CoE RAISE). Rozhovor s ním vám přinášíme na následujících řádcích a těšíme se na další spolupráci.
Vzpomenete si, čím Vás informatika zaujala natolik, že jste se pro ni rozhodl pro své studium a kariéru?
Informatika mě začala bavit již v dětství. Asi v sedmi letech jsem dostal k narozeninám nebo k Vánocům, už si to přesně nepamatuji, počítač Atari. Hrál jsem na něm hry a bavilo mě to. V té době jsem se také začal zajímat o programování, a to tak, že jsem kopíroval zdrojový kód z plakátu, který byl k Atari přiložen.
Později jsem si ve škole vybral informatiku jako volitelný předmět. Učitel mě velmi podporoval, dokonce jsem mu pomáhal spravovat školní počítačovou síť.
Zkrátka informatika se stala mým velkým koníčkem. Proto jsem se rozhodl ji dále studovat na univerzitě v Aachenu. Zpočátku jsem se o HPC příliš nezajímal – vystudoval jsem obor Počítačová grafika a multimédia. Teprve během doktorského studia jsem se více zaměřil na paralelní implementace a získal znalosti v oblasti HPC. Následně jsem se stal vedoucím skupiny, která propojuje inženýrskou komunitu univerzity s HPC odborníky v Jülich Supercomputing Centre (dále také jako JSC). Tehdy jsem se dostal do ještě užšího kontaktu s lidmi z JSC, kde jsem po nějaké době začal pracovat na plný úvazek. Od té doby je HPC součástí mého každodenního pracovního života a cesta zpět je nemyslitelná (smích).
V Jülich Supercomputing Centre působíte na pozici manažera pro vztahy s průmyslem. Co přesně tato práce obnáší?
Tato iniciativa se datuje do roku 2016, kdy jsem se připojil k týmu pro vztahy s průmyslem, což je de facto první kontaktní místo pro průmysl obracející se na výzkumné centrum s otázkami souvisejícími s HPC. Zpočátku se aktivity týkaly prodeje výpočetního času a my pracovali pouze v závislosti na poptávce. Průmysl jsme aktivně neoslovovali, ani jsme mu naše služby přímo nenabízeli.
Například s projektem EuroCC chceme uplatňovat mnohem aktivnější přístup – odkláníme se od prostého poskytování výpočetního času a místo toho chceme navázat skutečnou spolupráci s průmyslem a nabízet naše konzultační služby nebo služby smluvního výzkumu. Chceme využít odborných znalostí našich vědeckých pracovníků z různých oblastí, jako je například inženýrství, biologie, astrofyzika atd., a s jejich podporou najít řešení na míru pro jednotlivé požadavky přicházející z průmyslu. Stručně řečeno, společnost se na nás obrátí se specifickým požadavkem a my ji propojíme na příslušného experta v JSC.
Jak se Vám líbí konference HPCSE 2022 a co vám účast na ní přináší?
Nejprve musím přiznat, že je to nejkrásnější místo pro konání konference, na kterém jsem kdy byl. Jídlo je skvělé a oceňuji neformální program a společenské akce.
Účast na konferencích mi obecně přináší cenné kontakty s ostatními lidmi z oboru, výměnu poznatků a přehled o tom, na čem ostatní pracují. Je to rovněž příležitost najít si budoucí partnery pro projekty. Osobní kontakt mi ostatně během pandemie COVID-19 chyběl. Konference HPCSE je pro mě zlomová, protože je to první živá akce, které se po více než dvou a půl letech účastním. Je skvělé vrátit se zase do normálu.
Zaujal Vás nějaký jiný výzkum přednesený na konferenci?
Ano, mnoho. Například dnes jsem se zúčastnil přednášky Carstena Bursteddeho s názvem „Adaptive mesh refinement in HPC and applications in the geosciences“. Ta mi přišla zajímavá, protože úzce souvisí s mým výzkumem. Velmi jsem také ocenil prezentace týkající se projektu EuroCC, protože se podílím na založení Národního centra kompetence EuroCC (dále také jako NCK) v Německu. Domnívám se, že zájem o české i německé NCK se výrazně překrývá, což by mohlo podnítit intenzivnější spolupráci. Dále mě zaujalo několik prezentací a posterů týkajících se mechaniky biofluidů či neurověd.
Pokud se mám na konferenci HPCSE dívat z širší perspektivy, tak musím říct, že tato akce poskytuje kvalitní a rozmanitou přehlídku výzkumných projektů, umožňuje identifikovat společné rysy různých vědních oborů a tím podněcuje interdisciplinární myšlení.
Od roku 2021 koordinujete projekt Evropské unie CoE RAISE (The European Center of Excellence in Exascale Computing „Research on AI – and Simulation-Based Engineering at Exascale"), který představujete mj. i v rámci svého příspěvku na konferenci. V čem tento projekt spočívá a kdo z jeho výsledků bude mít užitek?
Hlavní myšlenkou tohoto projektu je vývoj nových technologií umělé inteligence, které využívají superpočítače nové generace tzv. exascalové systémy.
Vývoj probíhá dle různých druhů případů použití a týká se například odvětví energetiky, letectví, dopravy, fundamentální fyziky nebo výroby. V tomto projektu se uvažuje o dvou typech případů použití. Výpočetně orientované případy použití jsou ty, které generují většinu svých dat pomocí rozsáhlých numerických simulací, například pomocí metod počítačové dynamiky tekutin (CFD). Případy použití řízené daty využívají senzorové technologie ke shromažďování obrovského množství dat, například experimenty, které probíhají v CERNu s velkým hadronovým urychlovačem, shromažďují obrovské množství dat, která je třeba zpracovat.
V kontrastu k těmto případům užití, které jsou řízeny vědci z dané oblasti, přispívají odborníci na umělou inteligenci a HPC k projektu tím, že umožňují škálování kódu, vývoj a začlenění nových technologií umělé inteligence do případů užití a zároveň provádějí činnosti portace a výkonnostního inženýrství na špičkových produkčních a prototypových HPC systémech.
Našim cílem je překlenout propast mezi doménovými odborníky a experty na AI a HPC a poskytnout evropské výzkumné a průmyslové komunitě jedinečný rámec AI, který zahrnuje skripty pro trénování AI, předtrénované modely, pracovní postupy AI a také průvodce a návody pro osvědčené postupy. V souvislosti s tím CoE RAISE nabízí bezplatné vzdělávání v oblasti technologií AI a používání špičkového HPC hardwaru.
Jaké jsou Vaše plány na následující měsíce?
V současné době se hodně aktivit týká programu CoE RAISE. Připravujeme se na zářijový audit a na další výstupy, které budou předloženy EU na konci června. Dále prosazujeme naše aktivity v projektu EuroCC – pokračujeme v rozšiřování našeho portfolia služeb a vzdělávání a usilujeme o další spolupráci s ostatními NCK.
Mimo to máme další rozpracované návrhy a projekty.
V září očekáváme zahájení projektu interTwin financovaného EU, který se týká vývoje digitálních dvojčat pro různé aplikace. V rámci výzvy spolkového ministerstva pro vzdělávání a výzkum jsme předložili návrh týkající se umělé inteligence v medicíně.
Další významný projekt souvisí se záměrem německé vlády vynaložit 15 miliard eur na podporu strukturálních změn v uhelném regionu, ve kterém se nachází výzkumné centrum Jülich. V této souvislosti navrhujeme vytvořit tzv. Agenturu pro kognitivní výpočetní techniku, jejímž cílem je poskytovat regionálnímu průmyslu a malým a středním podnikům odborné znalosti v oblasti umělé inteligence a HPC a spolupracovat s nimi na řešení jejich problémů v těchto oblastech. V tomto směru chceme také rozšiřovat stávající vzdělávací program o datové vědy a AI. V těchto tématech se vzdělávají noví mladí výzkumní pracovníci, kteří budou přímo na místě spolupracovat s podniky na jejich problémech a využívat HPC zdroje, které výzkumné centrum nabízí.
Děkujeme za rozhovor a přejeme Vám mnoho dalších úspěchů.
Andreas Lintermann je postdoktorandem v superpočítačovém centru v německém Jülichu. Zde vede laboratoř „Simulation and Data Lab Highly Scalable Fluid & Solids Engineering“. Od ledna 2021 je Andreas koordinátorem Evropského centra excelence pro exascalové výpočty „Research on AI – and Simulation-Based Engineering at Exascale“ (zkráceně CoE RAISE).
Ve své výzkumné práci se zaměřuje na mechanické analýzy biologických tekutin u respiračních onemocnění, metody Lattice-Boltzmann, vysoce výkonné výpočty, vysoce škálovatelné metody tvorby sítě, programovací modely založené na úlohách, modulární superpočítačové architektury (MSA), algoritmy strojového učení (ML) a strategii efektivních multifyzikálních vazeb.
