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Gesellschaft für Biomedical Engineering,
Technische Universität Wien |
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Know-how aus Österreich für amerikanische Supercomputer |
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| | | Seit einigen Monaten steht der schnellste Computer der Welt nicht mehr in den USA sondern in Japan. Im Auftrag des amerikanischen Department of Energy arbeitet IBM nun daran, den japanischen Vorsprung wieder einzuholen. Dafür holt sich IBM auch Know-how von der TU Wien. Ein Team von Wissenschaftlern unter der Leitung von Christoph Überhuber wird Transformationsalgorithmen und Programme für die neuen Supercomputer entwickeln. |
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Im Rahmen des IBM "Blue Gene"-Projekts wird ein Supercomputer gebaut, der die zehnfache Leistungsfähigkeit des derzeit schnellsten Computers der Welt hat, was 150.000 der derzeit besten PCs entspricht.
Forscher der Technischen Universität Wien wurden vom Weltforschungszentrum der IBM in Yorktown Heights (USA) eingeladen, Höchstleistungsprogramme für dieses Prestige-Projekt zu liefern.
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Schnellere Wetterprognosen, Gen- und Materialforschung |
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Der Blue Gene/L Supercomputer wird viele Anwendungen - Klimaforschung, Quantensimulationen, das Entschlüsseln des menschlichen Erbguts - erheblich beschleunigen oder überhaupt erst möglich machen.
Das Spezialgebiet der TU-Wissenschaftler sind schnelle mathematische Transformationsmethoden. Die Anwendungen reichen von den oben genannten Gebieten bis zur Auffindung von Erdölvorkommen, Computer-Tomografen, digitalem Fernsehen, Restaurierung von Kulturdokumenten, Kompression von Audio- und Videodaten (MP3, MPEG), Signalverarbeitung in Mobiltelefonen und Radioteleskopen.
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Signalverarbeitung im Zeit- und Frequenzbereich
In digitalen Geräten werden Audiosignale diskretisiert. Dabei wird zu bestimmten Zeitpunkten die Amplitude gemessen. Diese Messwerte (Samples) werden dann digital codiert und in dieser Form weiter verarbeitet. Man nennt dies "Verarbeitung im Zeitbereich". Die Funktionsweise des Ohres beruht aber im Wesentlichen auf einem anderen Verfahren, der Verarbeitung von Frequenzen.
Mathematisch gesprochen sind die Darstellungen eines Signals im Zeitbereich und Frequenzbereich äquivalent. Allerdings ist zum Beispiel bei der Kompression von Audio- und Videosignalen die Darstellung im Frequenzbereich wesentlich vorteilhafter. |
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Die schnelle Fourier-Transformationen |
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Zur Umwandlung von Daten aus dem Zeitbereich in den Frequenzbereich gibt es mathematische Transformationsmethoden. Eine der wichtigsten Transformationen in diesem Zusammenhang ist die Fourier-Transformation. Speziell die so genannte "schnelle Fourier-Transformation" (FFT: Fast Fourier Transform) ist eines der universellsten mathematischen Werkzeuge.
Neben der Fourier-Transformation gibt es noch eine Reihe anderer Transformationen, wie die Cosinus-Transformation, die bei der MPEG-Kodierung zum Einsatz kommt, oder die Wavelet-Transformation, die bei der Bildkodierung mit der JPEG-2000-Methode verwendet wird.
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Beispiele: Digitale Kamera, digitales Fernsehen |
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Die Berechnung der Fourier-Transformation gegebener Daten sollte so schnell wie möglich erfolgen. Bei einem digitalen Fotoapparat möchte man nicht zu lange auf die Codierung der Bilddaten warten.
Beim digitalen Fernsehen (mit 25 Bildern pro Sekunde) muss die komplette Verarbeitung eines Bildes in 1/25 Sekunde abgeschlossen sein. Die Berechnung einer Wetterprognose darf nicht länger als ein paar Stunden dauern. Durch ihre vielen Anwendungen wurde die schnelle Fourier Transformation zu einer der wichtigsten Berechnungsmethoden.
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