500.000 Euro für Informatikerin Ivona Brandic, die Hochleistungscomputer umweltfreundlicher machen will
Wien - Die Technische Universität (TU) Wien hat heuer erstmals einen
mit 500.000 Euro dotierten Wissenschaftspreis vergeben. Die Auszeichnung wurde am Dienstag von der designierten TU-Rektorin Sabine Seidler an die
Informatikerin Ivona Brandic überreicht. In ihrem Forschungsprojekt will die
Wissenschafterin vom Institut für Informationssysteme große
Hochleistungscomputer umweltfreundlicher machen. Durch kluge Programmier-Technik
soll der Energiebedarf solcher Computeranlagen gesenkt werden, teilte die TU in
einer Aussendung mit.
Für die heute vielfach benötigte Rechenleistung werden Computer-Cluster
genutzt, die oft aus vielen tausend einzelnen Rechnern zusammengesetzt sind und
eine entsprechend große Menge an Energie verbrauchen. Hardwareerzeuger würden
sich zwar bemühen, Komponenten mit geringem Stromverbrauch zu konstruieren, doch
in der Softwareentwicklung sei Energieeffizienz lange überhaupt kein Thema, so
Brandic. Dabei könnte man durch intelligente Programmierung viel Energie sparen,
denn der Stromverbrauch eines Rechners hängt davon ab, wie intensiv man ihn
arbeiten lässt.
Energiesparen durch Ressourcen-Managment
Brandic will durch ein kluges Management der Rechenressourcen Energie sparen.
"Es ist zum Beispiel oft deutlich energieaufwendiger, zwei Prozessoren mit
geringer Leistung rechnen zu lassen, als einen Prozessor voll auszulasten, und
dafür den anderen abzuschalten", erklärte die Forscherin. Ein kluges
Scheduling-System - solche übergeordneten Programme regeln, welcher Benutzer für
welches Programm welche Rechenzeiten zugewiesen bekommt - könnte also Teile
eines Großrechners herunterfahren, wenn das System nicht voll ausgelastet ist,
anstatt alle Prozessoren mit geringer Leistung laufen zu lassen.
Um solche Maßnahmen sinnvoll planen zu können, müsste das Computersystem
allerdings in der Lage sein, den eigenen Stromverbrauch zu beobachten und bis zu
einem gewissen Grad auch vorherzusehen. Durch Erfahrungen aus früheren
Programmdurchläufen soll es lernen, wie sich der Strombedarf ändern wird, und
dementsprechend die zur Verfügung stehenden Ressourcen vorausschauend
verteilen. (APA)
