Algorithmen für Millionen parallel arbeitende Prozessoren

Grundlegende Rechenwerkzeuge für viele verschiedene Anwendungen entwickelt der Informatiker Professor Peter Sanders in seinem Projekt "ScAlBox" am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Ziel des Projekts ist es, Algorithmen und Softwarebibliotheken bereitzustellen, die sehr große Datenmengen handhaben können und sich auf Millionen von parallel arbeitenden Prozessoren ausführen lassen. Der Europäische Forschungsrat ERC fördert das Projekt mit einem Advanced Grant.

Die digitale Revolution hat Wissenschaft, Technik und Alltagsleben tiefgreifend verändert: Computeranwendungen verarbeiten immer größere Datenmengen mit immer komplexeren Algorithmen. Allerdings droht der Fortschritt an Grenzen zu stoßen: Die Skalierbarkeit der Programme, das heißt ihre Fähigkeit, mit ihren Aufgaben zu wachsen, stellt eine wesentliche Herausforderung dar. "Die Leistung einzelner Prozessoren ist beschränkt – um größere Probleme zu lösen, müssen viele Prozessoren gleichzeitig eingesetzt werden", erklärt Professor Peter Sanders vom Institut für Theoretische Informatik des KIT.

Parallele Algorithmen wurden jedoch von der Forschung lange vernachlässigt. Software wird für bestehende Systeme und Datensätze optimiert, lässt sich aber noch nicht auf zukünftig weiter wachsende Datenmengen und steigende Prozessorzahlen skalieren. An diesem kritischen Punkt setzt das Projekt "ScAlBox – Engineering Scalable Algorithms for the Basic Toolbox" unter Leitung von Sanders an: "Wir arbeiten an Algorithmen und Software-Bibliotheken für vielfältig einsetzbare Basiskomponenten von Software, die sich auf beliebig große Datensätze und Millionen von parallel arbeitenden Prozessoren skalieren lassen", sagt der Informatiker. Solche Komponenten sind beispielsweise Suchen, Sortieren, Warteschlangenverwaltung, Lastverteilung auf parallel arbeitende Prozessoren und Kommunikation zwischen Prozessen. "Die Schwierigkeit bei der Entwicklung der Algorithmen besteht darin, skalierbare Fehlertoleranz und dynamische Lastverteilung zu vereinen", erläutert Sanders.

Peter Sanders studierte und promovierte an der damaligen Universität Karlsruhe (TH), einer Vorgängereinrichtung des KIT, und war sieben Jahre am Max-Planck-Institut für Informatik in Saarbrücken tätig. Seit 2004 hat er einen Lehrstuhl für Theoretische Informatik am KIT inne. Er befasst sich mit grundlegenden Algorithmen in Theorie und Praxis, beispielsweise zum Sortieren, zur Kommunikation in Netzwerken oder für die Suche nach kürzesten Wegen. Dabei liegen seine Forschungsschwerpunkte auf parallelem Rechnen und der Verarbeitung großer Datenmengen. Sanders‘ bekannteste Arbeiten betreffen so verschiedene Themen wie Routenplanung in Straßennetzwerken, Lastbalancierung, Graphpartitionierung oder Index-Datenstrukturen. Der Informatiker hat über 250 wissenschaftliche Arbeiten verfasst. Er koordinierte das Schwerpunktprogramm "Algorithm Engineering" der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und ist derzeit Mitglied des DFG-Fachkollegiums Informatik. Zudem berät er Unternehmen von Start-ups bis hin zu Weltfirmen wie SAP und Google. Professor Peter Sanders hat zahlreiche bedeutende Auszeichnungen erhalten, unter anderem drei Google Research Awards sowie den Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis der DFG und den Landesforschungspreis Baden-Württemberg.

Mit Advanced Grants fördert der Europäische Forschungsrat (European Research Council – ERC) wegweisende Projekte etablierter Forscherinnen und Forscher, die in den zehn Jahren vor der Antragstellung herausragende wissenschaftliche Leistungen erbracht haben. Sie erhalten für ihre Projekte jeweils bis zu 2,5 Millionen Euro für einen Zeitraum von bis zu fünf Jahren. Wie die Ausschreibung 2019 zeigt, herrscht um die Förderung ein intensiver Wettbewerb: Insgesamt gingen 1881 Anträge von hoher Qualität ein. 185 Projekte wurden für einen Advanced Grant ausgewählt; das entspricht einer Förderquote von 9,8 Prozent. An deutschen Einrichtungen werden 35 Projekte gefördert.