Damit nicht genug. Unterschiedliche Supercomputer beinhalten häufig sehr unterschiedliche Hardware. Die Simulationen müssen also von Forschenden manuell und mühselig auf den jeweils genutzten Supercomputer angepasst werden. Bis eine große Simulation angepasst ist, steht schon die nächste Hardware-Generation ins Haus. Gerade für Projekte mit kleineren Forscherteams stellt dies oft ein großes Problem und eine stete Quelle an Frustration dar. Wie das einfacher geht, haben wir am Fallbeispiel Octo-Tiger analysiert –  das ist der Name einer Astrophysiksimulation zur Erforschung von Binärsternsystemen. Hierbei haben wir verschiedene Ansätze und Strategien untersucht, um überhaupt erst große, relevante Simulationen durchzuführen. Denn selbst die schnellsten Rechner der Welt kommen an ihre Grenzen, wenn zwei Sternensysteme unterschiedlicher Größe verschmelzen. Im Detail betrachtet die Lösung, wie sich riesige Massen bewegen und welche Wechselwirkungen mit Gravitation und Strahlung stattfinden.

Um dennoch rasch Ergebnisse zu liefern, muss die ganzheitliche Fragestellung clever in zahlreiche kleinere Probleme zerlegt und effizient auf unterschiedliche Hardwarekomponenten verteilt werden. Diese plattformunabhängige Orchestrierung gilt als eine der großen Herausforderungen von parallelem und verteiltem Rechnen. Die ausgefeilte Kombination existierender Methoden, deren Verbesserung sowie die Entwicklung völlig neuer Lösungsansätze hat uns zu einem effizienten Ausführungsmodell geführt. Damit können nun Simulationen entwickelt werden, die auf unterschiedlichen Supercomputern laufen. Und dies hoffentlich auch auf der nächsten Generation an Rechnern.