Scientific Cluster Salzburg 1 (SCS1)

Universität Salzburg

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Großgerät

Kurzbeschreibung

Der Scientific Cluster Salzburg 1 besteht aus 3 identen Serversystemen mit Intel-Xeon(R) Gold 6144 Prozessoren @ 3.50GHz (max. 4.20GHz) v4, 4-sockets (32 cores) und 1,5 TB Arbeitsspeicher, für skalierbare Applikationen die sämtlche Cores in einem einzigen System adressieren müssen.
Das Basisbetriebsystem ist Red-Hat Linux.
Die Anlage ist im Rechenzentrum der Universität über ein 10Gbit Netzwerk angebunden.
(Weitere Informationen siehe https://hpc.sbg.ac.at)

Ansprechperson

Prof. DI Dr. Andreas Schröder

Research Services

Bereitstellung von Hochleistungsrechnen

Methoden & Expertise zur Forschungsinfrastruktur

Mathematik
Durchführung von aufwändigen Simulationen und numerischen Anwendungen, als auch die Berechnung von Linearen Modellen (Multivariate Statistik) sowie Fallzahlplanung. Insbesondere werden Simulationen für naturwissenschaftliche und technische Prozesse auf der Basis von Finite-Elemente-Methoden durchgeführt (Andreas.Schroeder@sbg.ac.at)

Informatik
Einsatz von Methoden aus der Algorithmentheorie und dem Bereich der randomisierten Algorithmen (insbesondere zur Analyse von großen Netzwerken). Diese werden mit Techniken aus der diskreten Mathematik kombiniert (Robert.Elsaesser@sbg.ac.at)

Biologie
Berechnungen im Bereich Gemeinschaftsökologie: z.B. Simulation des Einflusses von unterschiedlichen Assembly-Rules und intra- bzw. interspezifischer Konkurrenz auf florale und vegetative Traits von Pflanzengemeinschaften. Berechnungen von Zusammenhängen der Diversität von Blütenfarben und Blütenbesuchern mittels nichtlinearer Least-Square-Regressionen.

Psychologie
Used methods: FreeSurfer with Singularity, Dynamic Causal Modelling (DCM), ERF and time-frequency analysis
Expertise in: Longitudinal Structural MRI analysis, EEG / MEG analysis, Digital signal processing

Prof. DI Dr. Andreas Schröder
Fachbereich Mathematik
0043 662 8044 5316
andreas.schroeder@sbg.ac.at
https://hpc.sbg.ac.at/
Bitte kontaktieren Sie uns unter science.plus@sbg.ac.at, oder kontaktieren Sie direkt die/den FI-Verantwortliche/n
A fictitious domain method for the simulation of thermoelastic deformations in NC‐milling processes.
2018
Andreas Byfut, Andreas Schröder
Int J Numer Meth Engng.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/nme.5609

Marching volume polytopes algorithm
2019
Andreas Byfut, Friederike Hellwig, Andreas Schröder
Int J Numer Meth Engng.
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/nme.5995

Small-sample performance and underlying assumptions of a bootstrap-based inference method for a general analysis of covariance model with possibly heteroskedastic and nonnormal Errors
2019
Zimmermann G, Pauly M, and Bathke AC
Stat Methods Med Res, accepted, doi: 10.1177/0962280218817796

Sample size calculation and blinded recalculation for analysis of covariance models with multiple random covariates
2018
Zimmermann G, Kieser M, and Bathke AC
Journal of Biopharmaceutical Statistics, arXiv:1806.03673v1 [stat.ME]