Kernfusionen und Technologien simulieren mit HPC
Technologie:Supercomputing
Forschungsbereich:Big Data & KI
21.04.2026
Die Hoffnungen in die Kernfusion sind hoch: Zwar wissen Wissenschaftlerinnen, dass diese Energiequelle bei Weitem nicht so billig sein wird wie Sonne oder Wind. Aber die Energie, die bei der kontrollierten Verschmelzung von Wasserstoffisotopen zu Helium entsteht, könnte in Zukunft Lücken in der Versorgung mit Strom aus erneuerbaren Quellen schließen, und das vermutlich ohne die Langzeitrisiken, die bei der Kernkraft durch hoch-radioaktivem Abfall entstehen und kaum abzuschätzen sind.
Weltweit arbeiten Forschende und Start-ups an Konzepten für Fusionsreaktoren. Sie modellieren das Verhalten von Plasma unter dem Einfluss starker Magnetfelder, mit denen Teilchengemische unter extremen Temperaturen und Druck für die Verschmelzung stabilisiert werden. „Mit GENE-X wollen wir Plasma-Turbulenzen simulieren, um die Ursachen von Wärme- und Teilchenverlusten zu untersuchen. Das hilft, die Leistung einer Fusionsanlage besser zu verstehen“, sagt Dr. Philipp Ulbl, Berechnungsphysiker am Max-Planck-Institut für Plasma-Physik (IPP). „Außerdem wollen wir die Modellierung auf Konzepte künftiger Fusionsreaktoren ausrichten, damit wir unter anderem die Temperatur und Dichte des Plasmas im stationären Reaktorbetrieb vorhersagen können.“
GENE-X für beschleunigtes HPC
Die GENE-Familie unterstützt High-Performance Computing (HPC), insbesondere ihr jüngster Spross GENE-X. Während viele Codes der Plasmaphysik Teilchengemische modellieren, die im All, in der Sonne sowie in Sternen vorkommen und aus Atomen, Elektronen und Ionen sowie Molekülen bestehen, wurde GENE speziell für Simulationen von leitfähigen Plasmen in Fusionsanlagen entwickelt, die auf magnetischem Einschluss basieren. Der erste GENE-Code wurde 1999 am IPP als Open Source-Applikation programmiert und mit wachsender Rechenleistung schrittweise erst für detailliertere, realistischere und schließlich auch dreidimensionale Darstellungen optimiert. Inzwischen können mit dem Code sogar die beiden gängigen Konzepte für Fusionsanlagen mit magnetischem Einschluss simulieren, die Tokamaks und Stellaratoren.
Nun wird die jüngste Version GENE-X für den Einsatz auf Supercomputern vorbereitet, die mit Graphics Processing Units (GPU) beschleunigt werden. Gerade arbeitet das Team daran, GENE-X am Leibniz-Rechenzentrum (LRZ) auf dem SuperMUC-NG Phase 2 (SNG-2) zu implementieren, der mit Chips von Intel arbeitet. „Intel ist ein vergleichsweise neuer Spieler auf dem GPU-Markt, den Hersteller wie NVIDIA und AMD eine Weile dominiert haben“, sagt Jordy Trilaksono vom IPP, der die Code-Anpassung umsetzt. „Wenn wir unsere Applikation für Menschen aus aller Welt frei verfügbar machen wollen, sollte GENE-X auf den wichtigsten Prozessoren-Typen funktionieren. Außerdem wollen wir unabhängig werden von Herstellern.“
Auch dank der GENE-Codes wurden computergestützte Kernfusions-Simulationen in den letzten Jahrzehnten immer präziser, die Ergebnisse lassen sich heute mit den Beobachtungen aus Versuchsanlagen vergleichen. Das hilft, Kosten einzusparen und befeuert Erkenntnis und Innovation. Für die geplanten Modellierungen von Plasma will das Team vom IPP Messwerte aus dem Joint Europe Torus (JET) verarbeiten. Dieser Tokamak war der bislang größte und erfolgreichste Europas, lief bis 2023 in Culham/Großbritannien und schaffte es am Ende seiner Betriebszeit, aus 0,2 Milligramm Plasma oder Brennstoff 69 Megajoule oder rund 20 Kilowattstunden Energie zu erzeugen: mit dieser Menge könnte ein Elektroauto cirka 100 Kilometer fahren.„JET lieferte einzigartige Daten zu Gemischen aus Wasserstoffisotopen, die für die Analyse von Plasmaturbulenzen besonders wertvoll sind“, sagt Dr. Baptiste Frei, Wissenschaftler am IPP, der die Simulationen plant und durchführt.
Von den mehr als 100.000 Entladungen von JET will das IPP-Team drei auswerten, GENE-X wird daraus 40 Terabyte Daten generieren. „Läuft der GENE-X-Code schneller, kann man erstens mehr Parameter ins Modell integrieren und die dadurch wachsenden Datenmengen deutlich schneller verarbeiten“, beschreibt Dr. Sajjad Azizi Vorteile der HPC-Beschleunigung. Der Astrophysiker aus dem Computational X Support-Team des LRZ berät und unterstützt das IPP-Team bei der Transformation und Implementierung des Codes. „Durch die Anpassung an GPUs können Forschende die volle Leistungsfähigkeit von HPC-Systemen wie dem SNG-2 nutzen. Wissenschaftliche Simulationen sind rechnerisch anspruchsvoll, weil darin viele Parameter und komplexe Wechselwirkungen zwischen Rechenkomponenten berücksichtigt werden müssen, eine reine CPU-Ausführung kann da zum Engpass werden.“ Und die IPP-Forschenden haben große Pläne: Mit GENE-X wollen sie nicht nur wie bisher Teile, sondern eine gesamte Fusionsanlage von den Wänden bis zum Kern modellieren.
Kombinationen mit KI-Tools ermöglichen
Angesichts der wachsenden Nutzung von Methoden Künstlicher Intelligenz (KI) auch in der Plasmaphysik geht das IPP-Team den Umbau von GENE-X grundsätzlicher an: Der ursprünglich in Fortran geschriebene Code wird zunächst um einen hilfreichen C++-Layer ergänzt. So wächst nicht nur die Auswahl von Programmiermodellen und Werkzeugen, mit denen der Code für künftige Simulationsaufgaben verändert werden kann. Er wird damit später einfacher mit KI-Modellen oder KI-gestützten Werkzeugen kombinierbar sein, die auf C++-Sprachen aufbauen und klassische HPC-Methoden ergänzen. Damit käme die Fusionsforschung ihrem Ziel, Digitale Zwillinge von Plasma, Fusionen und Technologien zu erstellen, einen weiteren großen Schritt näher. Davon erhofft sie sich neue Wege für die Konzeption von robusteren Anlagen sowie mehr Wissen zur Verschmelzung von Teilchen, möglichen Brennstoffen und zur Energiegewinnung. „Der Fortran/C++-Hybridmodus von GENE-X kann auf CPUs mit OpenMP oder auf GPUs mit OpenACC oder OpenMP Offload ausgeführt werden“, ergänzt Trilaksono weitere Vorteile der Code-Transformation. GENE-X gewinne dadurch an Flexibilität, er ließe sich so leichter an andere Hardware oder Betriebssysteme anpassen, meint Trilaksono: „Wir können von Fall zu Fall entscheiden, ob wir die Solver- oder die Applikationsseite des Codes auf den GPU ausführen.“ Das erhöht die Beschleunigungsmöglichkeiten zusätzlich.
Gelegentlich hilft auch KI bei der Veränderung des Codes: „Sie macht zwar durchaus selbst noch Fehler, aber bei der Fehlersuche ist sie oft schneller“, sagt LRZ-Spezialist Azizi und erzählt von einem Build-Problem, für das Codezeilen immer wieder neu und mit Debugging-Nachrichten geschrieben und am SNG-2 getestet wurden, um Schritt für Schritt die Ursachen einzugrenzen. Das beschäftigte das Team lange, die KI wiederum fand die einfache Lösung sehr schnell: ein veraltetes Programmierwerkzeug, mit dem die Spezialist:innen ans Werk gegangen waren.
Kommerzielle Konzepte unterstützen
„Früher dauerte die Umstellung auf eine neue Rechnergeneration Tage oder Wochen, die Anpassung auf GPUs ist aufwändiger“, meint IPP-Forscher Ulbl. „Wir haben schon eine CUDA-Version von GENE-X, die wir sicher auf SYCL umschreiben können, aber das wird seine Zeit brauchen.“ Die Programmierung von GENE-X dauerte etwa ein Jahr, die ersten Versionen wurden an Supercomputern des Max-Planck-Instituts sowie am spanischen Supercomputer Mare Nostrum 5 in Barcelona angepasst. Sie bestätigen Erwartungen: GENE-X zeigt Leistungsgewinne bis zu Faktor 10, läuft also zehnmal so schnell wie sein Vorgänger auf Systemen, die nur mit CPU arbeiten.
Zurzeit wird dieser neue Code an die GPU von Intel angepasst. Dazu implementiert und probiert der LRZ-Support regelmäßig Teile des Programms auf dem SuperMUC und seinem Ergänzungssystem SNG-2. Mit Betriebswerten aus den Testläufen sowie Vergleichzahlen von ähnlichen Applikationen geben dabei Anhaltspunkte, wo die Algorithmen verändert und Funkionien optimiert werden können. Bis Herbst dieses Jahres, so hofft das Team, können die ersten GENE-X-Simulationen auf den Intel-GPU ausgeführt werden. Mit den so entstehenden Ergebnissen sollen mittelfristig auch KI-Modelle trainiert werden können und Fusionskonzepte schneller optimiert werden.
„Mit GENE-X wollen wir die Simulation von Kraftwerken und Reaktoren ermöglichen, die mindestens um den Leistungsfaktor 10 besser werden als JET“, sagt IPP-Forscher Ulbl. Nach seiner Beobachtung wächst das Interesse an dem GENE-Fusionscode. In vielen Ländern fördert die Politik die Kernfusionsforschung und die Entwicklung neuer Technologien. Startups und Unternehmen steigen ein und liefern Ideen für die Nutzung. „Auch deshalb wollen wir GENE-X anpassen und verbessern“, so Ulbl. „um Menschen und Unternehmen zu unterstützen, die an der Kernfusion und am Aufbau erster kommerzieller Reaktoren arbeiten.“ (vs | LRZ)