Die vorliegende Arbeit beschreibt im ersten Teil die Integration des auf MVLSIM (IBM) basierenden, parallelen Logiksimulators dlbSIM in eine industrielle Simulationsumgebung. Anhand von Experimenten wurde die fehlerfreie Arbeitsweise des parallelen Simulators überprueft und untersucht, inwieweit sich eine Senkung der Simulationszeit gegenüber dem sequentiellen MVLSIM bei der Simulation praxisrelevanter Modelle einstellt. Im zweiten Teil der Arbeit wurden gezielte Untersuchungen zur dynamischen Lastbalancierung des dlbSIM durchgefuehrt. Für eine vorgegebene, heterogene Testumgebung wurde eine Teststrategie entwickelt, welche die Untersuchung aller Einflussgroessen der Lastbalancierung erlaubt. Im Verlaufe der Experimente hat sich bestätigt, dass das Lastbalan- cierungsfeature des dlbSIM die Simulationszeit unter Fremdlasteinfluss signifikant verkürzen kann. Des weiteren ist dlbSIM in der Lage, ungünstige initiale Modellverteilungen auf heterogenen Systemen durch Teilmodellverschiebungen zu kompensieren.

Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.

Die komplexen Interaktionen von Aerosolen, Wolken und Niederschlag werden in aktuellen Vorhersagemodellen nur ungenügend dargestellt. Simulationen mit spektraler Beschreibung von Wolkenprozessen können zu verbesserten Vorhersagen beitragen, sind jedoch weitaus rechenintensiver. Die Beschleunigung dieser Simulationen erfordert eine hochparallele Ausführung. In dieser Arbeit wird ein Konzept zur Kopplung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle mit atmosphärischen Modellen entwickelt, das eine effiziente Nutzung der heute verfügbaren Parallelität der Größenordnung von 100.000 Prozessorkernen ermöglicht. Aufgrund des stark variierenden Rechenaufwands ist dafür eine hochskalierbare dynamische Lastbalancierung des Wolkenmikrophysikmodells unumgänglich. Dies wird durch ein hierarchisches Partitionierungsverfahren erreicht, das auf raumfüllenden Kurven basiert. Darüber hinaus wird eine hochskalierbare Verknüpfung von dynamischer Lastbalancierung und Modellkopplung durch ein effizientes Verfahren für die regelmäßige Bestimmung der Überschneidungen zwischen unterschiedlichen Partitionierungen ermöglicht. Durch die effiziente Nutzung von Hochleistungsrechnern ermöglichen die Ergebnisse der Arbeit die Anwendung spektraler Wolkenmikrophysikmodelle zur Simulation realistischer Szenarien auf hochaufgelösten Gittern. / Current forecast models insufficiently represent the complex interactions of aerosols, clouds and precipitation. Simulations with spectral description of cloud processes allow more detailed forecasts. However, they are much more computationally expensive. Reducing the runtime of such simulations requires a highly parallel execution. This thesis presents a concept for coupling spectral cloud microphysics models with atmospheric models that allows for efficient utilization of today\'s available parallelism in the order of 100.000 processor cores. Due to the strong workload variations, highly scalable dynamic load balancing of the cloud microphysics model is essential in order to reach this goal. This is achieved through a hierarchical partitioning method based on space-filling curves. Furthermore, a highly scalable connection of dynamic load balancing and model coupling is facilitated by an efficient method to regularly determine the intersections between different partitionings. The results of this thesis enable the application of spectral cloud microphysics models for the simulation of realistic scenarios with high resolution grids by efficient use of high performance computers.