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TU Berlin

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CELERITY: Innovative Modellierung fuer Skalierbare Verteilte Laufzeitsysteme.

Beschreibung

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High-Performance Computing (HPC) spielt eine fundamentale Rolle für den wissenschaftlichen Fortschritt, da eine Vielzahl an Wissenschaftszweigen auf Verbesserungen in Computermodellen und der dafür benötigten Rechenleistung aufbauen. Der nächste große Meilenstein im HPC-Bereich ist der Übergang von Peta- auf Exascale, der schwierige Forschungsprobleme in der Entwicklerproduktivität, dem skalierbarem Softwaredesign und der Energieeffizienz aufwirft. Wir schlagen das CELERITY System vor, mit dem Ziel die effektive Entwicklung energie- und performanceeffizienter, planbar skalierbarer und leicht wartbarer paralleler Anwendungen für homogene und heterogene HPC Cluster zu unterstützen. Mit Hilfe ihres abstrakten Programmiermodells sichert die CELERITY- Umgebung hohe Produktivität, da sie Entwicklern aufwändige hardwarespezifische Aufgaben wie die Partitionierung und Verteilung von Programmfragmenten abnimmt -- also Aufgaben, die auf heterogenen Systemen besonders schwer manuell zu bewältigen sind. Um eine hohe Ausführungsgeschwindigkeit zu gewährleisten, wird CELERITY innovative statische Kernelanalyse mit Informationen kombinieren, die vom Laufzeitsystem bereitgestellt werden. Dies ermöglicht die Modellierung und Vorhersage der parallelen Skalierbarkeit eines Programms, sowie von dessen Energiebedarf. Für diese Modellierung werden fortschrittliche Methoden aus dem Maschinellen Lernen angewandt werden, wie zum Beispiel strukturiertes Lernen, welche die interne Repräsentation der Daten ausnutzen um genauere Vorhersagen zu treffen. Wir planen unser System erst auf einem kleinen heterogenen Cluster zu testen, welches mit sehr genauen Energiemessern ausgestattet wurde. Im späteren Verlauf werden wir auf mehreren großen Clustern eine breite Palette an Anwendungsbenchmarks ausführen, wobei die jeweiligen Messinstrumente der Rechenzentren genutzt werden.

Förderung

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Kooperationspartner

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