TU Berlin

Architektur eingebetteter SystemeENCORE: ENabling technologies for a programmable many-CORE

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ENabling technologies for a programmable many-CORE

Beschreibung

Die wachsende Komplexität bei der Entwicklung sowie die enorme Leistungsaufnahme und Verlustleistung haben den Trend hin zu schnelleren Single-Core-Prozessoren zum Erliegen gebracht. Stattdessen verdoppelt sich aktuell die Anzahl an Prozessorkernen alle 18 Monate, hin zu Chips mit 100+ Kernen in 10-15 Jahren. Anwendungen zu schaffen, die solche Mengen an Prozessorkernen effizient nutzen, ist die entscheidende Herausforderung bei der Entwicklung von skalierbaren Rechnersystemen. Das ENCORE-Projekt arbeitet darauf hin, einen Durchbruch zu erzielen, was die Nutzbarkeit, Code-Portierbarkeit und Performance solcher Multicoresysteme angeht.

Hier an der TU Berlin werden im wesentlichen zwei Teilaspekte des ENCORE-Projekts genauer untersucht: Zum einen entwickeln wir Hardware, die das task-basierte ENCORE-Programmiermodell unterstützen und beschleunigen soll, und zum anderen setzen wir eben dieses Programmiermodell ein, um zu demonstrieren, dass wichtige "real-world"-Anwendungen einfach und effektiv parallelisiert werden können. Diese beiden Aspekte zeigen sich auch direkt in den Projektaktivitäten am Fachgebiet.

Teilprojekte und Aktivitäten

Publikationen

C.H. Meenderinck and Ben Juurlink (2010). A Case for Hardware Task Management Support for the StarSS Programming Model. Proceedings Conference on Digital System Design Architectures, Methods and Tools


Tamer Dallou and Ben Juurlink and Cor Meenderinck (2011). Improving the Scalability and Capabilities of the Nexus Hardware Task Management System. First International Workshop on Future Architectural Support for Parallel Programming


Michael Andersch and Ben Juurlink and Chi Ching Chi (2011). A Benchmark Suite for Evaluating Parallel Programming Models. Proceedings 24th Workshop on Parallel Systems and Algorithms


Michael Andersch and Chi Ching Chi and Ben Juurlink (2012). Programming Parallel Embedded and Consumer Applications in OpenMP Superscalar. Proceedings of the 17th ACM SIGPLAN symposium on Principles and Practice of Parallel Programming. ACM, 281–282.


Michael Andersch and Chi Ching Chi and Ben Juurlink (2012). Using OpenMP Superscalar for Parallelization of Embedded and Consumer Applications. Proceedings of the International Conference on Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling and Simulation


Artur Podobas and Mats Brorsson and Vladimir Vlassov and Chi Ching Chi and Ben Juurlink (2013). Considering Quality-of-Service for Resource Reduction using OpenMP. Proceedings of Sixth Swedish Workshop on Multicore Computing


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