teaching:wintersemester_2017_2018:parallelrechnerevaluation

Projekt „Parallelrechnerevaluation“

Beschreibung

Unter einem Parallelrechner versteht man einen Rechner, auf dem Anwendungen echt parallel ausgeführt werden können. Die heutzutage üblichen Desktop-PCs sind bereits kleine Parallelrechner, da mehrere Kerne eine echt parallele Abarbeitung von Anwendungen erlauben. Vor allem aufgrund der Verbreitung von letzteren wird in Zukunft die Programmierung von parallelen Programmen und Algorithmen an Bedeutung gewinnen. Cluster kombinieren mehrere Rechner über eine schnelle Vernetzung um auch größere Probleme schnell lösen zu können. Die größten existierenden Supercomputer kommen auf über 10 Millionen Kerne. Ein weiterer wichtiger Aspekt im Bereich der Supercomputer ist auch die effiziente Speicherung von großen Datenmengen.

Im Rahmen des Projekts können verschiedene Aspekte von Parallelrechnern genauer analysiert und evaluiert werden. Hierzu steht ein kleinerer Entwicklungscluster des Arbeitsbereichs zur Verfügung.

Die Themen gliedern sich in die Entwicklung von parallelen Anwendungnsprototypen (beispielsweise für wissenschaftliche Probleme) und Dateisystemen, und die Evaluation von Hard- und Software (inklusive alternativer Programmiersprachen). Theoretische Betrachtungen und Evaluation der Thesen mittels Prototypen sind ebenfalls möglich. Wir stehen außerdem interessanten Themenvorschlägen offen gegenüber.

Beachten Sie auch unsere allgemeinen organisatorischen Hinweise zu Projekten.

Zielgruppe

Das Projekt eignet sich für Studierende der Informatik in den Diplom- und Bachelorstudiengängen. Studierende anderer Studiengänge müssen die Anrechnung mit dem jeweiligen Prüfungsausschuss klären.

Interessierte Zuhörer sind auch herzlich willkommen.

Daten der Veranstaltung

Zeit Donnerstag, 14–16 Uhr
Ort DKRZ, Raum 034
Mailingliste PRE-1718

Dozenten

Themenliste

  • QAT in Lustre – Pascal Wichmann 1) 2)
    • Intel® QuickAssist-Technik isoliert ausprobieren
    • In Lustre integrieren
  • Diamond – Niklas Wittmer Bericht 3)
    • Portierung von LMG450- und ArduPower-Plugins, Score-P-Support
  • Performance Prediction with Sparse Grids – Robert Brown, Kai Brusch 4)
    • Identifikation von performanz-relevanten Parametern in Partikelsimulationen
    • Sparse grids/Dünne Gitter: Ansatz zur Untersuchung hochdimensionaler Probleme (d.h. viele performanz-relevante
  • Parameter-Space-Exploration für Benchmarks mit Monte-Carlo-Methoden – Hauke Schmidt 6)
    • Vergleich zu traditionellem Sampling
    • Z. B. mit Python, R, SLURM
  • Weiterentwicklung Storage-Framework (JULEA) – Lars Thoms 7)
    • Implementierung und Evaluation eines RADOS-Backends
    • Überarbeitung der Netzwerkunterstützung
  • RAM-Kompression – Benjamin Warnke Bericht 8)
  • Weiterentwicklung von IOR – Enno Zickler 9) 10)

Zeitplan und Materialien

Bei einem allgemeinen Einführungstermin werden Grundlagen vermittelt. Außerdem werden die Teilnehmer in Gruppen eingeteilt und bekommen Themen zugewiesen.

Nach der Festlegung der Themen soll ein Projektplan erstellt und mit dem jeweiligen Betreuer diskutiert werden. Regelmäßige Zwischenbesprechungen und -präsentationen sowie eine Abschlusspräsentation dienen dazu die Ergebnisse den anderen Projektteilnehmern vorzustellen.

  • 19.10. Einführung
  • 26.10. Themenvergabe
  • 23.11. Zwischenbesprechung
  • 21.12. Zwischenbesprechung
  • 25.01. Zwischenpräsentation
  • 22.02. Zwischenbesprechung
  • 22.03. Abschlusspräsentation
1) , 9)
Anna Fuchs
2) , 3) , 7) , 8) , 10)
Michael Kuhn
4)
Philipp Neumann
5)
Jannek Squar
6)
Jakob Lüttgau
11)
Anastasiia Novikova
12)
Yevhen Alforov
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