PARS-Mitteilungen 2014
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- ZeitschriftenartikelAutomatisierte Ressourcenbedarfsschätzung für Simulationsexperimente in der Cloud(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Schneider, AndréMit Hilfe von Grid und Cloud Computing eröffnen sich heute vollkommen neue Möglichkeiten, komplexe, ressourcenintensive Berechnungen auszuführen. Skalierbarkeit und Elastizität spielen hierbei eine Schlüsselrolle. Die mit den Grids und Clouds gewonnene Flexibilität hat jedoch auch einen Preis. Während sich ein Anwender bei der Nutzung der eigenen, lokal installierten Infrastruktur keine oder wenige Gedanken über die Kosten für eine CPU-Stunde machen musste, wird bei kommerziellen Cloud-Anbietern jede in Anspruch genommene Ressource wie CPU, Speicher und Netzwerkbandbreite für den Zeitraum der Nutzung konsequent abgerechnet. Im vorliegenden Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der für Simulationsexperimente auf Cluster-, Gridund Cloud-Infrastrukturen den Ressourcenbedarf vorab automatisiert abschätzt. Der Anwender bekommt auf diese Weise beispielsweise eine Vorstellung von den zu erwartenden Bearbeitungszeiten und den dafür anfallenden Kosten. Die Ressourcenabschätzung wurde für das Framework GridWorker implementiert und mit Anwendungsbeispielen aus dem Systementwurf evaluiert.
- ZeitschriftenartikelCloud4health – On effective ways to deal with sensitive patient data in a secure Cloud environment(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Claus, Steffen; Schwichtenberg, Horst; Laufer, Julian; Berger, FlorianThe cloud4health project researches secondary analysis of clinical patient data, such as surgeryand discharge-reports in a secure and trusted Cloud infrastructure. Given the data’s sensitive nature, a main emphasis rests on guaranteeing its confidentiality during the course of the analysis. The paper outlines infrastructure developments of the first year of the cloud4health project and highlights requirements towards a secure Cloud environment. The first solution architecture is sketched and the lifecycle of data processing is presented.
- ZeitschriftenartikelFPGAs in der Cloud: Integration und Bereitstellung von rekonfigurierbaren Hardware-Ressourcen in einer Cloud-Infrastruktur(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Knodel, Oliver; Spallek, Rainer G.Cloud-Computing findet eine immer weitere Verbreitung und hat mittlerweile eine große wirtschaftliche Bedeutung. Durch die flexible Bereitstellung von Ressourcen und Diensten kann eine deutliche Kostenersparnis auf Nutzerseite erreicht werden. Die Einsatzgebiete reichen hierbei von einfachen Web-Technologien und Datenspeichern über komplexe Geschäftsprozesse bis hin zu datenintensiven wissenschaftlichen Anwendungen. Auch im Bereich von Systementwurf und -analyse gewinnt die Auslagerung komplexer Syntheseund Simulationsprozesse in eine Cloud zunehmend an Bedeutung. Insbesondere beim Entwurf von Anwendungen für die immer größer werdenden programmierbaren Schaltkreise werden leistungsfähige Syntheseund Simulationssysteme benötigt. Neben der einfachen Auslagerung von Synthese und Simulation ist in vielen Fällen auch der Test auf einer realen Hardware, wie einem FPGA, von großer Bedeutung. Die Investitionskosten für FPGAs als Plattform für Prototypen, welche zum Teil nur über einen kurzen Zeitraum genutzt werden, werden durch eine Integration dieser Komponenten in eine Cloud vermieden. Dieser Beitrag erläutert, wie rekonfigurierbare Schaltkreise in eine Cloud-Infrastruktur eingebettet werden können, um die Ressource FPGA als Service bereitstellen zu können und somit den gesamten zum Test auf der realen Hardware als on-demand Dienst den FPGA als Hardwarebeschleuniger einzusetzen. Eine wesentlicher Bestandteil dieses Beitrages.
- ZeitschriftenartikelA comparison of CUDA and OpenACC: Accelerating the Tsunami Simulation EasyWave(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Christgau, Steffen; Spazier, Johannes; Schnor, Bettina; Hammitzsch, Martin; Babeyko, Andrey; Wächter, JoachimThis paper presents an GPU accelerated version of the tsunami simulation EasyWave. Using two different GPU generations (Nvidia Tesla and Fermi) different optimization techniques were applied to the application following the principle of locality. Their performance impact was analyzed for both hardware generations. The Fermi GPU not only has more cores, but also possesses a L2 cache shared by all streaming multiprocessors. It is revealed that even the most tuned code on the Tesla does not reach the performance of the unoptimized code on the Fermi GPU. Further, a comparison between CUDA and OpenACC shows that the platform independent approach does not reach the speed of the native CUDA code. A deeper analysis shows that memory access patterns have a critical impact on the compute kernels’ performance, although this seems to be caused by the compiler in use.
- ZeitschriftenartikelA Perfomance Study of Parallel Cauchy Reed/Solomon Coding(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Sobe, Peter; Schumann, PeterCauchy-Reed/Solomon coding is applied to tolerate failures of memories and data storage devices in computer systems. In order to obtain a high data access bandwidth, the calculations for coding must be fast and it is required to utilize parallelism. For a software-based system, the most promising approach is data parallelism which can be easily implemented with OpenMP on a multicore or multiprocessor computer. A beneficial aspect is the clear mathematical nature of coding operations that supports functional parallelism as well. We report on a storage system application that generates the encoder and decoder as C-code automatically from a parametric description of the system and inserts OpenMP directives in the code automatically. We compare the performance in terms of achieved data throughput for data parallelism and for functional parallelism that is generated using OpenMP.
- ZeitschriftenartikelScaFES: An Open-Source Framework for Explicit Solvers Combining High-Scalability with User-Friendliness(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Flehmig, Martin; Feldhoff, Kim; Markwardt, UlfWe present ScaFES, an open-source HPC framework written in C++11 for solving initial boundary value problems using explicit numerical methods in time on structured grids. It is designed to be highly-scalable and very user-friendly, i.e. to exploit all levels of parallelism and provide easy-to-use interfaces. Besides, the numerical nomenclature is reflected in a nearly oneto-one mapping. We describe how the framework works internally by presenting the core components of ScaFES, which modern C++ technologies are used, which parallelization methods are employed, and how the communication can be hidden behind during the update phase of a time step. Finally, we show how a multidimensional heat equation problem discretized via the finite difference method in space and via the explicit Euler scheme in time can be implemented and solved using ScaFES in about 60 lines. In order to demonstrate the excellent performance of ScaFES, we compare ScaFES to PETSc on the basis of the implemented heat equation example in two dimensions and present scalability results w.r.t. MPI and OpenMP achieved on HPC clusters at the ZIH.
- ZeitschriftenartikelExperimental Generation of Configurable Circuits for Rotationally Symmetric Functions(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Doering, Andreas C.With increasing one-time costs for the production of integrated circuits, the drive to integration of configurable circuits together with standard processor cores and interface will increase. So far, either established FPGA fabrics (e.g. Xilinx ZYNQ family) have been used or the configurable units were custom designed for a very specific function (e.g. PowerEN EFSM – TBD). It is therefore of interest to investigate the structures and algorithms for configurable circuits for a well-defined set of functions. As a first step, this paper investigates the class of functions which are invariant under cyclic shifts of their input vectors.
- ZeitschriftenartikelEvaluating the Energy Efficiency of Reconfigurable Computing Toward Heterogeneous Multi-Core Computing(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Nowak, FabianFuture exascale systems need to have a much better performance-to-power ratio than today’s systems. Accelerators are a promising approach to pave this path by more energy-efficient computing. We show some early results of our investigations toward energy efficiency of reconfigurable and heterogeneous computing against multi-core processors for special applications. The results are supported by a general framework and toolchain for early evaluation of potential benefits of reconfigurable hardware. As a result, heterogeneous systems based on reconfigurable hardware, efficient data exchange mechanisms, data-driven and component-based programming, and task-parallel execution can help achieve power-efficient exascale systems in future.
- ZeitschriftenartikelPBA2CUDA - A Framework for Parallelizing Population Based Algorithms Using CUDA(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Zgeras, Ioannis; Brehm, Jürgen; Knoppik, MichaelTo increase the performance of a program, developers have to parallelize their code due to trends in modern hardware development. Since the parallelization of source code is paired with additional programming effort, it is desirable to provide developers with tools to help them by parallelizing source code. PBA2CUDA is a framework for semi-automatically parallelization of source code specialized in the algorithm class of Population Based Algorithms.
- ZeitschriftenartikelAn Architecture Framework for Porting Applications to FPGAs(PARS-Mitteilungen: Vol. 31, Nr. 1, 2014) Nowak, Fabian; Bromberger, Michael; Karl, WolfgangHigh-level language converters help creating FPGAbased accelerators and allow to rapidly come up with a working prototype. But the generated state machines do often not perform as optimal as hand-designed control units, and they require much area. Also, the created deep pipelines are not very efficient for small amounts of data. Our approach is an architecture framework of hand-coded building blocks (BBs). A microprogrammable control unit allows programming the BBs to perform computations in a data-flow style. We accelerate applications further by executing independent tasks in parallel on different BBs. Our microprogram implementation for the Conjugate-Gradient method on our data-driven, microprogrammable, task-parallel architecture framework on the Convey HC-1 is competitive with a 24-thread Intel Westmere system. It is 1.2× faster using only one out of four available FPGAs, thereby proving its potential for accelerating numerical applications. Moreover, we show that hardware developers can change the BBs and thereby reduce iteration count of a numerical algorithm like the ConjugateGradient method to less than 0.5× due to more precise operations inside the BBs, speeding up execution time 2.47×.