💥Code-Modernisierung: Die Zukunft des Hochleistungsrechnens

Tabelle der Inhalte:

1. Einleitung

2. Code-Modernisierung: Eine Einführung

3. Die Experten der Supercomputing-Branche und ihre Mission 3.1 Samir Chandi - Direktor des Performance Research Lab 3.2 Aaron Lowe - Forschungswissenschaftler am Scientific Computing and Imaging Institute 3.3 Richard Gerber - Leiter der User Services Group bei NERSC Berkeley Lab 3.4 Crystal Davis - Mitglied des Data Science at Scale Teams bei Los Alamos 3.5 Tom Murphy - Lehrender für Parallel Distributed Computing 3.6 Dave Morrow - Arbeit bei Kit an der Modernisierung von VTk und ParaView

4. Die Top 3 Prioritäten für die Code-Optimierung auf vielen Kernen 4.1 Hintergrund von NERSCs Nice App-Programm 4.2 Vektorisierungsoptimierung 4.3 Datenbewegung und Datenwiederverwendung 4.4 Gewinnung von Faden-Level-Parallelität 4.5 Fortschritte bei der Optimierung von Codes

5. Herausforderungen und Chancen der modernen Speicherhierarchie 5.1 Auswirkungen der modernen Speicherhierarchie 5.2 Tools zur Performancebewertung und Optimierung 5.3 Noch viel zu lernen

6. Der Übergang zu neuen Architekturen und Technologien 6.1 Das Potenzial von Legion 6.2 Big Data und HPC 6.3 Den Nacheiferern einen Schritt voraus sein

7. Die Zukunft von Hochleistungsberechnungen 7.1 Gewinnung junger Talente für die Branche 7.2 Die Bedeutung von Performance Engineering 7.3 Das Wertpotential alter Codes

8. Fazit

Artikel:

💥 Code-Modernisierung: Die Zukunft von Hochleistungscomputing

Hochleistungsrechnen (HPC) spielt eine immer wichtigere Rolle in der modernen technologischen Landschaft. Mit der Fortentwicklung von Supercomputern und paralleler Verarbeitung sind HPC-Anwendungen in der Lage, komplexe Aufgaben schneller und effizienter als je zuvor zu bewältigen. Doch wie bleiben wir mit den sich ständig weiterentwickelnden Technologien und Architekturen der HPC-Geräte Schritt? Eine mögliche Lösung liegt in der Code-Modernisierung.

💡 Was ist Code-Modernisierung?

Unter Code-Modernisierung versteht man den Prozess, eine bestehende Codebasis an die neuesten Technologien und Architekturen anzupassen, um die Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit zu verbessern. Dies kann von der Refaktorierung des Codes bis hin zur Neuentwicklung des Codes reichen. Durch die Optimierung von Codes für moderne Architekturen können Entwickler das volle Potenzial ihrer Anwendungen ausschöpfen und die Leistung auf vielen Kernen maximieren.

👥 Die Experten der Supercomputing-Branche und ihre Mission

Im Bereich des HPC gibt es eine Vielzahl von Experten, die sich mit der Code-Modernisierung und der Optimierung von Anwendungen befassen. Hier sind einige der führenden Experten und ihre Missionen:

1. Samir Chandi - Direktor des Performance Research Lab

Samir Chandi ist der Direktor des Performance Research Lab an der University of Oregon und Präsident von ParaTools Inc. Er arbeitet an der Tau Performance Suite, einem Toolkit zur Profilerstellung und -verfolgung, mit dem Entwickler die Leistung ihrer Codes analysieren können.

2. Aaron Lowe - Forschungswissenschaftler am Scientific Computing and Imaging Institute

Aaron Lowe ist ein Forschungswissenschaftler am Scientific Computing and Imaging Institute der University of Utah. Seine Arbeit konzentriert sich auf die Visualisierung auf hoher Skala, insbesondere auf Ray Tracing für die Visualisierung.

3. Richard Gerber - Leiter der User Services Group bei NERSC Berkeley Lab

Richard Gerber leitet die User Services Group bei NERSC Berkeley Lab und arbeitet daran, Wissenschaftlern dabei zu helfen, die Leistung ihrer Anwendungen zu verbessern. Er und sein Team unterstützen Forscher bei der Optimierung ihrer Codes für neue Architekturen und Technologien.

4. Crystal Davis - Mitglied des Data Science at Scale Teams bei Los Alamos

Crystal Davis ist Mitglied des Data Science at Scale Teams bei Los Alamos National Laboratory. Ihr Fokus liegt auf der Visualisierung und Analyse von großen Datenmengen. Sie ist Teil des BP-Km-Projekts, das die Modernisierung des Visualization Toolkit (VTk) vorantreibt.

5. Tom Murphy - Lehrender für Parallel Distributed Computing

Tom Murphy unterrichtet am Community College nahe der UC Berkeley und ist passionierter Lehrender für Parallel Distributed Computing. Er setzt sich dafür ein, Hochleistungsrechenbildungsbildung zugänglicher zu machen, insbesondere für marginalisierte Gruppen.

6. Dave Morrow - Arbeit bei Kit an der Modernisierung von VTk und ParaView

Dave Morrow arbeitet am Kit an der Modernisierung des Visualization Toolkits (VTk) und von ParaView. Sein Ziel ist es, VTk für die neuen Architekturen und Technologien zu optimieren und die Codebasis zu erweitern.

🎯 Die Top 3 Prioritäten für die Code-Optimierung auf vielen Kernen

Bei der Optimierung von Codes für viele Kerne gibt es drei Hauptprioritäten, die Entwickler berücksichtigen sollten:

1. Vektorisierungsoptimierung

Die Vektorisierungsoptimierung befasst sich mit der Nutzung der erweiterten SIMD-Befehlssätze moderner Prozessoren. Durch die Umstrukturierung des Codes und die Verwendung von Vektoroperationen können Entwickler die Parallelität auf Kernebene erhöhen und die Leistung verbessern.

2. Datenbewegung und Datenwiederverwendung

Die moderne Speicherhierarchie erfordert eine effiziente Verwaltung und Nutzung von Daten, um die Leistung zu maximieren. Entwickler sollten sich auf die Minimierung von Datenbewegungen und die Maximierung der Datenwiederverwendung konzentrieren, um Engpässe und Latenzen zu vermeiden.

3. Gewinnung von Faden-Level-Parallelität

Die moderne Hardware bietet eine große Anzahl von Kernen und Threads, die gleichzeitig ausgeführt werden können. Entwickler sollten sich darauf konzentrieren, die Faden-Level-Parallelität in ihren Codes zu nutzen, um die Leistung auf vielen Kernen zu maximieren.

Die Optimierung von Codes für viele Kerne ist keine einfache Aufgabe, erfordert jedoch ein tieferes Verständnis der Hardware-Architektur und fortschrittlicher Tools zur Leistungsbewertung.

⚙️ Herausforderungen und Chancen der modernen Speicherhierarchie

Die moderne Speicherhierarchie, die von High-Performance-Computing-Systemen verwendet wird, bringt ihre eigenen Herausforderungen mit sich. Entwickler müssen die Architektur verstehen und die Datenbewegung über verschiedene Speicherebenen effizient verwalten. Tools wie das Tau Performance System bieten Einblicke in die Leistung auf Cache- und Hauptspeicherebene und helfen Entwicklern, Engpässe zu erkennen und zu optimieren.

Obwohl die moderne Speicherhierarchie Herausforderungen mit sich bringt, bietet sie auch Chancen. Durch das Verständnis der Architektur und die Optimierung von Codes für diese Hierarchie können Entwickler die Leistung ihrer Anwendungen erheblich verbessern.

💡 Der Übergang zu neuen Architekturen und Technologien

Die Code-Modernisierung ist nicht nur eine Frage der Optimierung bestehender Codes, sondern auch eine Frage des Übergangs zu neuen Architekturen und Technologien. Forschungsprojekte wie Legion und Enzian versuchen, neue Programmiermodelle und Sprachen zu entwickeln, die die Anforderungen von HPC-Anwendungen erfüllen und die Programmierung für moderne Architekturen vereinfachen.

Darüber hinaus können Erkenntnisse aus dem Bereich des Big Data und der Cloud-Computing in der HPC-Branche genutzt werden. Durch die Integration von HPC und Big Data können Entwickler neue Erkenntnisse gewinnen und die Skalierbarkeit ihrer Anwendungen verbessern.

Der Übergang zu neuen Architekturen und Technologien erfordert jedoch sorgfältige Planung und ein tiefgreifendes Verständnis der Anforderungen der jeweiligen Anwendung.

🔮 Die Zukunft von Hochleistungsberechnungen

Die Zukunft von HPC liegt in der Rekrutierung junger Talente und der Ausbildung der nächsten Generation von Entwicklern. Es ist wichtig, junge Menschen für HPC und die Möglichkeiten, die es bietet, zu begeistern. Dies kann durch Outreach-Programme, gezielte Schulungen und die Schaffung von Möglichkeiten für junge Talente in der Branche erfolgen.

Performance Engineering spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Modernisierung von Codes und der Maximierung der Leistung auf vielen Kernen. Tools wie das Tau Performance System ermöglichen es Entwicklern, die Leistung ihrer Codes zu analysieren und Engpässe zu erkennen.

Abschließend sollte betont werden, dass nicht alle alten Codes verworfen werden müssen. Einige alte Codes sind weiterhin nützlich und haben eine aktive Entwicklergemeinschaft. Die Code-Modernisierung sollte nicht als alleiniges Ziel angesehen werden, sondern als Mittel, um die Leistung und Effizienz von Anwendungen zu verbessern.

Dies sind aufregende Zeiten für das Hochleistungsrechnen, und mit der richtigen Herangehensweise können wir das volle Potenzial unserer Anwendungen ausschöpfen.

Höhepunkte:

• Code-Modernisierung ist entscheidend für die Maximierung der Leistung auf vielen Kernen.
• Die Vektorisierungsoptimierung ist eine der wichtigsten Prioritäten bei der Code-Optimierung.
• Die moderne Speicherhierarchie erfordert eine effiziente Verwaltung und Nutzung von Daten.
• Neue Architekturen und Technologien bieten sowohl Herausforderungen als auch Chancen für die Code-Modernisierung.
• Die Zukunft von HPC liegt in der Gewinnung junger Talente und der Entwicklung von Performance Engineering-Tools.

FAQ:

Q: Welche Rolle spielen moderne Speicherhierarchien bei der Code-Modernisierung? A: Moderne Speicherhierarchien stellen Entwickler vor Herausforderungen bei der effizienten Verwaltung und Nutzung von Daten. Durch das Verständnis dieser Hierarchien und die Optimierung von Codes für sie können Entwickler die Leistung ihrer Anwendungen verbessern.

Q: Wie können junge Talente für die Hochleistungsrechenbranche gewonnen werden? A: Die Gewinnung junger Talente erfordert Outreach-Programme, gezielte Schulungen und die Schaffung von Möglichkeiten für junge Talente in der Branche. Es ist wichtig, junge Menschen für HPC und seine Möglichkeiten zu begeistern.

Q: Welche Rolle spielt Performance Engineering bei der Code-Modernisierung? A: Performance Engineering spielt eine entscheidende Rolle bei der Optimierung von Codes für moderne Architekturen. Durch Tools wie das Tau Performance System können Entwickler Engpässe erkennen und die Leistung ihrer Codes verbessern.

Ressourcen:

• University of Oregon - Performance Research Lab
• Scientific Computing and Imaging Institute - University of Utah
• NERSC Berkeley Lab
• Los Alamos National Laboratory - Data Science at Scale Team
• Visualization Toolkit (VTK)
• ParaView