RRZE und Informatik: Erfolge für gemeinsame Forschung im Hochleistungsrechnen - Bsozd.com

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Wissenschaftler des Regionalen Rechenzentrums Erlangen (RRZE) gewann auf dem Gebiet des Hochleistungsrechnens den renommierten „Gauss Award“.

BildAuf der „ISC High Performance 2018“, der Leitkonferenz für High Performance Computing (HPC) im europäischen Raum, die vom 24. bis 28. Juni in Frankfurt stattfand, konnten gleich drei Artikel mit wesentlicher Beteiligung des Regionalen Rechenzentrums Erlangen (RRZE) und des Departments für Informatik platziert werden. Besonders erfreulich ist, dass einer davon den renommierten „Gauss Award“ des „Gauss Centre for Supercomputing“ gewinnen konnte, während eine weitere Arbeit als einer der beiden Finalisten für den „Hans Meuer Award“ der ISC hervorging.

Die HPC-Gruppe des RRZE betreibt nicht nur die lokalen Supercomputer der FAU und betreut die Wissenschaftler, die diese Systeme nutzen; sie ist auch in diverse Forschungsaktivitäten auf dem Gebiet des High Performance Computing eingebunden. Regelmäßig werden Arbeiten in wissenschaftlichen Zeitschriften und auf internationalen Konferenzen vorgestellt.

Performance und Energieverbrauch moderner Prozessoren
Der Beitrag „On the accuracy and usefulness of analytic energy models for contemporary multicore processors“ basiert auf einer Zusammenarbeit des RRZE mit dem Lehrstuhl für Rechnerarchitektur der FAU. Johannes Hofmann, Georg Hager und Dietmar Fey verbesserten bekannte analytische Modelle für die Beschreibung der Laufzeit und des Energieverbrauchs von Rechenschleifen auf Multicore-Prozessoren derart, dass diese Größen nun mit einem typischen Fehler von unter 2% vorhergesagt werden können. „Nebenbei fielen wichtige Erkenntnisse über die Wechselwirkung von Programmcode mit der Hardware ab, beispielsweise wenn ein Flaschenhals wie der Hauptspeicherzugriff die Rechengeschwindigkeit beschränkt“, erklärt Georg Hager von der HPC-Gruppe des RRZE. „Über die Wichtigkeit einer akkuraten Beurteilung des Energieverbrauchs besteht natürlich kein Zweifel“, führt Johannes Hofmann aus, Doktorand am Lehrstuhl für Rechnerarchitektur. „Immerhin brauchen moderne Superrechner über die gesamte Standzeit ungefähr genauso viel Energie wie es den Anschaffungskosten entspricht. Jedes gesparte Watt ist damit bares Geld.“

Hofmann durfte die Ergebnisse in einem Vortrag auf der ISC 2018 vorstellen und zusammen mit Hager den begehrten „Gauss Award“ entgegennehmen. Dieser Preis ist mit 3.000 EUR dotiert und wird alljährlich vom „Gauss Centre for Supercomputing“ (GCS), dem Zusammenschluss der drei nationalen Höchstleistungsrechenzentren, vergeben. Das international hochkarätig besetzte Preiskomitee wählte die Erlanger Arbeit als Beste unter den zwanzig für die Konferenz akzeptierten wissenschaftlichen Papieren aus.

Berechnung innerer Eigenwerte großer Matrizen
Die Arbeit „Chebyshev Filter Diagonalization on Modern Manycore Processors and GPGPUs“ beschreibt eine effiziente Methode für die Berechnung innerer Eigenwerte dünn besetzter Matrizen. Sie entstand im Kontext des DFG-Projekts „Equipping Sparse Solvers for Exascale“, das im Rahmen des Schwerpunktprogrammes „SPPEXA“ gefördert wird. Equipping Sparse Solvers for Exascale ist ein Verbundprojekt unter Leitung von Gerhard Wellein, Kopf der HPC-Gruppe am RRZE und Inhaber der Professur für Höchstleistungsrechnen am Department für Informatik. Es entwickelt und implementiert seit 2013 Methoden zur Berechnung von Eigenwerten großer, dünn besetzter Matrizen. „Eigenwertberechnungen sind eine zentrale Komponente in der computergestützten theoretischen Physik und Chemie, die sehr viel Rechenzeit beansprucht“, erklärt Wellein. „Speziell die Eigenwerte in der Mitte des Spektrums sind algorithmisch und numerisch schwer zugänglich. Die Filterdiagonalisierung mittels Chebyshev-Polynomen ist ein effizientes Verfahren, das gute Performance und Skalierbarkeit auf hochparallelen Supercomputern erreicht“. In der Arbeit wurde die Effizienz des Verfahrens auf Chip-Ebene untersucht und verbessert und schließlich auf zwei Hochleistungsrechnern der „Top 10“-Klasse mit bis zu 4.096 Rechenknoten demonstriert.

Diese Ergebnisse brachten dem Forscherteam, das neben Projektpartnern der Universitäten Erlangen-Nürnberg und Greifswald auch aus Wissenschaftlern der Universität Tokio und des Los Alamos National Laboratory in den USA bestand, eine Nominierung als Finalist für den „Hans Meuer Award“ ein. Der nach dem Gründungsvater der ISC benannte Preis wird alljährlich vom Programmkomitee an den besten Konferenzbeitrag verliehen. Wenngleich sich das Projektteam von Equipping Sparse Solvers for Exascale in der letzten Auswahlrunde dem konkurrierenden Artikel geschlagen geben musste, der von Forschern des Sandia National Laboratory und der Columbia University (USA) eingereicht worden war, äußerte sich Wellein zufrieden über das erreichte Ergebnis: „Die Nominierung als Finalist ist trotzdem schon ein großer Erfolg, denn wir konnten zeigen, dass wir hier an der FAU beim High Performance Computing an der Spitze der Forschung angelangt sind“.

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