Lead
Hochleistungsrechnern sind parallele Systeme mit gemeinsamen und verteilten Speicher. Die Anzahl der Recheneinheiten in solchen Systemen hat sich im Laufe der Jahre erhöht und wird weiter steigen. Dies führt in Systemen mit massiven Mengen an Hardware-Parallelismus. Hardware-Parallelismus wird durch Software-Parallelismus ergänzt. Eine gute Übereinstimmung zwischen den Graden und Skalen dieser beiden Arten von Parallelismus auf den verschiedenen Ebenen des Hochleistungsrechnern Ökosystem ist der Schlüssel zur Ausnutzung der Rechenleistung, die von diesen Maschinen geliefert wird.

Lay summary

Inhalte und Forschungsziele

Hardware-Parallelismus reicht von Maschinenanweisungen zu globalen Rechnung-Standorte. Ähnlich reicht die Software-Parallelismus von skalaren Instruktionen zu globalen Job-Warteschlangen. Die Ausnutzung der verfügbaren Hardware-Parallelismus auch auf einer einzigen Ebene ist notorisch schwierig. Dies ist zum Teil aufgrund der Schwierigkeit bei der Aussetzung, der Ausdruck und der Ausnutzung von Parallelismus in den Rechenanwendungen.

Das Projekt wird beantworten: Angesichts der massiven Parallelismus auf mehreren Ebenen und unterschiedlicher Formen und Granularitäten, wie kann es so ausgesetzt, ausgedrückt und ausgenutzt werden, dass Ausführungszeiten reduziert werden, Leistungsziele Erreicht werden und ein akzeptabler Wirkungsgrad beibehalten wird?

Dieses Projekt konzentriert sich auf Scheduling und Lastenausgleich.

In diesem Projekt schlagen wir einen mehrstufigen-Scheduling-Ansatz (MLS) für die Erreichung skalierbare Scheduling in großen Skala Hochleistungsrechnersysteme über die verschiedenen Ebenen der Parallelismus, mit einem Fokus auf Software-Parallelismus.

Der MLS-Ansatz zielt darauf ab, allem verfügbaren Parallelismus zu nutzen und Hardware-Heterogenität zu adressieren in großen Skala Hochleistungsrechnern. Die Methodik zum Erreichen der mehrstufigen-Scheduling Forschungszielen umfasst theoretische Forschungsstudien, Computer Simulationen und Experimente auf Hochleistungsrechnern.

Wissenschaftlicher und sozialer Kontext des Forschungsprojekts

Dieses Projekt nutzt die effizientesten existierenden Scheduling-lösungen, um sie über ein oder zwei Ebenen hinaus zu erweitern und sie innerhalb einzelner Ebenen der Parallelismus zu skalieren.

Das Projekt zielt darauf ab, einen grundsätzlichen Fortschritt in Richtung auf einfachere, groß angelegte Nutzung von Hochleistungsrechnersystemen zu schaffen, mit Auswirkungen nicht nur in der Informatik-Gemeinschaft, sondern auch in allen Bereichen der Computerwissenschaften.