Orientierungsveranstaltungen 2009 Informatikstudien der Universität Wien
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1 Orientierungsveranstaltungen 2009 Informatikstudien der Universität Wien Scientific Computing 07. Oktober 2009 Siegfried Benkner Wilfried Gansterer Fakultät für Informatik Universität Wien
2 Scientific Computing Orientierung zum Studium Anwendungsbereiche des Scientific Computing Technologien und Infrastrukturen Ausrichtung des Studiums Scientific Computing Berufsbilder Organisatorisches, Fragen
3 Scientific Computing Technologien und Infrastrukturen High Performance Computing - Aktuelle Hochleistungsrechner Software und Programmierung Grid Computing LVA-Hinweis: Einführung in Scientific Computing - Technologien und Infrastruktur , 2 VU, Mi, 10:00-11:30, HS 28 Beginn:
4 Scientific Computing Infrastrukturen Komplexe wissenschaftliche/technische Simulationen erfordern den Einsatz von Hochleistungsrechnern ( Prozessoren) Supercomputer spezielle Hardware; eng gekoppelt Cluster handelsübliche Hardware; lose gekoppelt Grids globale Vernetzung von IT-Resourcen; virtueller Supercomputer Clouds Virtualisierung von IT Reserourcen; on-demand, Software-as-a-Service (SaaS),
5 Top 500 Supercomputer Juni
6 JUGENE - IBM Blue Gene/P Jülich Supercomputing Center Prozessorcores GB Memory 1002 TFlop/s (1002 Billionen Gleitkommaberechnungen / sec)
7 Cray Jaguar ORNL Prozessorcores 300 TB Memory 1.3 PFlop/s (1.3 Billiarden Gleitkommaberechnungen / sec)
8 IBM Roadrunner Schnellster Rechner Los Alamos National Lab Hybrider Supercomputer Cores Dual-Core Opterons Cell edp Prozessoren 104 TB Memory 1.3 PFlop/s (1.3 Billiarden Gleitkommaberechnungen / sec)
9 Cell Broadband Engine Cell edp: GF/s double precision
10 Entwicklung der Rechenleistung Quelle: Jack Dongarra
11 Performance Requirements Global Climate Simulation Refining global climate models below 100 km resolution requires TF/s. Japanese Earth Simulator Protein Folding Simulating 100 microseconds of protein folding requires ~10 23 operations. ~ 10 years on Blue Gene Orders of magnitude more performance required than available.
12 Software für Hochleistungsrechner Um die Rechenleistung von parallelen Computern nützen zu können, müssen Anwendungsprogramme parallelisiert werden. Parallelisierung Aufteilung der Daten Aufteilung der Arbeit Kommunikation/Synchronisierung Parallele Programmiermodelle/Sprachen MPI, OpenMP, HPF, UPC, Parallele Programmbibliotheken LAPACK, ScaLAPACK, Programmentwicklung/adaptierung für Parallelrechner ist komplex, zeitaufwendig und kostenintensiv! ( no free lunch for software )
13 Prozessoren Zukünftige Entwicklung Steigerung der Taktfrequenz stößt an Grenzen Multi-core Technologie: mehrere Prozessorkerne/Chip Konvergenz von CPU und GPU Technologien Parallel computing on everyone s desktop Große Herausforderung an Anwendungssoftware! Intel processor architecture evolution.
14 Prozessoren Zukünftige Entwicklung NVIDIA Fermi (2010)
15 Grid/Cloud Computing globale Infrastruktur zur sicheren, flexiblen, koordinierten Nutzung verteilter Ressourcen (Rechner, Netzwerke, DBs, Instrumente, ) nächste Generation von Internet-basierten Anwendungen EGEE Grid Infrastructure 250 Sites 48 Countries 50,000 CPUs 13 PetaBytes >5000 Users >200 VOs >140,000 Jobs/Day
16 Global Distributed Computing CPUs, 1500 CPU hours/day 3,3 Mio. Total CPUs, ~ active CPUs 4,1 PFlop/s; (43% Playstation3, 37% NVIDIA GPUs) Google > Linux systems > 2000 queries/sec > queries/day
17 Uni Wien Aurora (Inst. f. Scientific Computing u. TU Wien) 144 processors, Pentium, Infiniband Luna (Inst. f. Scientific Computing) 288 processor cores, Opteron, Infiniband Vienna Scientific Cluster (TU, Uni, Boku) 3488 processor cores, Intel X5550, Infiniband
18 Grid Uni Wien Austrian Grid Projct EU Project GEMSS Grid-enabled Medical Simulation Services, EU Project Aneurist Interated Biomedical Informatics, EU Project ADMIRE Advanced Data Mining and Integration Research for Europe, admire1.epcc.ed.ac.uk
19 Berufsbild Computergestützte Forschung und Entwicklung Verwendung aktueller Technologien Entwicklung neuer Methoden und Technologien Tätigkeiten in Wissenschaft oder Industrie Methodenorientiert, offen für verschiedenste Anwendungsfächer Über diejenigen hinaus, die im Curriculum vertreten sind
Informatikstudien der Universität Wien
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