Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 1/ 49. Java und HPC. Geschichte, Gegenwart und Zukunft. Johannes M.

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1 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 1/ 49 Java und HPC Geschichte, Gegenwart und Zukunft Johannes M. Dieterich Computational Chemistry and Biochemistry Institut für Physikalische Chemie Georg-August-Universität Göttingen Source Talk 2012

2 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 2/ 49 Disclaimer subjektive Meinungen, subjektive Erfahrungen basierend auf dem engen Bereich der Theoretischen/Computer-Chemie überzeugter Java-Trinker Bekanntes ignorieren kein Informatiker :-) Beware the claims of the producer. (Peter Salamon)

3 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 3/ 49 Zitate CLucene: CLucene is a port of the very popular Java Lucene text search engine API. CLucene aims to be a good alternative to Java Lucene when performance really matters or if you want to stick to good old C++. CLucene is faster than Lucene as it is written in C++, meaning it is being compiled into machine code, has no background GC operations, and requires no any [sic] extra setup procedures. Anonymous Java is slow. Ist High Performance Computing (HPC) daher unmöglich?

4 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 4/ 49 Computational Chemistry and I

5 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 5/ 49 Computational Chemistry and II Molekulardynamik biologische Systeme (>1000 Atome) ca. 256 CPUs 1-4 GB RAM/CPU kein I/O CUDA-Entwicklungen ab-initio Rechnungen und Entwicklung kleinere Systeme (<50 Atome) max. 24 CPUs 8-16 GB RAM/CPU I/O: bis zu ca. 2 TB Scratchfiles

6 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 6/ 49 Computational Chemistry and III Globale Optimierung Clusterstrukturen Potentialentwicklungen und -fits Moleküldesign massiv-paralleles, Java-basiertes Paket Rechnungen am HLRN und auf lokalen Ressourcen

7 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 7/ 49 Rechenressourcen Lokal 20x 8-core Intel 10 NVIDIA Quadro GPUs 2x 24-core AMD 2x 48-core AMD 1x SUN T5240 (128 CoolThreads) HLRN SGI AltixUltraviolet 1000 SGI Altix ICE 8200 Plus...

8 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 8/ 49 Java und HPC: Geschichte 1998 Java Grande Forum (JGF) 1 Java für Grande Applikationen (CPU/RAM/Netzwerk/I/O-intensiv) HPC Benchmarks HPC Bibliotheken Konferenzen gezielte Sprachänderungen und -erweiterungen (als JSR in JCP eingebracht) Studien letzte Aktivität des JGF War das JGF erfolgreich? Laufen Grande Applikationen in Java? 1 Java Grande Forum (JGF) - 2 L. A. Smith und J. M. Bull, Java for High Performance Computing, UKHEC Technology Watch report -

9 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 9/ 49 Gegenwart: Der HPC-Standard HPC Programme angeschaut Sprache: Fortran 77/90/95 (+ C/C++) Parallelisierung: MPI und OpenMP Skripte: Perl Code: see for yourself... Gründe Never change a winning team. MegaSLOC legacy code Support an RZs: Fortran (event. C/C++) Welche Sprachen sind für Neuentwicklungen interessant?

10 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 10/ 49 HPC Code Beispiele I implicit double precision (a-h,o-z),integer(i-n) parameter (nat=2500)!max number of atoms parameter (neem=2500)!max number of atoms for EEM method parameter (na1mx3=3*nat)!3*max number of atoms parameter (navib=50)!for 2nd derivatives parameter (nsort=20)!max number of atom types parameter (nbotym=200)!max number of bond types parameter (nvatym=200)!max number of valency angle types parameter (ntotym=200)!max number of torsion angle types parameter (nhbtym=200)!max number of hydrogen bond types parameter (nodmtym=50)!max number of off-diagonal Morse types parameter (nbomax=25000)!max number of bonds parameter (nhbmax=250000)!max number of hydrogen bonds parameter (nvamax=250000)!max number of valency angles parameter (nopmax=00010)!max number of out of plane angles parameter (ntomax=40000)!max number of torsion angles parameter (npamax=50)!max number of general parameters in forc parameter (nmolmax=1500)!max number of molecules in system parameter (nmolset=2500)!max number of molecules in training s parameter (mbond=120)!max number of bonds connected to one parameter (mrestra=080)!max number of restraints parameter (maxsrest=020)!max number of atoms defined in sym

11 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 11/ 49 HPC Code Beispiele II parameter (mtreg=100)!max number of temperature regimes parameter (mtzone=5)!max number of temperature zones parameter (mvreg=100)!max number of volume regimes parameter (mvzone=6)!max number of volume zones parameter (mereg=100)!max number of electric field regimes parameter (mezone=3)!max number of electric field zones parameter (mpist=100)!max number of piston regimes character*1 qr,qrset,qresi2 character*2 qa,qas,qaset,qadd character*3 qresi1 character*5 qvtype,qetype,qptype character*5 qlabel,qffty,qbgfaxes,qbgfsgn,qresi3 character*6 qrstras character*20 qkeyw character*25 qfile character*40 qffield,qformat,qruid,qstrana2 character*60 qmol,qremark,qremset,qmolset character*200 qstrana1

12 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 12/ 49 HPC Code Beispiele II common $/cbka/ dbondc(nbomax,3,2*mbond),dbodc(nbomax,3,2), $ dbosidc(nbomax,3,2),dbosindc(nbomax,3,2*mbond), $ dbopindc(nbomax,3,2*mbond),drdc(nbomax,3,2), $ dbopi2ndc(nbomax,3,2*mbond),dbopi2dc(nbomax,3,2), $ dargtdc(ntomax,3,4),dcell(3,nat,27), $ dbopidc(nbomax,3,2),dhdc(nvamax,3,3),cset(nmolset,nat,3), $ dhbdc(nhbmax,3,3),chaset(nmolset,nat),cp(nat,3), $ cadd(nat,3),d2(3*navib,3*navib), $ c(nat,3),d(3,nat),accel(3,nat),rrstraset(nmolset,mrestra) $ vkrstrset(nmolset,mrestra),vkrst2set(nmolset,mrestra), $ rrchaset(nmolset,mrestra),vkrtset(nmolset,mrestra), $ vkr2tset(nmolset,mrestra),trstraset(nmolset,mrestra), $ vrstraset(nmolset,mrestra),vkrvset(nmolset,mrestra), $ vkr2vset(nmolset,mrestra),cmo(nat,3),veladd(3,nat), $ aold(3,nat),vel(3,nat),dic(3,nat),pvdw1(nsort,nsort), $ rcore(nsort,nsort),ecore(nsort,nsort),acore(nsort,nsort), $ pvdw2(nsort,nsort),angimp(nat,6),axisset(nmolset,3), $ anglesset(nmolset,3),formolset(nmolset),vvolset(nmolset), $ yt(na1mx3),pt(na1mx3),gi(na1mx3),enmolset(nmolset), $ enmolend(nmolset),formolend(nmolset),endposet(nmolset), $ ai(na1mx3),bi(na1mx3),yi(na1mx3),pn(na1mx3),tbo(nat), $ dvlpdsbo(nat),chgbgf(nat),estrain(nat),

13 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 13/ 49 Anforderungen von HPC Applikationen architekturneutrale numerische Stabilitaet Nutzbarkeit verschiedener Ressourcen einfache Nutzbarkeit der Sprache Performance Verfügbarkeit numerischer Bibliotheken Parallelisierungsmöglichkeiten (shared und distributed memory) gute Verfügbarkeit von Entwicklungswerkzeugen gute Wartbarkeit neu: neue Datenstrukturen (Bäume, Hashtabellen, etc) Wie schlägt sich Java?

14 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 14/ 49 Performance Vorbedingungen Makrooptimierungen 3 Mikrooptimierungen Arrays vs Lists Math.pow(x,4); vs x*=x; x*=x; schnelle vs langsame Laufindices a[slow][fast] Reduktion von Fliesskommaoperationen kaum Objekterzeugung und -freigabe objektorientierte Numerik spielt keine Rolle 4 Optimierung von JVM-Flags und Switches? -Xmx, -Xms etc. Was ist die sprachinheränte Performance von Java vs Fortran/C/C++? Für HPC? 3 J. Bloch, Effective Java 2nd edition, Addison-Wesley, Referenz: D. H. Besset, Object-oriented implementation of numerical methods, Morgan Kaufmann, 2000

15 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 15/ 49 Benchmarks für HPC I: Problemstellungen Typische Probleme Matrixmultiplikation Matrixdiagonalisierung Fast Fourier Transformation dünn besetze Matrizen lineare Gleichungssysteme Einheit Floating point operations per second (Flops)

16 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 16/ 49 Benchmarks für HPC II: Bekanntes Klassische Probleme Statistik nicht vorhanden (report your fastest result) Problemgrössen zu klein Problemtyp nicht richtig Vergleichbarkeit nicht vorhanden missing flags Gute Ansätze 1. Computer Language Benchmark Game 5 wenig Numerik/HPC-orientiert 2. Google s Benchmark 6 ein Problem, primär Objektallokation/-freigabe 5 Computer Language Benchmark Game - 6 R. Hundt, Loop Recognition in C++/Java/Go/Scala, https://days2011.scala-lang.org/sites/days2011/files/ws3-1-hundt.pdf

17 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 17/ 49 CLucene: Benchmark i realise that these statistics are pretty rough, but i thought in the spirit of doing beat offs on lucene, i d throw in my search engine into the ring... see what people have to say. i m not going to attempt to show off using pretty graphs and mean/median/max charts. rather, i am going to hope to get some sort of stability out of doing the same test over and over again - and all tests will be run in one lump, so the start up of the VM will be masked by the amount of time that it runs for. comparison between apache lucene (i will call it jlucene) and clucene. machine is a pentium 4 running windows xp with 1gb ram. indexed data: indexing 663mb (797 files) of guttenberg texts (some files removed and no graphics,etc): java notes: using default memory -Xmx, etc. I wanted to not put any restrictions on maxfieldslenght, but it ran out of memory. so i restricted maxfieldlength to 100,000 terms. used the demo programs. indexing was first run with java maxfieldslength left at 10,000. the whole directory was indexed in one hit. jlucene indexing completed in ms. peak memory usage 15mb, average 12mb clucene(memory optimized) indexing completed in ms. peak memory usage 7.5mb, average 1.7mb clucene(speed optimized) <SNIP> ben (clucene) Official benchmark: title=benchmarks

18 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 18/ 49 Linpack Eigenschaften der Benchmark für Supercomputer 7 Fortran und C/C++ Versionen offiziell Lösung eines linearen Gleichungssytems A x = b Probleme Java-Version völlig veraltet 8 200x200 bzw. 500x500 Matrix viel zu klein zu wenig Abdeckung der charakteristischen HPC-Probleme 7 8 Linpack for Java -

19 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 19/ 49 Java Grande Forum Benchmark Eigenschaften Section I: Low-Level Benchmarks zum JVM-Vergleich Section II: Kernel Benchmarks für Numerik Section III: Applikationen Probleme keine Weiterentwicklung 9 native Version halboffiziell Nutzbarkeit zu wirr Ergebnisse veraltet 10 9 Java Grande Benchmark L. A. Smith und J. M. Bull, Java for High Performance Computing, UKHEC Technology Watch report -

20 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 20/ 49 Scimark 2 Eigenschaften Subset des JGF Benchmarks ausschliesslich numerische Kernel echte, identische C-Version verfügbar Probleme Entwicklung eingeschlafen SciMark

21 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 21/ 49 Routinen I: SOR public static final void execute(double omega, double G[][], int num_iterations) { int M = G.length; int N = G[0].length; double omega_over_four = omega * 0.25; double one_minus_omega = omega; } // update interior points int Mm1 = M-1; int Nm1 = N-1; for (int p=0; p<num_iterations; p++){ for (int i=1; i<mm1; i++){ double[] Gi = G[i]; double[] Gim1 = G[i-1]; double[] Gip1 = G[i+1]; for (int j=1; j<nm1; j++) Gi[j] = omega_over_four * (Gim1[j] + Gip1[j] + Gi[j-1] + Gi[j+1]) + one_minus_omega * Gi[j]; } } Sucessive Over Relaxation (SOR) auf einem NxN Grid zur Lösung eines linearen Gleichungssystems (Arrayzugriffe).

22 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 22/ 49 Routinen II: SparseRowComp public static void matmult( double y[], double val[], int row[], int col[], double x[], int NUM_ITERATIONS){ int M = row.length - 1; for (int reps=0; reps<num_iterations; reps++){ } } for (int r=0; r<m; r++){ double sum = 0.0; int rowr = row[r]; int rowrp1 = row[r+1]; for (int i=rowr; i<rowrp1; i++) sum += x[ col[i] ] * val[i]; y[r] = sum; } Matrix-Vektor-Multiplikation einer dünnbesetzten Matrix (nichtregulärer Memoryzugriff).

23 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 23/ 49 Routinen III FFT: Fast Fourier Transformation komplexe Arithmetrik, trigonometrische Funktionen LU: Lösung eines NxN LGS (siehe Linpack) Memory und Fliesskommaoperationen MonteCarlo: Monte Carlo Integration Funktionssprünge eigener Zufallszahlengenerator zur Vergleichbarkeit klein groß FFT SOR LU Sparse 1000/ / MonteCarlo 2 sec 2 sec

24 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 24/ 49 Ergebnisse I: FreeBSD performance [MFlops] gcc42 -O2 gcc42 -O3 gcc46 gcc46 -O2 gcc46 -O3 clang -O2 clang -O3 diablo openjdk sfft ssor ssparse slu lfft lsor lsparse llu MC comp Details OS: 10.0-CURRENT, CPU: Intel core-i5 2520M gcc-4.2.2, gcc4.6.2, clang 3.0, diablo6 b07 -ffast-math -march=corei7/nocona

25 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 25/ 49 Ergebnisse II: Linux 2500 gcc O3 icc fast openjdk performance [MFlops] sfft ssor ssparse slu lfft lsor lsparse llu MC comp Details OS: opensuse 11.4, CPU: Intel Core2Quad Q9550 gcc-4.5 -march=native -mtune=native -ffast-math

26 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 26/ 49 Performance: Zwischenfazit Probleme trigonometrische Funktionen (1 ulp Genauigkeit ist langsam) GC-intensive Codes (falscher Algorithmus/Implementation?) verringerte Parallelisierbarkeit bei hohem GC-Einsatz Folgerung Performance ist kompetetiv weitere Verbesserungen natürlich gut Vergleich mit Fortran-Implementation (Freiwillige?) Algorithms for Performance!

27 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 27/ 49 Time to solution: Zählt nur die Runtime? Weitere Faktoren Implementationsdauer Debuggingdauer Portierungsaufwand Wartbarkeitsaufwand Optimierungsaufwand Beobachtungen 12 C++ höchster Optimierungsaufwand Java schnell zu implementieren GC-Tuning mit Java schwierig 12 R. Hundt, Loop Recognition in C++/Java/Go/Scala, https://days2011.scala-lang.org/sites/days2011/files/ws3-1-hundt.pdf

28 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 28/ 49 Parallelisierung Herausforderung Anzahl der Rechenkerne in RZs explodiert Anpassung der numerischen Codes notwendig Lösungsansatz 1. alter Algorithmus schleifenbasierte Parallelisierung 2. neuer Algorithmus inhärent parallel

29 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 29/ 49 MPI: Message Passing Interface Industriestandard seit Aktuell zwei Versionen wichtig: 1.3 (MPI-1) und 2.0 (MPI-2) Tool der Wahl für distributed memory Clustersysteme Standadisiert nur die Kommunikation, nicht Compilation/Start Enthalt neben Kommunikationsprimitiven (broadcast, send, receive,..) auch Rechenfunktionen (Collective Computations/Reductions) Implementation typischerweise mit Fortran/C/C++-Bindings Diverse (gepatchte) Implementationen verfügbar (openmpi, mvapich, mpich, LAM,...) Java? 13

30 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 30/ 49 MPJexpress reine Java-Implementation von MPI-2 Kommunikation mittels RMI (TCP/IP) bzw. nativem Call (Infiniband) aktiv weiterentwickelt keine Queueing-System-Integration keine Nutzung hochoptimierter, speziell angepasster, nativer MPI-Implementationen (HLRN) Abhängig vom Rechenzentrum akzeptiert oder nicht akzeptiert.

31 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 31/ 49 MPJexpress: Code try { MPI.Init(args); } catch (Exception e) { e.printstacktrace(); try { MPI.COMM_WORLD.Abort(42); } catch (Exception e2) { e2.printstacktrace(); System.exit(42) } } MPI.COMM_WORLD.Bcast(caConfigMessage, 0, 50, MPI.CHAR, 0); Status status = MPI.COMM_WORLD.Recv(caMessage, 0, 77, MPI.CHAR, 0, MPI.ANY_TAG); MPI.Finalize();

32 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 32/ 49 mpijava gleiche API wie MPJexpress 14 subtil andere Aufrufargumente basiert auf einem erweiterten JNI-Wrapper dadurch gute Integration in Rechenzentren letzte Version von 2003 Probleme: veraltete Autotools 64-bit Support muss gepatcht werden Makefile veraltet Bugs in einigen Reduction-Routinen Dringend Updates/aktivere Entwicklung notwendig. 14 Bryan Carpenter Mitentwickler beider Projekte.

33 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 33/ 49 Java build-in: Threads, RMI und CORBA JVM-only Applikationen Threads für shared-memory RMI für Cloud/Cluster Konfigurationen Multisprachen Apps CORBA SOAP? Parallelisierung quasi eingebaut!

34 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 34/ 49 Parallelisierung: Echte Skalierungen (a) Threads (b) mpijava scaling RMI average threads average number of cores (c) RMI: SMP scaling RMI average threads average number of cores (d) RMI: Cloud scaling RMI average threads average number of cores (e) RMI: Cluster

35 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 35/ 49 Werkzeugkasten Fortran Java Debugger WRITE(*,*) diverse Profiler time(1) z.b. YourKit Profiler 15 remote profiling javap Compiler Portland/Intel XE BLAS/LAPACK z.b. MKL? 15

36 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 36/ 49 HPC-Bibliotheken JNI? Biobliotheken: Das Minimum BLAS/LAPACK: lineare Algebra Level 1: Vektoroperationen Level 2: Matrix-Vektor-Operationen Level 3: Matrix-Matrix-Operationen Fast Fourier Transform anwendungsspezifische Bibliotheken (automatic differentation, sparse matrix,...) Zugang nativer Bibliotheken möglich JNI-Calls kosten Zeit keine Architekturneutralität Performante Java-Implementationen wichtig.

37 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 37/ 49 f2j: netlib BLAS/LAPACK Features automatische Übersetzung der netlib 16 Fortran zu JVM-Bytecode (f2j) auch Tool für andere f77 Subroutinen aktive Entwicklung Code static double[][] matmultnetlib(double[][] a, double[][] b){ int rowsa = a.length; // Anzahl Reihen A und C int colsb = b[0].length; // Anzahl Spalten B und C int colsa = a[0].length; // Anzahl Spalten A, Reihen B double[][] c = new double[rowsa][colsb]; String transa = "n"; // op(a) = A String transb = "n"; // op(b) = B double alpha = 1.0; double beta = 0.0; // C := alpha*op(a)*op(b) + beta*c // mit op(x) = X oder op(x) = X**T, DGEMM.DGEMM(transA, transb, rowsa, colsb, colsa, alpha, a, b, beta, c); } return c; 16 f2j -

38 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 38/ 49 JAMA Features NIST Entwicklung der wichtigsten Matrixoperationen für dichte Matrizen 17 sehr einfache Nutzbarkeit Implementation relativ performant Entwicklung abgeschlossen Code static double[][] matmultjama(double[][] a, double[][] b){ Matrix mata = new Matrix(a); Matrix matb = new Matrix(b); Matrix matc = mata.times(matb); } return matc.getarray(); 17 JAMA: A Java Matrix Package -

39 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 39/ 49 Features UJMP komplettes Matrixpaket (dichte und dünnbesetze Matrizen, Visualisierung, etc.) 18 Performance-orientiert ähnlich einfach wie Jama zu nutzen allerdings teilweise zu mächtig aktive Entwicklung Code static double[][] matmultujmp(double[][] a, double[][] b){ int rowsa = a.length; int colsa = a[0].length; int rowsb = b.length; int colsb = b[0].length; org.ujmp.core.matrix mata = org.ujmp.core.matrixfactory.dense(valuetype.double, rowsa, colsa); org.ujmp.core.matrix matb = org.ujmp.core.matrixfactory.dense(valuetype.double, rowsb, colsb); for(int i = 0; i < rowsa; i++){ for(int j = 0; j < colsa; j++) mata.setasdouble(a[i][j], i,j); } for(int i = 0; i < rowsb; i++){ for(int j = 0; j < colsb; j++) matb.setasdouble(b[i][j], i,j); } org.ujmp.core.matrix matc = mata.times(matb); double[][] c = new double[rowsa][colsb]; for(int i = 0; i < rowsa; i++){ for(int j = 0; j < colsb; j++) c[i][j] = matc.getasdouble(i,j); } return c; }

40 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 40/ 49 Fast Fourier Transform (FFT) Standardtool Quantendynamik plane-wave DFT Vorreiter: Intel MKL und FFTW 19 Java: JNI-Wrapper für FFTW JNI Overhead: einige ms 20 Multisprachen-Architektur? 19 FFTW D. Kurzyniec, V. Sunderam, Efficient Cooperation between Java and Native Codes (JNI Performance Benchmark),.

41 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 41/ 49 Spezielle Bibliotheken Beobachtungen Verfügbarkeit unterschiedlich tendentiell: JNI-Wrapper (wenn möglich) Beispiel Automatische Differentation (AD) C/C++: 12 Pakete Fortran: 5 Pakete Python: 7 Pakete C#: 2 Pakete Haskell: 3 Pakete Java: 1 Paket

42 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 42/ 49 Was fehlt? Funktionspointer Operatorüberladung primitiver Datentyp für komplexe Zahlen ai + b rectangular Arrays 21 schnelle trigonometrische Funktionen a = x y (1) a = x y (2) A = X Y (3) a = X y (4) 21 siehe: JGF - multiarray package - JSR 83 (withdrawn)

43 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 43/ 49 Zukunft: Java und GPUs? Rootbeer 22 neues Framework erzeugt per statitischer Analyse via Soot nativen CUDA/OpenCL-Code aus Java-Bytecode sinnvoll für Aufgaben wie z.b. große Matrixmultiplikation (67x Speedup 23 ) Anderes diverse JNI-basierte CUDA/OpenCL-Wrapper (z.b. JOCL, JavaCL, LWJGL,...) ATI/AMD-only: Aparapi 24 Oracle/AMD planen allgemeine Lösung (Lambdas? Java8?) https://github.com/pcpratts/rootbeer1 23 Phil Pratt-Szeliga, HPCC2012, siehe Rootbeer Docu. 24 https://code.google.com/p/aparapi/ 25

44 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 44/ 49 Zukunft Java JVM gezielte Sprachänderungen unwahrscheinlich JVM-Performanceverbesserungen wahrscheinlich 1. Project Fortress Scala secure Fortran läuft auf der JVM Sun s Kandidat für die High Productivity Computing Systems (HPCS) Intitiative (bis 2006) aktive Entwicklung interessante Sprachfeature 26 Project Fortress -

45 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 45/ 49 Scala für HPC? Funktionspointer Operatorüberladung volle Kompatibilität mit Java-Bibliotheken Actor-basierte Parallelisierung (message passing) native BLAS/LAPACK: Scalala 27 (mit netlib-wrapper) stark weiterentwickelte Sprache, daher Möglichkeiten für spezielle Erweiterungen? Performance?! 27 Scalala: https://github.com/scalala/scalala

46 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 46/ 49 Scamark2: Scimark2 reloaded Disclaimer 2 eigene quick n dirty Übersetzung 28 getestet aber sicher nicht bugfrei Version nicht scalaisiert Performance 29 small large FFT SOR MC Sparse LU Download: ravel.pctc.uni-kiel.de/ogolem/scamark2.tar.gz unabhäengige Läufe, davon 10 gemittelt. S = Scala auf Java7, J7 = Java7, L = Linux, B = BSD. Alle Werte in MFlops.

47 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 47/ 49 Scamark2: Scimark2 reloaded II Scala und Schleifen for-schleifen sind iteratorbasiert (via Range) while-schleifen entsprechen dem Java-Äquivalent Widerspruch zur maximalen Eleganz scalac optimise icc fast openjdk performance [MFlops] sfft ssor ssparse slu lfft lsor lsparse llu MC

48 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 48/ 49 Time to solution SLOC: Scala , Java , C Toolkits von Java nutzbar simple to use, hard to master Scala concise notation and powerful language features allowed for the best optimization of code complexity R. Hundt, Loop Recognition in C++/Java/Go/Scala, https://days2011.scala-lang.org/sites/days2011/files/ws3-1-hundt.pdf

49 Einleitung Geschichte Gegenwart Zukunft? Zusammenfassung 49/ 49 Java/JVM und HPC? möglich (Vorteile überwiegen Nachteile) JGF war erfolgreich JVM durch Scala potentiell sehr erfolgreich dennoch bleiben Probleme und Schwierigkeiten projektabhängig, ob Java/die JVM eine gute Wahl ist Sit down and code!

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