Orientierungsveranstaltungen 2009 Informatikstudien der Universität Wien Scientific Computing 07. Oktober 2009 Siegfried Benkner Wilfried Gansterer Fakultät für Informatik Universität Wien www.cs.univie.ac.at
Scientific Computing Orientierung zum Studium Anwendungsbereiche des Scientific Computing Technologien und Infrastrukturen Ausrichtung des Studiums Scientific Computing Berufsbilder Organisatorisches, Fragen
Scientific Computing Technologien und Infrastrukturen High Performance Computing - Aktuelle Hochleistungsrechner Software und Programmierung Grid Computing LVA-Hinweis: Einführung in Scientific Computing - Technologien und Infrastruktur 050107, 2 VU, Mi, 10:00-11:30, HS 28 Beginn: 14.10.2009
Scientific Computing Infrastrukturen Komplexe wissenschaftliche/technische Simulationen erfordern den Einsatz von Hochleistungsrechnern (1-100000 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),
Top 500 Supercomputer Juni 2009 www.top500.org
JUGENE - IBM Blue Gene/P Jülich Supercomputing Center 294912 Prozessorcores 144000 GB Memory 1002 TFlop/s (1002 Billionen Gleitkommaberechnungen / sec)
Cray Jaguar ORNL 150152 Prozessorcores 300 TB Memory 1.3 PFlop/s (1.3 Billiarden Gleitkommaberechnungen / sec)
IBM Roadrunner Schnellster Rechner Los Alamos National Lab Hybrider Supercomputer 129600 Cores - 6480 Dual-Core Opterons - 12960 Cell edp Prozessoren 104 TB Memory 1.3 PFlop/s (1.3 Billiarden Gleitkommaberechnungen / sec)
Cell Broadband Engine Cell edp: 102.4 GF/s double precision
Entwicklung der Rechenleistung Quelle: Jack Dongarra
Performance Requirements Global Climate Simulation Refining global climate models below 100 km resolution requires 20-40 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.
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 )
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.
Prozessoren Zukünftige Entwicklung NVIDIA Fermi (2010)
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
Global Distributed Computing Seti@Home 500 000 CPUs, 1500 CPU hours/day Folding@Home 3,3 Mio. Total CPUs, ~350 000 active CPUs 4,1 PFlop/s; (43% Playstation3, 37% NVIDIA GPUs) Google > 100 000 Linux systems > 2000 queries/sec > 150 000 000 queries/day
Clusters @ 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
Grid Computing @ Uni Wien Austrian Grid Projct www.gup.uni-linz.ac.at/austriangrid EU Project GEMSS Grid-enabled Medical Simulation Services, www.gemss.de EU Project Aneurist Interated Biomedical Informatics, www.aneurist.org EU Project ADMIRE Advanced Data Mining and Integration Research for Europe, admire1.epcc.ed.ac.uk
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