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// Evaluierung von Co-Array Fortran als Alternative zu MPI für die Programmierung von Simulationssoftware auf Cluster-Systemen im industriellen Umfeld

Die Referenten untersuchen die Eignung aktueller Co-Array-Fortran-Implementierungen für die Programmierung verteilter Clustersysteme. Drei Applikationsbeispiele wurden implementiert: eine Fortran-Portierung des Mantevo HPCCG Benchmark, eine Master/Worker-Implementierung eines Monte-Carlo-Algorithmus und ein paralleler Raytracer. Als Testsysteme dienen
eine Cray XE6 und ein Intel-Infiniband-Cluster.

Präsentiert wird ein funktionaler Vergleich mit MPI (unter Berücksichtigung von Fortran 2015). Die Referenten analysieren die elementare Kommunikationsperformance. Außerdem wird das Zusammenspiel mit anderen Programmiermodellen und die Lernkurve bei der Implementierung verschiedener Algorithmen untersucht. Abschließend gibt es einen Ausblick auf die Zukunftsperspektive von Fortran für die Implementierung von Simulationssoftware innerhalb der AREVA GmbH.

Skills
Basiskenntnisse in Fortran und der Parallelisierung. Initiale Kenntnisse in Co-Array Fortran und MPI.

Lernziele
Ziel ist es, den Zuhörern den aktuellen Status des Co-Array-Fortran-Standards und verfügbarer Implementierungen darzustellen. Sie sollen anhand mehrerer Beispielcodes Einschränkungen und Schwierigkeiten bei der Verwendung von Co-Array Fortran verstehen. Zuhörer sollen in die Lage versetzt werden, die Eignung von Co-Array Fortran als Alternative zu MPI zu beurteilen.

// Referenten

// Jan Treibig

arbeitet in der HPC-Gruppe am Rechenzentrum der Universität Erlangen-Nürnberg (RRZE). Seine Interessen liegen im Bereich Node-Level Performance Engineering, Performance-Tools und Performance-Modellierung.

// Michael Riedmann

ist im Geschäftsbereich FUEL der AREVA GmbH verantwortlich für die HPC-Systeme und ist Spezialist im Bereich Software-Performance-Optimierung und Parallelisierung.