Hat man ein paralleles Programm, ist die Arbeit noch nicht getan. Heutige Serversysteme sind komplexe Systeme: zahlreiche Rechenkerne mit mehreren Cache-Ebenen und Speichercontrollern. Einfach Threads zu erzeugen führt meistens entweder zu Lastungleichgewichten oder zu negativen Effekten, welche die Leistungsfähigkeit der parallelen Applikation einschränken.
In diesem Workshop erhalten Teilnehmer die Möglichkeit, anhand von Beispielen die reale Detektivarbeit zum Auffinden von typischen Performance-Problemen in parallelen Applikationen durchzuführen und die Probleme zu beheben. Kurze Vorträge führen die Teilnehmer in die Übungen ein, die dann auf bereitgestellten Linux-Servern bearbeitet werden.
Vorkenntnisse
Dieser Workshop ist eine praktische Ergänzung des Vortrags "Schneller, höher, weiter – Vorgehen zur Performanceanalyse und -optimierung".
* Grundkenntnisse der allgemeinen parallelen Programmierung
* Grundkenntnisse des Aufbaus aktueller Serversysteme
* Interesse an der Art und Weise wie parallele Programme auf moderner Hardware ausgeführt werden und wie die Leistung dieser Ausführung analysiert und verbessert werden kann
Niveau ist eher "fortgeschritten", da bereits Erfahrung mit paralleler Programmierung angenommen wird, aber kein Expertenwissen im Bereich Performanceanalyse und -optimierung vorausgesetzt wird.
Lernziele
Wir vermitteln ein grundlegendes praktisches Verständnis der Möglichkeiten der Performanceanalyse paralleler Programme auf aktueller Hardware. Die Teilnehmer arbeiten an typischen Performanceproblemen und beheben diese.
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Dr. Ing. Michael Klemm
arbeitet bei der Intel Deutschland GmbH. Seine Interessen liegen im Programmiersprachendesign, der effizienten parallelen Programmierung sowie der Performance-Optimierung. Er ist seit April 2016 CEO des OpenMP Architecture Review Board.
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Dr. Dirk Schmidl
arbeitet am IT Center der RWTH Aachen im Bereich HPC und beschäftigt sich mit Performance-Analyse und -Optimierung. Er ist Arbeitspaketleiter im durch die EU geförderten "Centre of Excellence – Performance Optimisation and Productivity."