Die maximalen Flop/s eines Parallelrechners sind oft eine angepriesene Metrik des Systems (z.B. Top500) und ein wichtiges Kriterium bei Investitionsentscheidungen, obwohl viele parallele Anwendungen diese Maximalleistung nicht völlig ausschöpfen können. Deswegen sollte die Branche von Milchmädchenrechnungen wegkommen und eine Metrik finden, die besser beschreibt, welche Hardwarearchitektur und welches Setup für den eigenen Bedarf passend ist.
Dieser Vortrag stellt die Metrik "Produktivität" vor, die den Nutzen des HPC-Systems über seine Gesamtkosten betrachtet. Sie beinhaltet u.a. die parallele Laufzeit der Anwendungen, die Anschaffungskosten der Hardware und die Personalkosten der Entwickler.
Vorkenntnisse
Grundlegendes Wissen über Parallelprogrammierung und parallele Rechnerarchitekturen ist hilfreich.
Lernziele
* Hinterfragung gängiger Praktiken zu Investitionsentscheidungen im Bereich Parallelrechner
* Verständnis über Produktivitätsmetriken und ihre Anwendung für parallele Systeme
* Beleuchtung von Zusammenhängen zwischen Entwicklungsaufwand und erreichter Rechenleistung
* Grundlagen für die Auswahl geeigneter paralleler Rechnerarchitekturen oder Programmiermodelle
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Sandra Wienke
arbeitet am IT Center der RWTH Aachen. Ihre Forschungsinteressen liegen in der Analyse des parallelen Programmieraufwands, der Produktivität und der Performance von Multi- und Manycore-Systemen. Seit 2013 ist sie Mitglied in der SPEC High-Performance Group und engagiert sich in der Lehre im Bereich HPC.