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KVS KNOWLEDGEBASED VISION SYSTEMS AUTOMATISCHE PARALLELISERUNG AUTOPARALLELIZATION CONCEPTS FOR INDUSTRIAL APPLICATIONS DE Die Leistungsfähigkeit von Computersystemen steigt seit Jahren kontinuierlich an. Dies betrifft nahezu alle Hardware-Komponenten von Computern. Am deutlichsten ist der Leistungsgewinn bei den Prozessoren (Multi-/Many-Core Prozessoren) sowie den GPUs (Graphics Processing Unit) zu beobachten. Die theoretische Leistungsfähigkeit dieser Hardwarekomponenten hat nicht nur dank höherer Taktung, sondern vor allem durch die Multi-/Many-Core-Technologie massiv an Performanz zugelegt, wodurch eine parallele Ausführung von Programmabläufen ermöglicht wird. Viele aktuelle Anwendungen können das Potential dieser Hardware-Plattformen nicht optimal nutzen, da die Software-Architekturen mit den darin enthaltenen Algorithmen nach wie vor sequentiell modelliert werden. Der Softwareentwickler steht vor der Herausforderung sich mit den neuen Technologien und Werkzeugen für eine optimale Ausnutzung der Hardwareressourcen auseinanderzusetzen. Daher wurde vor eineinhalb Jah- 18 SCCH MAGAZINE 1/2011 EN The performance of computer systems has been escalating for years. This applies to almost all computer hardware components. The most significant improvement in performance has been in processors (multi-/ many-core processors) and GPUs (graphics processing units). The theoretical power of these hardware components has improved performance massively thanks not only to higher clocking but also due to multi-/manycore technology, which enables parallel execution of program sequences. Many current applications cannot exploit the potential of these hardware platforms optimally because their software architectures and the inherent algorithms continue to be modeled sequentially. A software developer is challenged to explore the new technologies and tools to achieve optimal exploitation of hardware resources. A year and a half ago the european research project ADVANCE (Asynchronous and Dynamic Virtualization through performance ANalysis to support Concurrency
en das EU-Forschungsprojekt ADVANCE (Asynchronous and Dynamic Virtualisation through performance ANalysis to support Concurrency Engineering) gestartet. Softwareentwickler bekommen Werkzeuge angeboten, die sie bei der Umsetzung paralleler Programmstrukturen unterstützen. Mit Hilfe einer einfachen Entwicklungssprache können sie sich den wesentlichen Problemen ihrer Aufgabenstellung widmen, wobei die optimale parallele Ausführung auf unterschiedlichen Plattformen (CPUs, GPUs) mittels Werkzeugunterstützung automatisch erfolgt. Ein kontinuierlicher, statistischer Verbesserungsprozess passt die Anwendung zur Laufzeit an die sich ändernden Anforderungen an. Das Forschungsprojekt wird durch das SCCH und weitere anerkannte internationale Forschungs- (die Universitäten Hertfordshire, St. Andrews, Twente, Amsterdam) und Industriepartner (Philips Healthcare, Technion, SAP, BioID) vorangetrieben. „Die Aufgabe des SCCH ist die industrie-/praxisnahe Anwendungen mit Hilfe der in ADVANCE entwickelten Werkzeuge (Entwicklungssprachen und Compiler) umzusetzen. Wir beurteilen die Werkzeuge hinsichtlich ihrer Performanz und ihrer Software Engineering- Aspekte . Unser Feedback dient der ständigen Verbesserung der Werkzeuge“, erklärt DI Volkmar Wieser, der das Projekt am SCCH leitet. Die entwickelten Werkzeuge sind besonders geeignet für Bildverarbeitungs- und Machine Learning Probleme bzw. bei allen Daten, die unabhängig voneinander betrachtet werden können. Dr. Bernhard Moser ergänzt: „In unserem Bereich sind wir mit vielen solchen Problemstellungen konfrontiert, daher suchen wir nach Methoden, die uns bei der Entwicklung von High-Performance-Anwendungen unterstützen. Nicht nur die Anwendungen sollen schnell laufen, sondern auch deren software-technische Umsetzung muss effizient erfolgen. Genau diesen Aspekten der High-Performance und High-Productivity trägt das Projekt ADVANCE Rechung.“ 19 SCCH MAGAZINE 1/2011 SCHWERPUNKT FORSCHUNG / FOCUS RESEARCH Engineering) was launched. Here software developers are offered tools to support them in the implementation of parallel program structures. With the help of a simple development language, they can concentrate on the significant problems of their programming task, while optimal parallel execution on various platforms (CPUs, GPUs) is handled automatically via tool support. A continuous, static improvement process adapts the application to changing requirements at run time. The research project is driven by Software Competence Center Hagenberg and other recognized international research partners (the universities of Hertfordshire, St. Andrews, Twente, Amsterdam) and industrial partners (Philips Healthcare, Technion, SAP, BioID). “SCCH’s task is to implement industrial, real-life applications with the help of the tools developed in ADVANCE (development language and compiler). We evaluate the tools with respect to their performance and software engineering aspects. Our feedback serves the continuous improvement of the tools,” explains Dipl.-Ing. Volkmar Wieser, who leads the project at SCCH. The tools developed in the project are particularly suited for image processing and machine learning problems as well as for any sort of data that can be viewed independently. Dr. Bernhard Moser adds: “In our Area we are confronted with several such problems; therefore we are seeking methods that support us in the development of high-performance applications. Not only should the applications run fast, but also their software engineering implementation must be efficient. The project ADVANCE addresses precisely these aspects of high-performance and high-productivity.”
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