Jahresbericht informatik 2009 - KIT – Fakultät für Informatik

Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation
Die Multicore-Gruppe: Software Engineering für Multicore-Systeme
http://www.multicore-systems.org/research/
Multikernprozessoren stellen Softwaretechniker vor die Herausforderung, Anwendungen
aller Art zu parallelisieren. Die Gruppe entwickelt alltagstaugliche Softwaretechnikmethoden
für parallele Programme. Sie wird von Prof. Dr. Walter F. Tichy und Dr. Victor
Pankratius geleitet und besteht aus wissenschaftlichen Mitarbeitern des Lehrstuhls für
Programmiersysteme sowie der Young Investigator Group, die Teil der Exzellenzinitiative
ist. Die Mitarbeiter der Multicore-Gruppe arbeiteten im Jahr 2009 an folgenden Themen:
Offline-Auto-Tuning
(C. Schäfer, V. Pankratius)
Die Forschungsarbeit befasst sich mit Problemstellungen im Bereich des Auto-Tuning paralleler
Architekturen. Die Grundidee des Auto-Tuning wurde derart erweitert, dass nicht
mehr nur algorithmische Programme, sondern auch komplexe parallele Architekturen mittels
eines automatisierten Verfahrens entworfen, implementiert und optimiert werden können
- unabhängig von Größe, Anwendungsgebiet oder Zielplattform der Applikation.
Hierzu wurden neben einer Instrumentierungssprache zur Spezifikation von Tuning-
Instruktionen im Programmquelltext (Atune-IL) ein Verfahren für den Entwurf paralleler
optimierbarer Architekturen sowie deren automatisierte Implementierung entwickelt
(Atune-TA); das Konzept eines suchbasierten Auto-Tuners für parallele Architekturen rundet
das Gesamtkonzept ab (Atune-OPT). Die Funktionalität der Konzepte wurde an Hand
einer prototypischen Implementierung unter Beweis gestellt, während die Verfahren mittels
Fallstudien evaluiert wurden. Die experimentellen Ergebnisse erwiesen sich als vielversprechend
und belegen die Unentbehrlichkeit der Kombination aus Parallelisierung und
Optimierung. Darüber hinaus wurden mehrere Auto-Tuning-Algorithmen entwickelt und
evaluiert.
Online-Auto-Tuning
(T. Karcher, V. Pankratius)
Die Entwicklung von Auto-Tuning-Werkzeugen zur automatischen Performanzoptimierung
für parallele Anwendungen wurde fortgesetzt. Sie ermöglichen ein automatisches
Auffinden der besten Konfiguration von Performanzparametern wie z.B. den
Parallelitätsgrad auf verschiedenen Ebenen der Softwarearchitektur. Ein in das
Betriebssystem eingebetteter Auto-Tuner wurde entworfen und prototypisch als Linux-
Modul implementiert. Er ermöglicht die Optimierung mit Produktivdaten zur Laufzeit des
Programms, d.h. die Abgrenzung zwischen der Phase des Auffindens der optimalen
Parameterkonfiguration im Labor und der Performanzoptimierung während des Betriebs
ist nicht mehr notwendig.
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