WLoHC

WLoHC

Workflow Layer of Heterogeneous Computing

Nume și descriere proiect

Prin definirea logica a relațiilor Proces-Date si maximizarea potențialului unei rețele de calculatoare, se poate ajunge la obținerea unor rezultate satisfăcătoare in timp util.
Luăm in considerare un algoritm care este prea complex pentru a fi executat pe un singur procesor fie el multicore.
In cadrul unei rețele sa presupunem ca majoritatea nodurilor beneficiază de o arhitectură multicore mixta (CPU+GPU).
Putem astfel recolta întreaga putere a unui rețele (având în vedere ca problema poate fi împărţită) prin calcul paralel/distribuit/eterogen.Aplicatia se vrea a fi un layer prin care poate duce la o rezolvare a acestei probleme.

Categorie aplicație

low-level/high-level mixture programming

Obiective

crearea/modificarea unui workflow pentru controlul fluxului de executie
crearea/adaptarea unui layer pentru distribuirea calcului local in functie de hardware
extragerea de informatii hardware din fiecare sistem nod si centralizarea sa la server
rezvolrea cel putin a unei probleme real world folosind modelul creat/ statistici referitoare le eficienta

Grup țintă

Persoane interesate si cu cunostinte de baza la:

tendinte evolutie hardware
calcul eterogen
calcul distribuit
controlul fluxului de executie procese/date

Limbaje de programare/biblioteci/aplicații/framework-uri folosite

Datorita multitudinii de optiuni in calculul eterogen si a distributiei acestuia in retea parte din optiunile enumerate pot fi schimbate inainte sau de-a lungul proiectului:

Programare C/C++ si/sau Java
OpenCL ( INTEL/AMD/NVIDIA/ATI ) - C99 derivat
BPEL pentru descrierea fluxului (incert)
posibil MPI / Open MPI

Cerințe necesare

cunostinte bune programare C/C++
cunostinte bune notiuni calcul paralel/distribuit (ex programare MPI/WCF/RMI)
cunostinte de baza calcul eterogen
cunostinte de baza arhitectura CPU-GPU

Cerințe recomandate

cunostinte OpenCL/ CUDA/ Stream
cunostinte aprofundate arhitectura GPU/CPU
cunostinte bune alte limbaje programare Java/Python…

Sisteme de calcul recomandate

Preferabil laptop
Dual Core CPU (Intel/AMD)
2GB RAM
Placa video discreta cu suport STREAM sau CUDA.
- Atentie suport dx10 != suport CUDA/STREAM
- ATI - seria HD4 minim cu exceptii
- NVIDIA - seria 8 minim cu exceptii

Cunoștințe/abilități dobândite

diferente arhitecturi CPU-GPU
programare arhitecturi eterogene
aprecierea problemelor ce pot fi rezolvate cu CPU/GPU
teamwork/comunicare
proiect orientat catre cercetare/ multe din tehnologiile in discutie inca in stadiu de dezvoltare

Roadmap

Interviu + Test: 29 iunie - 1 iulie
Rezultate: 1-2 iulie
5-6 iulie: Trunchi Comun (prezentari – 2 zile)
- prezentare generala proiect / planificare / stabilire program
- prezentare arhitecturi CPU/GPU/Cell, tendinte tehnologice, proiecte cercetare
- tehnologii openMPI/OpenMP,CUDA vs STREAM vs OPENCL, Java, diverse framework-uri
7-9 iulie: Impartire/ Specializare Modul (prezentari – 3 zile)
- impartire indivizi pe module, aprofundare / specializare
  - (1) Java workflow design / Job Generator / Java → C / aplicatie OpenCL
  - (2) Scheduler MPI / OpenCL/ monitorizare
  - (1) Distributie locala openCL CPU/GPU
Deadline 1
- Java workflow design / Job Generator: 15 iulie
- Scheduller alfa: 16 iulie
- Distributie locala openCL CPU/GPU: 16 iulie
Deadline 2
- Scheduller beta: 20 iulie
- Aplicatie OpenCL - Algoritm fractali OpenCL: 21 iulie
- Unificare si testare: 21-22 iulie

Draft arhitectură (componente principale)

 |----------------|           |-----------|
 | Java Workflow  |-----------| Job List  |------|
 |----------------|           |-----------|      |
                                                 |
                                                 |
                                             -----------------
                                            |   Scheduller   | eg. MPI - C
                                             -----------------
                                                    -
                                                    -  
                                            Nod<====-====>Nod --- CPU / GPU     - OpenCL
                                                               - interogare componente/monitorizare

Table of Contents