Workflow Layer of Heterogeneous Computing

• 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.

• low-level/high-level mixture programming

• 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

Persoane interesate si cu cunostinte de baza la:

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

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

• 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

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

• 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

• 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

• 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

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

• MPI
  • http://www.mcs.anl.gov/research/projects/mpich2/
  • http://en.wikipedia.org/wiki/MPICH
  • http://en.wikipedia.org/wiki/Message_Passing_Interface
• OpenCL
  • http://en.wikipedia.org/wiki/OpenCL
  • http://www.khronos.org/opencl/
  • http://developer.apple.com/mac/library/documentation/Performance/Conceptual/OpenCL_MacProgGuide/OpenCL_MacProgGuide.pdf
  • http://developer.amd.com/zones/OpenCLZone/Pages/default.aspx
  • http://www.nvidia.com/object/cuda_opencl_new.html
• CUDA & STREAM
  • http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA
  • http://www.amd.com/US/PRODUCTS/TECHNOLOGIES/STREAM-TECHNOLOGY/Pages/stream-technology.aspx
  • http://www.nvidia.com/object/cuda_home_new.html
• Articole Stiintifice HPC, Calcul Eterogen
  • http://www.gpucomputing.net/
• Altele
  • http://www.redhat.com/rhel/
  • http://www.fixstars.com/en/products/ydel/cuda/