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Energy-Aware Sustainable Computing on Future\nTechnology – Paving the Road to Exascale Computing

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Energieeffizientes Hochleistungsrechnen durch bessere Algorithmen

Während die meisten Bemühungen darum, HPC-Technologie energiesparender zu gestalten, dazu neigen, sich auf Hardware zu konzentrieren, hat das EXA2GREEN-Projekt einen anderen Weg eingeschlagen und mit Erfolg Algorithmen entwickelt. Mit dem projekteigenen ArduPower schließt sich der Kreis. Dabei handelt es sich um ein Gerät, das den Stromverbrauch der einzelnen Hardwarekomponenten misst.

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„Die gegenwärtigen HPC-Plattformen verbrauchen eine derart große Menge an Energie, dass die weitere erfolgreiche Entwicklung und Nutzung dieser Systeme stark von der Optimierung der Energieeffizienz abhängen werden“, so Prof. Vincent Heuveline, Koordinator von EXA2GREEN an der Universität Heidelberg. Genau dieser Gedanke hat ihn und sein Team zur Initiierung des Projekts mit einem einzigartigen Ansatz gebracht. Während das Team anerkennt, dass Fortschritte in der Hardwareentwicklung und -fertigung zu einer erheblichen Steigerung der Energieeffizienz führen werden, beschlossen die Forscher, sich auf anderes, ungenutztes Potenzial zu konzentrieren: jenes des algorithmischen Designs und der Softwareentwicklung. Das Dreijahresprojekt endete im Oktober 2015. Es resultierte in einem Software-Tool zur Nachverfolgung und Analyse der Leistung und des Energieverbrauchs von parallelen wissenschaftlichen Anwendungen. Aber um das zu erreichen, musste das Team zunächst definieren, was ein energieeffizienter Algorithmus ist. „Der erste Schritt hin zu einem energieeffizienten Algorithmus besteht darin, dessen Verhalten zu analysieren“, erklärt Prof. Heuveline. „Wie viel Energie wird insgesamt verbraucht, wo am meisten, wo sind die Engpässe, wie viel Leistung nimmt jeder Teil des Algorithmus auf, und gibt es irgendwelche ineffizienten Teile?“ Er fährt fort: „Um eine derartige Analyse durchzuführen, sind Messgeräte, Nachverfolgungswerkzeuge sowie integrierte Profilierungs- und Inspektionstools erforderlich. Das gewonnene Wissen kann dann genutzt werden, um die ineffizienten Teile von Algorithmen zu verbessern. Zu den typischen Maßnahmen zählen die Beseitigung von aktivem Warten, Optimierung der Aufgabenplanung, um die vorhandene Hardware besser ausnutzen oder sogar an andere Hardware anzupassen, die sich für die Bedürfnisse eines bestimmten Algorithmus besser eignet.“ Das Team entwickelte verschiedene numerische Algorithmen, insbesondere zu linearen Algebra-Routinen und Lösern, die eine wichtige Rolle in vielen wissenschaftlichen Anwendungen spielen. Es wurden Softwarepakete entwickelt, die von den Forschern genutzt oder auf HPC-Infrastruktur installiert werden, können so dass die Ergebnisse einen unmittelbaren Einfluss auf die Energieeffizienz aller Anwendungen haben, die diese nutzen. Die Früchte der Forschung: Wettervorhersagemodell nach COSMO-ART Wie jede wissenschaftliche Idee oder Methode einen Machbarkeitsnachweis benötigt, bestand eine weitere wichtige Aufgabe des EXA2GREEN-Teams in der Identifizierung eines geeigneten Modellsystems. Es entschied sich für http://www.imk-tro.kit.edu/english/3509.php (COSMO-ART) - eine Softwarelösung auf Basis des operationellen Wettervorhersagemodells des COSMO-Konsortiums, welches die Berechnung der Interaktion von Gasen und Aerosolen in der Atmosphäre ermöglicht. „Es war eine bewusste Entscheidung, eine Anwendung zu nutzen, deren Optimierung greifbare Vorteile für diesen wichtigen Forschungssektor hätte“, erklärt Prof. Heuveline. „Wir haben mehrere ergänzende Techniken zur Verringerung des Energieverbrauchs des numerischen Wettervorhersagemodells von COSMO-ART verwendet. Zum Beispiel untersuchten wir die Verwendung von verschiedenen Präzisionsformaten von Gleitkommadaten, verbesserten die Methoden zur Berechnung der zeitlichen Entwicklung der Atmosphärenchemie, verwendeten fortschrittliche Parallelisierungsverfahren und portierten die gesamte Anwendung auf neue Hardwareplattformen.“ Schließlich gelang es dem Team, den Gesamtenergieverbrauch von COSMO-ART durch drei zu teilen, während für die Simulation ein Beschleunigungsfaktor vier erzielt wurde. ArduPower: der Stromineffizienztracker Obwohl das Projekt bei seiner Konzeption nicht auf eine kommerzielle Nutzung seiner Entwicklungen ausgerichtet war, ist einer seiner wichtigsten Beiträge ArduPower - eine neue Art eines internen Stromzählers, der zur Messung des Stromverbrauchs der einzelnen Hardwarekomponenten wie etwa Computerprozessor oder -speicher, eingesetzt werden kann. „Die Entwicklung eines solchen neuen Messgeräts war wichtig, um den Algorithmus-Analyserahmen zu ergänzen, da es bislang keine hinreichenden Lösungen gab“, erläutert Prof. Heuveline. Er sagt, dass ArduPower ein vielversprechender Kandidat für die Schaffung eines kommerziellen Produkts oder Dienstes sei. Seitdem das Projekt abgeschlossen wurde, hat das Team die Arbeit auf dem Gebiet des energieeffizienten HPC fortgesetzt. Die Forscher sind in der Zusammenarbeit ICT-Energy aktiv und haben Energieeffizienz in großmaßstäblichen Anwendungen gefördert. Im November 2015 hat einer der Projektpartner, IBM Research Zürich, den Gordon Bell Prize für seine skalierbaren Energiesimulationen der Erdmantelkonvektion, die auf 1,6 Millionen BlueGene/Q-Kernen durchgeführt wurden, gewonnen.

Schlüsselbegriffe

ArduPower, Energieeffizienz, Algorithmen, Software, HPC, High Performance Computing, Hochleistungsrechnen, weathercast, Wetterbericht, COSMO-ART, EXA2GREEN

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