Grupo de Computación de Altas Prestaciones GCAPULL, Univers. GCAPULL, Universidad de La Laguna, Tenerife

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1 Grupo de Computación de Altas Prestaciones GCAPULL, Universidad de La Laguna, Tenerife Febrero 2010, Alicante

2 Contents El grupo 1 El grupo 2 3 4

3 Composición 6 doctores 7 alumnos en fase de tesis Información Página de Grupo:

4 Financiación - Proyectos - Redes Proyectos del Plan Nacional Universidad de Murcia (Valencia), Universidad Jaime I de Castellón, Universidad de Alicante (Elche) Proyectos de la Comunidad 3 Proyectos - Colaboración con empresas Red Nacional CAPAP-H Europea: High Performance Computation on Complex Systems (IC085) 19 Países - 32 Universidades

5 Líneas de Investigación- Computación de Altas Prestaciones ULL (CAPULL) Computación en Paralelo en Sistemas Heterogéneos Modelización y Paralelización de Aplicaciones Científicas - Optimización Combinatoria Paralelización del código de simulación de partículas GEANT 4 en colaboración con el CIEMAT Herramientas y Entornos para la Computación Paralela DPSKEL llc Cloud Computing - Servicios Web -

6 Sistemas Heterogéneos Autooptimización Universidad de Murcia Sintonizado dinámico de aplicaciones

7 Modelización Anaĺıtica/Estadística Universidad de Santiago

8 DPSKEL: Objetivos Introducir secciones de código secuencial que serán ejecutadas en paralelo. Esqueletos que sean independientes de la arquitectura. Lenguajes de especificación que describen el dominio de la aplicación y que sean independientes de la arquitectura. Traductores de documentos expresados en ese lenguaje a instancias del esqueleto.

9 DPSKEL: La arquitectura

10 DPSKEL: Esqueletos para programación Dinámica No hay necesidad de codificar. El usuario especifica el problema y no codifica el algoritmo. Independencia de lenguajes de programación específicos y de librerías o esqueletos. Generación de nuevas aplicaciones debido a los rápidos tiempos de desarrollo. Mejora en la calidad de la aplicación. Incremento del uso de arquitecturas paralelas por usuarios no expertos. Rápida inclusión de la tecnología emergente en sus sistemas. Se pueden desarrollar nuevos transformadores cuando se necesite.

11 llc: La Laguna C llc es un lenguaje paralelo de alto nivel que permite combinar y explotar las mejores características de MPI y OpenMP. llc sigue la simplicidad de OpenMP y evita sus conocidos inconvenientes. Un código OpenMP no puede ser portado a arquitecturas de memoria distribuida. En llc el código anotado con directivas paralelas es compilado con llcomp, el llc compilador-traductor. llcomp produce un código fuente eficiente y portable válido para arquitecturas de memoria compartida, memoria distribuida y arquitecturas híbrida.

12 llc: Características Sintaxis ANSI C Paralelismo expresado utilizando directivas de compilación (#pragmas) El lenguaje implementa un conjunto de contructos paralelos básicos Sintaxis tipo-openmp: extiende OpenMP a memoria distribuida y es compatible con sus directivas y clausulas Se añade un pequeño conjunto de directivas llc El lenguaje se basa en el Modelo de Computación Colectiva (OTOSP)

13 llc: Principales constructos Parallel loops / forall: #pragma omp for Parallel Sections: #pragma omp sections #pragma omp section Pipelines: #pragma llc pipeline Workqueues: #pragma intel omp taskq #pragma intel omp task

14 El proceso de traducción llcomp

15 : Objetivos Proporcionar una solución libre, estándar y sencilla. Una interfaz amigable Proyecto colaborativo y abierto Solución modular y extensible

16 : Open Computational Framework Implementado como una pasarela (web) para sistemas de cómputo Aplicación Free Open Source Licenciado bajo GPL Descargable desde Disponible como un paquete Debian o como un fichero.tar.gz Acceso al repositorio de código (subversion) Desarrollado utilizando tecnologías ligeras Implementado en PHP, Perl y Python Solo se necesitan los intérpretes y los módulos del servidor

17 Una prueba de concepto

18 El cliente web

19 El cliente ĺınea de comandos

20 La librería Python lib 1 #!/ usr /bin / python 2 3 import opencf 4 5 servers = [ 6 opencf. Server ( http :// srv01 / server / opencf.php?wsdl ), 7 opencf. Server ( http :// srv02 / server / opencf.php?wsdl ), 8 ] 9 10 sched = opencf. SimpleScheduler ( servers ) job = opencf. Job ( hello_world, 10) # Execution with scheduler 15 job.run ( sched = sched ) # Execution without scheduler 18 job.run ( server = servers [0]) print job. status ()

21 Activando el planificador

22 Muchas Gracias

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