Skip to main content Skip to main navigation

Projekt

Metacca

Metaprogramming for Accelerators

Metaprogramming for Accelerators

  • Laufzeit:
  • Forschungsthemen
    Sonstige
  • Anwendungsfelder
    Sonstige

Metacca ist ein vom BMBF gefördertes Projekt für "Grundlagenorientierte Forschung für HPC-Software im Hoch- und Höchstleistungsrechnen". Ziel von Metacca ist, das AnyDSL-Framework zu einer homogenen Programmierumgebung für heterogene Ein- und Mehrknoten-Systeme auszubauen. Hierbei wird die vorhandene Programmiersprache und Compiler um ein ausdrucksvolles Typsystem sowie Sprach-Features erweitert, welche eine effiziente Programmierung von Beschleunigern ermöglichen. Wesentliche Aspekte dieser Erweiterung betreffen die Modellierung von Speicher auf heterogenen Systemen, die Verteilung von Daten auf mehrere Rechenknoten und die Verbesserung der Mächtigkeit des Ansatzes zur partiellen Auswertung.

Innerhalb des Projektes wird basierend auf diesen Spracherweiterungen die Unterstützung für Verteilung und Synchronisation von datenparallelen Programmen mithilfe von partieller Auswertung als Bibliothek zur Verfügung gestellt. Performance-Modelle und statische Analyse-Werkzeuge werden in die AnyDSL-Toolchain integriert, um die Entwicklung von Anwendungen und die Auswahl von Parametern zu unterstützen. Eine Laufzeitumgebung mit eingebautem Performance-Profiling kümmert sich um das Ressourcenmanagement und die Systemkonfiguration. Das so entwickelte Framework wird anhand von Anwendungen aus der Bioinformatik und Ray-Tracing evaluiert. Als Zielplattformen dienen heterogene Einzelknoten und Cluster mit mehreren Beschleunigern.

Partner

  • Universität des Saarlandes (UdS: Konsortialleitung)
  • Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz (DFKI)
  • Regionales Rechenzentrum Erlangen (RRZE)
  • Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU)
  • Johannes Gutenberg Universität Mainz (JGU)

Fördergeber

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

BMBF - Bundesministerium für Bildung und Forschung

Publikationen zum Projekt

Xiang Xu; Lu Wang; Arsène Pérard-Gayot; Richard Membarth; Cuiyu Li; Chenglei Yang; Philipp Slusallek

In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (TVCG), Vol. 30, No. 2, Pages 1489-1501, IEEE, 11/2022.

Zur Publikation

Rafael Ravedutti Lucio Machado; Jonas Schmitt; Sebastian Eibl; Jan Eitzinger; Roland Leißa; Sebastian Hack; Arsène Pérard-Gayot; Richard Membarth; Harald Köstler

In: Journal of Computational Science (JOCS), Vol. 54, No. 101425, Pages 1-11, Elsevier, 7/2021.

Zur Publikation

M. Akif Özkan; Arsène Pérard-Gayot; Richard Membarth; Philipp Slusallek; Roland Leißa; Sebastian Hack; Jürgen Teich; Frank Hannig

In: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems (TCAD), Vol. 39, No. 11, Pages 3202-3214, IEEE, 9/2020.

Zur Publikation