Performance Engineering


Organisation:
Professur für Höchstleistungsrechnen

Description:

Performance Engineering ist ein strukturierter, modellbasierter Prozess zur zielgerichteten Optimierung und Parallelisierung von Basisoperationen, Algorithmen und Anwenderprogrammen für moderne Hardwarearchitekturen. Mit Hilfe geeigneter Performancemodelle wird die Wechselwirkung von Anwendung mit einer gegebenen Hardwarearchitektur beschrieben und damit das laufzeitlimitierende  Bottleneck sowie ein Wert für die maximale Leistung der Applikation auf der gegebenen Hardwarearchitektur bestimmt. Ein Vergleich der gemessenen Werte zeigt, ob diese erreicht wird. Falls dies nicht der Fall ist zeigt eine Analyse der Ursachen zielgerichtete Optimierungs- und Parallelisierungsstrategien auf. Dieser Ansatz ist nicht auf klassische Mikroprozessorarchitekturen beschränkt und kann darüber hinaus auch für Performanceprojektionen für zukünftige Rechnerarchitekturen verwendet werden. Typischerweise werden analytische Performancemodelle wie das Roofline-Model oder das in der Arbeitsgruppe entwickelte Execution-Cache-Memory (ECM) Modell verwendet.


Related Project(s)


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Assigned publications


Laukemann, J., Hammer, J., Hofmann, J., Hager, G., & Wellein, G. (2018). Automated Instruction Stream Throughput Prediction for Intel and AMD Microarchitectures. In 2018 IEEE/ACM Performance Modeling, Benchmarking and Simulation of High Performance Computer Systems (PMBS) (pp. 121-131). Dallas, TX, US: IEEE.
Kreutzer, M., Ernst, D., Bishop, A.R., Fehske, H., Hager, G., Nakajima, K., & Wellein, G. (2018). Chebyshev filter diagonalization on modern manycore processors and GPGPUs. Springer Verlag.
Anzt, H., Kreutzer, M., Ponce, E., Peterson, G.D., Wellein, G., & Dongarra, J. (2018). Optimization and performance evaluation of the IDR iterative Krylov solver on GPUs. International Journal of High Performance Computing Applications, 32(2), 220-230. https://dx.doi.org/10.1177/1094342016646844

Last updated on 2018-24-10 at 15:03