Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Hofmann, Michael
Rünger, Gudula (Prof. Dr.) (Gutachter); Wolf, Felix (Prof. Dr.) (Gutachter)
Effiziente parallele Sortier- und Datenumverteilungsverfahren für Partikelsimulationen auf Parallelrechnern mit verteiltem Speicher
Efficient Parallel Sorting and Data Redistribution Methods for Particle Codes on Distributed Memory Systems
Kurzfassung in deutsch
Partikelsimulationen repräsentieren eine Klasse von daten- und rechenintensiven Simulationsanwendungen, die in unterschiedlichen Bereichen der Wissenschaft und der industriellen Forschung zum Einsatz kommen. Der hohe Berechnungsaufwand der eingesetzten Lösungsmethoden und die großen Datenmengen, die zur Modellierung realistischer Probleme benötigt werden, machen die Nutzung paralleler Rechentechnik hierfür unverzichtbar. Parallelrechner mit verteiltem Speicher stellen dabei eine weit verbreitete Architektur dar, bei der eine Vielzahl an parallel arbeitenden Rechenknoten über ein Verbindungsnetzwerk miteinander Daten austauschen können. Die Berechnung von Wechselwirkungen zwischen Partikeln stellt oft den Hauptaufwand einer Partikelsimulation dar und wird mit Hilfe schneller Lösungsmethoden, wie dem Barnes-Hut-Algorithmus oder der Schnellen Multipolmethode, durchgeführt. Effiziente parallele Implementierungen dieser Algorithmen benötigen dabei eine Sortierung der Partikel nach ihren räumlichen Positionen. Die Sortierung ist sowohl notwendig, um einen effizienten Zugriff auf die Partikeldaten zu erhalten, als auch Teil von Optimierungen zur Erhöhung der Lokalität von Speicherzugriffen, zur Minimierung der Kommunikation und zur Verbesserung der Lastbalancierung paralleler Berechnungen.Die vorliegende Dissertation beschäftigt sich mit der Entwicklung eines effizienten parallelen Sortierverfahrens und der dafür benötigten Kommunikationsoperationen zur Datenumverteilung in Partikelsimulationen. Hierzu werden eine Vielzahl existierender paralleler Sortierverfahren für verteilten Speicher analysiert und mit den Anforderungen von Seiten der Partikelsimulationsanwendungen verglichen. Besondere Herausforderungen ergeben sich dabei hinsichtlich der Aufteilung der Partikeldaten auf verteilten Speicher, der Gewichtung zu sortierender Daten zur verbesserten Lastbalancierung, dem Umgang mit doppelten Schlüsselwerten sowie der Verfügbarkeit und Nutzung speichereffizienter Kommunikationsoperationen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, wird ein neues paralleles Sortierverfahren entwickelt und in die betrachteten Anwendungsprogramme integriert. Darüber hinaus wird ein neuer In-place-Algorithmus für der MPI_Alltoallv-Kommunikationsoperation vorgestellt, mit dem der Speicherverbrauch für die notwendige Datenumverteilung innerhalb der parallelen Sortierung deutlich reduziert werden kann. Das Verhalten aller entwickelten Verfahren wird jeweils isoliert und im praxisrelevanten Einsatz innerhalb verschiedener Anwendungsprogramme und unter Verwendung unterschiedlicher, insbesondere auch hochskalierbarer Parallelrechner untersucht.
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Professur Praktische Informatik | |
| Fakultät: | Fakultät für Informatik | |
| Dokumentart: | Dissertation | |
| Betreuer: | Rünger, Gudula (Prof. Dr.) | |
| URL/URN: | http://www.qucosa.de/recherche/frontdoor/?tx_slubopus4frontend[id]=8622 ; urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-86229 | |
| Quelle: | 2012. - 122 S. | |
| Freie Schlagwörter (Deutsch): | Paralleles Sortieren , Datenumverteilung , Partikelsimulation , Performance-Optimierung , Verteilter Speicher | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | parallel sorting , data redistribution , particle simulation , performance optimization , distributed memory | |
| Tag der mündlichen Prüfung | 09.03.2012 |
