LLNL cooperará con el Centro de Excelencia oneAPI de la Universidad de Utah

0
4
zfp adaptivity 092122

El nuevo Centro de Excelencia oneAPI de la Universidad de Utah contará con la cooperación del Centro de Computación Científica Aplicada del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore y acelerará el software de compresión ZFP para avanzar en la computación a exaescala. Desarrollado por LLNL, ZFP es un software de última generación para la compresión con pérdida controlada de errores y sin pérdida de datos de punto flotante que se está convirtiendo en un estándar de facto en la comunidad de HPC. Se muestra una ilustración de la capacidad de ZFP para variar la relación de compresión a cualquier configuración deseada, desde 10:1 a la izquierda hasta 250:1 a la derecha, donde es evidente la partición del conjunto de datos en pequeños bloques.

La Universidad de Utah ha anunciado la creación de un nuevo Centro de Excelencia oneAPI centrado en el desarrollo de técnicas de compresión de datos portátiles, escalables y de alto rendimiento.

El Centro oneAPI se dirigirá desde el Centro para el Análisis y Visualización de Manejo de Datos Extremos (CEDMAV) de la Universidad de Utah e involucrará la cooperación del Centro de Computación Científica Aplicada (CASC) del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore. Acelerará el software de compresión ZFP utilizando la programación abierta basada en estándares de oneAPI en múltiples arquitecturas para avanzar en la computación a exaescala.

Los participantes dijeron que los esfuerzos del centro amplían las colaboraciones de larga data de las organizaciones dedicadas a desarrollar formatos y diseños de datos avanzados para un almacenamiento eficiente y proporcionar acceso a datos científicos a gran escala para arquitecturas de computación de alto rendimiento (HPC).

“El CEDMAV de la Universidad de Utah, en colaboración con el CASC de LLNL, ha sido pionero en la investigación en la gestión de aplicaciones de datos extremos que involucran simulaciones científicas e instalaciones experimentales”, dijo Manish Prashar, director del Instituto de Computación e Imágenes Científicas de la Universidad de Utah. “Esta colaboración tiene un largo historial de desarrollo e implementación de software científico de código abierto que encuentra una amplia adopción en las comunidades de interés. Este Centro de Excelencia oneAPI fortalecerá esta colaboración y ayudará a que esta investigación académica encuentre una adopción práctica en sistemas de múltiples arquitecturas”.

Desarrollado por LLNL, ZFP es un software de última generación para la compresión con pérdida controlada de errores y sin pérdidas de datos de coma flotante que se está convirtiendo en un estándar de facto en la comunidad de HPC, con numerosas aplicaciones y usuarios de ciencia e ingeniería. La (des)compresión de ZFP es particularmente adecuada para la ejecución de datos paralelos a través de su descomposición en pequeños bloques de datos independientes, y se han desarrollado backends paralelos para modelos de programación OpenMP, CUDA y HIP, según el científico informático de LLNL Peter Lindstrom.

“Como líder del desarrollo de ZFP, estoy entusiasmado con esta oportunidad con nuestros colaboradores de larga data en la Universidad de Utah para ampliar las capacidades de nuestro compresor ZFP para que funcione de manera eficiente en las supercomputadoras de próxima generación, incluido el sistema Aurora del Laboratorio Nacional de Argonne, uno de los primeros sistemas de exaescala del mundo”, dijo Lindstrom. “El software de compresión resultante permitirá que las aplicaciones informáticas científicas a gran escala, entre otras, aumenten de manera efectiva la capacidad de la memoria y el ancho de banda al tiempo que reducen significativamente el tiempo de comunicación y E/S y el almacenamiento fuera de línea”.

Con el equipo de desarrollo de ZFP en LLNL, el centro de excelencia oneAPI desarrollará un backend de ZFP portátil, escalable y de alto rendimiento basado en SYCL que se ejecuta en arquitecturas de aceleradores de diferentes proveedores, incluidas las GPU de centros de datos de Intel. Como una de las tecnologías de software seleccionadas por el Proyecto de Computación a Exaescala (ECP) del Departamento de Energía (DOE), ZFP es adoptada por simulaciones masivamente paralelas y tecnologías que se ejecutan en algunas de las supercomputadoras más grandes del mundo, lo que beneficiará a varias aplicaciones científicas de alta visibilidad. Además, la adopción generalizada de ZFP en la industria y el mundo académico contribuirá al avance de muchas tecnologías de gestión de datos a gran escala, incluidas HDF5, ADIOS, OpenZGY, OpenVisus y Zarr.

El desarrollo de un puerto SYCL de ZFP de alto rendimiento en arquitecturas aceleradoras que admitan múltiples proveedores beneficiará a varias aplicaciones de supercomputación de alta visibilidad y mostrará mejor el poder de un ecosistema de software abierto basado en estándares.

“El trabajo de la Universidad de Utah y el Laboratorio Nacional Lawrence Livermore en el desarrollo de una biblioteca ZFP basada en SYCL de alto rendimiento ayuda a la disponibilidad de datos científicos a gran escala para arquitecturas informáticas de alto rendimiento, lo que permite que las aplicaciones a gran escala apunten a múltiples arquitecturas de aceleradores”, dijo Scott Apeland, director sénior. de los programas Intel Developer Ecosystem. “Este último Centro de Excelencia mostrará cómo el desarrollo oneAPI abierto y basado en estándares beneficia a la comunidad de desarrolladores”.

El enfoque de investigación de CEDMAV se deriva de una evaluación sistemática de las necesidades de la aplicación HPC y cómo conducen a nuevas investigaciones e innovaciones, seguidas de una validación práctica y el despliegue en comunidades más amplias. Las colaboraciones anteriores de CEDMAV con LLNL incluyen proyectos de investigación compartidos, personal con nombramientos dobles, estudiantes en prácticas y posdoctorados.

“Es un honor para CEDMAV establecer este Centro de Excelencia oneAPI en colaboración con LLNL. Esto brindará una gran oportunidad para consolidar nuestra colaboración y expandirla con el apoyo y la colaboración de los ingenieros de Intel”, dijo el director fundador de CEDMAV y exlíder del grupo de análisis de datos CASC en LLNL Valerio Pascucci. “Es emocionante ver el surgimiento del modelo de programación oneAPI que planeamos adoptar por completo en este proyecto. En particular, la abstracción multiplataforma de SYCL aumentará enormemente la productividad de nuestros equipos en la creación de códigos de rendimiento que se ejecutan de manera eficiente en arquitecturas modernas y heterogéneas. Diversas arquitecturas de hardware y software se están volviendo omnipresentes en los sistemas de alto rendimiento, y la tecnología oneAPI aumentará enormemente el impacto de ZFP en un amplio espectro de aplicaciones”.

Sobre CEDMAV

El CEDMAV de la Universidad de Utah es reconocido internacionalmente por sus actividades de investigación teórica y algorítmica, desarrollo de sistemas y despliegue de herramientas para el tratamiento de datos extremos. Esta investigación se encuentra en la intersección de la visualización científica, la gestión de big data, la HPC y el análisis de datos.

Acerca de CCAC

El Centro de Computación Científica Aplicada sirve como ventana de LLNL a las comunidades más amplias de investigación en ciencias de la computación, física computacional, matemáticas aplicadas y ciencia de datos. Con socios académicos, industriales y otros laboratorios gubernamentales, lleva a cabo investigaciones y desarrollos científicos de clase mundial sobre problemas críticos para la seguridad nacional.

Acerca de una API

oneAPI es un modelo de programación abierto, unificado y de arquitectura cruzada para CPU y arquitecturas de aceleradores (GPU, FPGA y otros). Basado en estándares, el modelo de programación simplifica el desarrollo de software y ofrece un rendimiento sin concesiones para un cómputo acelerado sin bloqueo propietario, al tiempo que permite la integración del código existente. Con oneAPI, los desarrolladores pueden elegir la mejor arquitectura para el problema específico que intentan resolver sin necesidad de volver a escribir el software para la siguiente arquitectura y plataforma.

/PublicRelease. Este material de la organización/autor(es) de origen puede ser de naturaleza puntual, editado para mayor claridad, estilo y extensión. Los puntos de vista y opiniones expresados ​​son los del autor(es).

LEAVE A REPLY

Please enter your comment!
Please enter your name here