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Forscher arbeiten an "schneller Mathematik" für Supercomputer und Co.

8. Februar 2019, 12:07

Österreichischer Computerwissenschafter leitet US-Projekt mit Gesamtdotation von über 30 Mio. Dollar

Supercomputer mit Tausenden Rechenkernen machen auch die Optimierung von Programmen für die entsprechend komplexe Hardware immer schwieriger. An einem System, welches das automatisch schafft und Experten die Hände für andere Aufgaben frei hält, arbeitet ein Team unter österreichischer Leitung seit einigen Jahren. Kürzlich zog man in einem renommierten Fachblatt Zwischenbilanz.

Österreicher leitet Projekt

Seit 2012 hat der aus Österreich stammende Computerwissenschafter Franz Franchetti von der Carnegie Mellon University (CMU) in Pittsburgh (US-Bundesstaat Pennsylvania) die Leitung des seit 20 Jahren laufenden SPIRAL-Projekts inne. Außerdem ist er Mitbegründer des auf der Technologie beruhenden Start-ups SpiralGen, mit dem die beteiligten Wissenschafter ihre Erkenntnisse Unternehmen zur Verfügung stellen.

Seit dem Projektstart im Jahr 1998 wurden um die 100 Fachartikel veröffentlicht, das in einer "losen Föderation" rund um fünf bis sieben Professoren und zahlreichen anderen Forschern organisierte Vorhaben warb alleine in den vergangenen 13 Jahren Fördermittel von mehr als 30 Mio. Dollar ein, wie Franchetti im Gespräch mit der APA erklärte. Ende 2018 war das Team als Gastherausgeber für eine Sonderausgabe des Fachjournals "Proceedings of the IEEE" (Institute of Electrical and Electronics Engineers) verantwortlich, in dem "die wichtigsten Forschungsgruppen der Welt" auf dem Gebiet der Hochleistungs- und Supercomputer Beiträge lieferten.

"Handoptimierte" Programme

Bei SPIRAL handelt es sich im Kern um ein System das automatisch Software für verschiedene Computerplattformen optimiert und mit dem mittlerweile auch Erkenntnisse für die Entwicklung von Hardware gewonnen werden. Das Ergebnis könne mit "handoptimierten" Programmen für kleine Systeme wie Handy-Prozessoren bis zum Supercomputer mit 100.000 Prozessorkernen mithalten oder diese sogar überbieten.

So unterschiedlich sich die Hardware-Plattformen und Softwarelösungen in den mehr als 20 Jahren seit dem Start auch entwickelt haben, die mathematischen Grundanforderungen sind die gleichen geblieben, betonte Franchetti: Egal ob es beispielsweise um Bild-, Grafik- oder Sprachverarbeitung, Künstliche Intelligenz(KI)-Anwendungen oder Deep Learning geht, "im Endeffekt rechnet man". Und das muss "wirklich schnell laufen, weil es um Echtzeitsysteme geht", so der Niederösterreicher, der seit 2014 als Präsident des Vereins ASCINA (Austrian Scientists and Scholars in Northamerica) fungiert. Diese Rechenanforderungen zwischen dem schnellen Puffer-Speicher (Cache) und den mittlerweile vielen Rechenkernen zu optimieren, sei "wahnsinnig schwierig".

Optimierungs-Experten

Damit das möglichst ohne zutun der raren Optimierungs-Experten trotzdem gelingt, fasst SPIRAL sozusagen das gesamte spezifische Wissen über Computerarchitektur, Algorithmen und Mapping in Datenbanken zusammen. Kommt dann beispielsweise ein neuer Prozessor heraus, muss nicht bei null mit der Algorithmusoptimierung dafür begonnen werden. Zudem kann virtuell bereits mit neuen Computerarchitekturen gearbeitet werden, bevor diese herauskommen, und auch das Ko-optimieren von Software und Prozessor wird laut Franchetti möglich. Einige der neuen Ansätze aus dem Projekt sollen nun auch in die Konstruktion eines in Bau befindlichen US-Supercomputers der nächsten Generation einfließen.

Weil man seitens der öffentlichen Hand mit derart großen Summen unterstützt wurde, ist SPIRAL mittlerweile auch als Open Source-Software zugänglich. In den kommenden Jahren strebe man die Gründung einer breit aufgestellten Stiftung an, in deren Rahmen man Interessenten auch beim Erlernen des "schwierig anzuwendenden" Systems unterstützen möchte. Beispielsweise bei der Erarbeitung von Fallbeispielen, anhand derer die Anwendung greifbarer und der Einstieg leichter wird, soll auch mit Experten aus Österreich zusammengearbeitet werden, so der Projektleiter. (APA, 8.2. 2019)

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