Navigation

Professur Betriebssysteme
Professur Betriebssysteme

Skalierbarkeit von Molekulardynamiksimulationen auf heterogener Hardware

Molekulardynamiksimulationen (MD-Simulationen) haben sich zu einer unverzichtbaren Forschungsmethode in Biochemie und Materialwissenschaft entwickelt. Da die Eingabegröße für MD-Simulationen häufig durch die Größe von Molekülen beschränkt ist, streben MD-Anwendungen strong scaling an. Daraus folgend ist der Rechenaufwand pro Rechenknoten sehr gering, weswegen moderne MD-Anwendungen latenz- und synchronisationskritisch sind. Um das Potential heterogener Hardware auszuschöpfen, müssen sich die Anwendungen generisch an Unterschiede in Latenz, Durchsatz und Speicherhierarchie anpassen, die durch die Kombination von Multi- und Manycore-CPUs mit GPUs und Beschleunigern entstehen.

Veröffentlichungen

    2020

  1. Laura Morgenstern, Ivo Kabadshow, "The Rocky Road to Tasking: Task Queues Reloaded", 2020
     
  2. Laura Morgenstern, David Haensel, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, "NUMA-Awareness as a Plug-In for an Eventify-Based Fast Multipole Method", in Computational Science - ICCS 2020, 428-441, 2020 
  3. Laura Morgenstern, Ivo Kabadshow, Matthias Werner, "GPU-Tasking à la Carte? Eventify Meets GPUs", 2020
     
  4. David Haensel, Laura Morgenstern, Andreas Beckmanns, Ivo Kabadshow, Holger Dachsel, "Eventify: Event-Based Task Parallelism for Strong Scaling", in Proceedings of the Platform for Advanced Scientific Computing Conference, 2020 
  5. Laura Morgenstern, "Tasking Meets GPUs: A Closer Look at Locking", 2020
     


  6. 2019

  7. Laura Morgenstern, David Haensel, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, "NUMA-Awareness as a Plug-In", 2019
     
  8. Laura Morgenstern, Andreas Beckmann Ivo Kabadshow, Matthias Werner, "Tasking Meets GPUs: Fighting Deadlocks and Other Monsters", 2019
     
  9. Laura Morgenstern, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, "Towards Unified Tasking on CPUs and GPUs", 2019
     
  10. Bartosz Kohnke, Thomas R. Ullmann, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, David Haensel, Laura Morgenstern, Plamen Dobrev, Gerrit Groenhof, Carsten Kutzner, Berk Hess, Holger Dachsel, Helmut Grubmüller, "A scalable and versatile Fast Multipole Method for biomolecular simulation", in Software for Exascale Computing - SPPEXA 2016-2019, Springer Lecture Notes in Computer Science and Engineering, 2019 


  11. 2018

  12. Laura Morgenstern, "A NUMA-aware Task-based Load-balancing Scheme for the Fast Multipole Method", 2018
     
  13. Laura Morgenstern, "Scalability Enhancements to FMM for MD Simulations", 2018
     
  14. Laura Morgenstern, Andreas Beckmann, Ivo Kabadshow, "Towards Supporting Heterogeneous Hardware in Gromacs", 2018
     


  15. 2017

  16. Laura Morgenstern, "Towards a NUMA-aware Task-based Fast Multipole Method", in Fall School of the HPI Future SOC Lab on Efficient Architectures for Data Science (EADS 2017), 2017 

Ansprechpartner