Die Streuung der Ergebnisse nach erstmaliger Parallelisierung eines Codes ist ein Albtraum für die Qualitätssicherung und unter Umständen ein Problem für das Projekt insgesamt.
Dieser Vortrag erläutert die Problematik des Rechnens mit begrenzter Genauigkeit und der resultierenden numerischen Auslöschung in Summationen. Es werden geeignete Maßnahmen der Minimierung gezeigt und die dafür notwendigen Aufwände verglichen. Anhand von Beispielen wird gezeigt, in welchem Zusammenhang Optimierung, Parallelisierung und numerische Auslöschung zueinander stehen und die Streuung der Ergebnisse verursachen. Hinweise aus der Programmierpraxis helfen dabei, die Ursachen gezielter zu lokalisieren und zu beseitigen.
Skills
Grundlegende Programmiererfahrung mit Numerik und Parallelisierung. Die einfachen Code-Beispiele sind in Fortran 90 und OpenMP gestrickt.
Lernziele
Verständnis für die Mechanismen der parallelen Numerik, die zur Streuung der Ergebnisse führen können. Grundkenntnisse von geeigneten Massnahmen zur Minimierung der Streuung und zur Erreichung paralleler Wiederholbarkeit.
// Referent
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Michael Riedmann
ist im Geschäftsbereich FUEL der AREVA GmbH verantwortlich für die HPC-Architektur und Spezialist im Bereich Performance-Optimierung, Code-Modernisierung und Code-Parallelisierung.