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HPC Projects at the RRZK

Current high-performance computing (HPC) projects at the RRZK cover many different disciplines.

ORKA-HPC: OpenMP for reconfigurable heterogeneous architectures

Support-Code: 01lH17003A

The ORKA-HPC project deals with heterogeneous HPC architectures using FPGA accelerators. The reconfigurable nature of FPGAs enables highly efficient implementations of selected algorithmic kernels of heterogeneous application classes. As programming FPGAs is a highly specialised area and very time-consuming, they are rarely used in current HPC applications. Recent developments address better coupling between the FPGA subsystem and host. ORKA-HPC intends to make FPGAs accessible to software developers in the HPC domain and to significantly reduce the effort of porting software to FPGAs.
This includes utilizing FGPAs productively via OpenMP, which has proven to be the most strongly adapted shared memory programming model to date. Previous OpenMP implementation attempts have focused on specific aspects and do not address the performance aspects relevant in the HPC field. For an integrated approach, research into new ways of representing program code and heuristic methods for optimizing inherently parallel architectures is required.

Contact: Viktor Achter

Involved in the project:

  • University of Cologne: RRZK - Prof. Dr. Ulrich Lang (Projektkoordination)
  • Fraunhofer-Institut für Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen (SCAI): Horst Schwichtenberg
  • Friedrich Alexander Universität Erlangen: Lehrstuhl für Programmiersysteme - Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin (ZIB): Dr. Thomas Steinke
  • Assoziierte Partner
  • Intel GmbH

project duration: 01.11.2017-31.10.2020

SMOOSE - Collaborative project: Systems-level analysis of modulators of oncogenic signalling

Support-Code: 01ZX1303A

In oncology, the identification of new genetic/molecular markers with next-generation sequencing and whole-genome sequencing will change the way we treat and diagnose cancer in the future. Personalized medicine is likely to become a reality in future patient care. However, the success of personalized medicine is limited by acquired resistance and primary resistance. The SMOOSE project proposes a multidisciplinary approach that includes computer science and bioinformatics, molecular biology, molecular tumour biology and (epi)genetics, genetically engineered mice, chemical and structural biology, molecular pathology and medical oncology.
The RRZK will implement high-performance computing (HPC) methods in the processing pipeline infrastructure. Computing and database infrastructure is needed to manage large amounts of genetic data efficiently, such as data generated by genetic sequencing. Processing large amounts of data requires optimized algorithms and analysis pipelines. The project aims to build a specialized appliance that places significantly lower demands on infrastructure and personnel.

Contact: Viktor Achter

Involved in the project:

  • University of Cologne:
    Department of Translational Genomics - Roman Thomas und Martin Peifer
    Institut für Informatik und Regionales Rechenzentrum - Ulrich Lang
    Institut für theoretische Physik - Johannes Berg
  • University hospital of Cologne:
    Klinik für Kinderonkologie und -hämatologie - Matthias Fischer
    Klinik I für Innere Medizin - Christian Reinhardt und Jürgen Wolf
    Institut für Pathologie - Reinhard Büttner
  • University children´s hospital Essen:
    Pädiatrisch-Onkologische Forschung II - Johannes Schulte
  • TU Dortmund University:
    Institut für Chemie und chemische Biologie - Daniel Rauh

project duration: application process about 5 years. Phase 1:  1 Jan 2014 - 31 Dez 2016, planned expansion: 01 Jan 2017 to 31 Dez 2018

Projektwebsite SMOOSE

FAST - Find a Suitable Topology for Exascale Applications

BMBF-Förderkennzeichen: 01lH13004D

FaST ist ein Forschungsprojekt, das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert wird. Es beschäftigt sich mit der zeitlichen und räumlichen Platzierung von Prozessen in Hochleistungsrechnern der Zukunft. Es wird angenommen, dass sich der aktuelle Trend in der Hardwareentwicklung fortsetzen wird und die CPU-Leistung deshalb deutlich schneller als andere Ressourcen wie die I/O-Leistung wachsen wird. Um zu verhindern, dass diese Ressourcen zu Engpässen im System werden, soll ein neues Scheduling-Konzept entwickelt werden, das die Systemressourcen überwacht und lokale Anpassungen an der Jobverteilung vornimmt. Die Überwachung des Systems wird durch ein neu entwickeltes Agentensystem realisiert, die Anpassung der Jobzuweisungen durch Prozessmigration. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in den Beispielanwendungen LAMA und mpiBLAST demonstriert.

Das Ziel ist die prototypische Evaluation des im FaST-Projekt entwickelten Systems anhand von ausgewählten Anwendungen. Hierbei wird zum Beispiel eine Anwendung aus dem Gebiet der Lebenswissenschaften eingesetzt. Das RRZK wird den Einfluss der Entwicklungen des Projekts auf das Laufzeitverhalten der betrachteten Modellanwendungen evaluieren.

Kontakt: Viktor Achter

Projektbeteiligte:

  • Johannes Gutenberg-Universität Mainz: Zentrum für Datenverarbeitung (JGU) - Prof. Dr.-Ing. André Brinkmann und Dr. Lars Nagel
  • Technische Universität München: Lehrstuhl für Rechnertechnik und -organisation (TUM) - Prof. Dr. rer. nat. Dr.-Ing. habil. Arndt Bode, Prof. Dr.-Ing. Carsten Trinitis und Dr. rer. nat. Josef Weidendorfer
  • Universität zu Köln: RRZK - Prof. Dr. Ulrich Lang
  • Fraunhofer-Institut für Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen (SCAI): Dr. Thomas Soddemann
  • RWTH Aachen University: Lehrstuhl für Betriebssysteme - Dr. rer. nat. Stefan Lankes
  • MEGWARE Computer Vertrieb und Service GmbH: Jürgen Gretzschel
  • ParTec Cluster Competence Center GmbH: Hugo Falter

Projektlaufzeit: 01.01.2015-31.12.2016

Projektwebsite FAST

ORKA-HPC - OpenMP for reconfigurable heterogenous architectures

Support Code: 01lH17003A

The ORKA-HPC project deals with heterogeneous HPC architectures using FPGA accelerators. The reconfigurable nature of FPGAs enables highly efficient implementations of selected algorithmic kernels of heterogeneous application classes. As programming FPGAs is a highly specialised area and very time-consuming, they are rarely used in current HPC applications. Recent developments address better coupling between the FPGA subsystem and host. ORKA-HPC intends to make FPGAs accessible to software developers in the HPC domain and to significantly reduce the effort of porting software to FPGAs.
This includes utilizing FGPAs productively via OpenMP, which has proven to be the most strongly adapted shared memory programming model to date. Previous OpenMP implementation attempts have focused on specific aspects and do not address the performance aspects relevant in the HPC field. For an integrated approach, research into new ways of representing program code and heuristic methods for optimizing inherently parallel architectures is required.

Contact: Viktor Achter

Involved in the project:

  • Universität zu Köln: Regionales Rechenzentrum - Prof. Dr. Ulrich Lang (Projektkoordination)
  • Fraunhofer-Institut für Algorithmen und wissenschaftliches Rechnen (SCAI): Horst Schwichtenberg
  • Friedrich Alexander Universität Erlangen: Lehrstuhl für Programmiersysteme - Prof. Dr. Michael Philippsen
  • Konrad-Zuse-Zentrum für Informationstechnik Berlin (ZIB): Dr. Thomas Steinke
  • Assoziierter Partner: Intel GmbH

Project Duration: 1 Nov 2017 - 31 Oct 2020

SMOOSE

Support Code:  01ZX1303A

Details are only available in German

Contact: Viktor Achter

Involved in the project:

  • University of Cologne:
    Department of Translational Genomics - Roman Thomas und Martin Peifer
    Department of Computer Science and Regional Computing Center -  Ulrich Lang
    Institute for Theoretical Physics - Johannes Berg
  • University Hospital Cologne:
    Department of Pediatric Oncology - Matthias Fischer
    Department I of Internal Medicine - Christian Reinhardt und Jürgen Wolf
    Department of Pathology - Reinhard Büttner
  • University Children's Hospital Essen:
    Department of Pediatric Hematology and Oncology - Johannes Schulte
  • Technische Universität Dortmund:
    Department of Chemistry and Chemical Biology -  Daniel Rauh

Project Duration: 01 Jan 2014 - 31 Dec 2018

Website SMOOSE

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