Projektbeschreibung
Räumliche Beschleunigerprogrammierung als Retter des mooreschen Gesetzes
Das mooresches Gesetz – die Beobachtung, dass die Anzahl an Transistoren, die auf einen Mikrochip passt, sich alle zwei Jahre verdoppelt – stößt allmählich an seine Grenzen. Jüngste Fortschritte in der Computer-Architektur und Silizium-Gestaltung ermöglichen die Einbindung kostengünstiger spezialisierter Beschleuniger in komplexe Systeme. Allerdings stellt die Programmierung dieser heterogenen räumlichen Systeme, die von Systemen auf einem Chip bis hin zu Supercomputern mit Millionen von Kernen reichen, eine grundlegende Herausforderung dar. Vorherrschende Abstraktionen zur parallelen Programmierung ignorieren die Berechnungsstruktur weitestgehend und empfehlen Programmiererinnen und Programmierern, Ausführungsthreads zu entwickeln, die an der Auslastung der Maschine ausgerichtet sind. Das EU-finanzierte Projekt PSAP hat vor, dieses zeitlich orientierte Modell hinter sich zu lassen und zu einer räumlichen Formulierung überzugehen, die Programme als parametrische Graphen ausdrückt, die von einem menschengeführten Kompilierungssystem als First-Class-Objekte abgebildet werden.
Ziel
We propose a productive and efficient programming model to overcome the challenges posed by the end of Moores law. Our model bases on a fundamentally new spatial viewpoint that considers the computational structure of applications. The growth of the computing industry as well as the development of society at large has relied for 50 years on an exponential scaling law that is now coming to an end. The combination of multiple specialized components into a fundamentally heterogeneous system is one of the most promising approaches that drives the IT industry. Latest advances in computer architecture and silicon design enable cost-effective specialized accelerators. Those range from single-purpose designs, such as deep neural network chips, to general purpose graphics processing units and are combined into complex systems. However, programming these heterogeneous spatial systems that range from single systems on chip to million-core supercomputers is a fundamental challenge of our time. Prevalent parallel programming abstractions largely ignore the structure of the computation and guide programmers to design threads of execution that are scheduled to the machine. We depart from this temporal model to a spatial formulation where we express programs as parametric graphs that are mapped as first-class objects by a human-guided compilation system. We ensure productivity by designing a Python-based frontend and integrate the system with modern web technology. Our programming, compilation, and tuning system will substantially advance the state of the art in computing by supporting the graphical mapping of program graphs to spatial accelerators. We will demonstrate our methods on three challenging real-world applications in important domains. We strongly believe that, without holistic spatial programming, the growing complexity and inefficiency of heterogeneous programming will create a scaling wall that will severely limit our future computational capabilities.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Das Projektteam hat die Klassifizierung dieses Projekts bestätigt.
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-COG - Consolidator GrantGastgebende Einrichtung
8092 Zuerich
Schweiz