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Middleware for memory and data-awareness in workflows

Projektbeschreibung

Middleware, die den Datenverkehr mithilfe speicher- und datenbewusster Paradigmen optimiert

Middleware ist die Brücke, die Betriebssystemfunktionen und Datenbanken mit den auf ihnen beruhenden Anwendungen verbindet. Im Zeitalter des Hochleistungsrechnens und der Hochleistungsdatenanalytik ist der Engpass in Sachen Leistung nicht länger die auf Gleitkommaberechnungen basierende Kapazität (d. h. die Rechenleistung). Stattdessen werden die Leistungseinschränkungen von der Datenbewegung durch Speichersysteme und Speicherplätze dominiert. Das Ziel des EU-finanzierten Projekts MAESTRO lautet, den Bedarf an einem daten- und speicherbewussten Middleware-Framework zu decken, um mit den wachsenden Datenmengen umgehen zu können. Auf diese Weise wird die Optimierung der Datenverarbeitung mittels höherer Abstraktion der Datenmodelle, innovatives Arbeitsablaufmanagement und dynamische Rückstellungen erleichtert. Ergebnis wird letztlich eine verbesserte Datenverarbeitungsleistung sein.

Ziel

Maestro will build a data-aware and memory-aware middleware framework that addresses ubiquitous problems of data movement in complex memory hierarchies and at many levels of the HPC software stack.

Though HPC and HPDA applications pose a broad variety of efficiency challenges, it would be fair to say that the performance of both has become dominated by data movement through the memory and storage systems, as opposed to floating point computational capability. Despite this shift, current software technologies remain severely limited in their ability to optimise data movement. The Maestro project addresses what it sees as the two major impediments of modern HPC software:

1. Moving data through memory was not always the bottleneck. The software stack that HPC relies upon was built through decades of a different situation – when the cost of performing floating point operations (FLOPS) was paramount. Several decades of technical evolution built a software stack and programming models highly fit for optimising floating point operations but lacking in basic data handling functionality. We characterise the set of technical issues at missing data-awareness.

2. Software rightfully insulates users from hardware details, especially as we move higher up the software stack. But HPC applications, programming environments and systems software cannot make key data movement decisions without some understanding of the hardware, especially the increasingly complex memory hierarchy. With the exception of runtimes, which treat memory in a domain-specific manner, software typically must make hardware-neutral decisions which can often leave performance on the table . We characterise this issue as missing memory-awareness.

Maestro proposes a middleware framework that enables memory- and data-awareness.

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

H2020-FETHPC-2016-2017

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Unterauftrag

H2020-FETHPC-2017

Koordinator

FORSCHUNGSZENTRUM JULICH GMBH
Netto-EU-Beitrag
€ 629 156,25
Adresse
WILHELM JOHNEN STRASSE
52428 Julich
Deutschland

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Region
Nordrhein-Westfalen Köln Düren
Aktivitätstyp
Research Organisations
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Gesamtkosten
€ 629 156,25

Beteiligte (7)