Description
La propuesta ST4HPC se centra en avanzar los componentes en el software stack necesarios para la utilización de sistemas de Computación de Altas Prestaciones (CAP) compuesto por procesadores multi-núcleo y acelerados en clúster. El proyecto enfatiza la programabilidad, portabilidad e interoperabilidad en entornos paralelos, distribuidos y heterogéneos, incluyendo la computación en la nubey edge computing. El proyecto también explora extender el conjunto de instrucciones de procesadores basados en el estándar abierto RISC-V.
El primer objetivo del proyecto aborda el rendimiento, la interoperabilidad y la programabilidad de sistemas multi-núcleo masivos. Busca mejorar la programabilidad a nivel de nodo para arquitecturas multi-núcleo con unidades vectoriales largas extendiendo los modelos de programación basados en tareas OmpSs-2 y OpenMP. Esta extensión mejorará los sistemas en tiempo de ejecución y los compiladores para extraer y mapear eficientemente el paralelismo de las aplicaciones al hardware subyacente. Los desafíos propuestos incluyen la gestión de tareas pequeñas en sistemas multi-núcleo a gran escala y asegurar la interoperabilidad entre varias librerias y entornos de ejecución. También se pone énfasis en extender un compilador con técnicas avanzadas de vectorización. El segundo objetivo se centra en sistemas acelerados con GPUs y FPGAs, con el objetivo de reducir la brecha entre las herramientas actuales y las necesidades de los usuarios de HPC. Se extenderá el compilador LLVM y los sistemas de ejecución para ofrecer mejor programabilidad y rendimiento en plataformas heterogéneas. En el tercer objetivo, el proyecto busca mejorar la programabilidad y escalabilidad de sistemas distribuidos. Esto incluye extender el modelo de programación y el sistema de ejecución OmpSs-2@Cluster para un mejor rendimiento y equilibrio de carga, y extender elentorno COMPSs para poder integrar HPC, análisis de datos e Inteligencia Artificial (IA) en aplicaciones basadas en workflows. También se enfoca en desarrollar nuevas estrategias de gestión de datos distribuidos. El cuarto objetivo se dirige a la computación HPC en el continuo Edge-to-Cloud. Esto implica desarrollar metodologías paraprogramabilidad y portabilidad en estos entornos, junto con modelos de programación en enjambre y metodologías para la construcciónde gemelos digitales.
