MRMCD 2017

Analysing colliding particles with 256 Threads - Performance of an embarrassingly parallel problem on the Intel Xeon Phi Knights Landing
01.09.2017 , Prachtgarten
Language: Deutsch

Ich habe ein Jahr lang am CERN meine Masterarbeit zum Thema Vektorisierung/Parallelisierung eines CERN-Photon-Pattern-Recognition-Algorithmus geschrieben. Das Hauptaugenmerk lag auf Optimierung der Performance durch Vektorisierung/Parallelisierung, sodass der Algorithmus auf einem Intel Xeon Phi Knights Landing (64 Kerne à 4 Hyperthreads) möglichst performant läuft.

Kurz gesagt, ich habe versucht ein "inherently embarrassingly parallel problem" mit OpenMP, Vector libraries, Variablen im Speicher an Cacheline-Grenzen ausrichten, Mathe-Tricks, etc so schnell wie möglich zu kriegen.

Dieser Vortrag gibt eine Einführung in die Welt der manycore-Systeme aus Sicht eines Informatikers.


Einführung in Parallel Programming und Vektorisierung in Theory und Praxis.

Auf meinem Abschluss wird stehen "M.Sc. Elektrotechnik", doch im Herzen bin ich Informatiker. Neben dem Studium habe ich als Linux Kernel-Driver-Entwickler gearbeitet, und möchte das nach dem Master auch weiterhin tun. Zur Zeit schreibe ich meine Masterarbeit am CERN zu Vektorisierung/Parallelisierung von Physik-C++-Code.