Institutsseminar/2024-06-07-Zusatztermin: Unterschied zwischen den Versionen
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Version vom 23. Januar 2024, 13:41 Uhr
Datum | Freitag, 7. Juni 2024 | |
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Uhrzeit | 11:30 – 12:30 Uhr (Dauer: 60 min) | |
Ort | Raum 333 (Gebäude 50.34) | |
Webkonferenz | ||
Vorheriger Termin | Fr 7. Juni 2024 | |
Nächster Termin | Fr 14. Juni 2024 |
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Vorträge
Vortragende(r) | Dieu Lam Vo |
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Titel | Analyzing Efficiency of High-Performance Applications |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Larissa Schmid |
Vortragssprache | |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Führende Supercomputer im Bereich des High Performance Computing (HPC) bieten immense Rechenleistung mit Millionen von Kernen. Allerdings kostet der Unterhalt und Energiebedarf solcher Systeme jedes Jahr Millionen von Euro. Dies macht eine effiziente Nutzung der Rechenressourcen von HPC-Systemen unabdingbar. Das von den meisten HPC-Anwendungen verwendete Bulk-Synchronous-Parallel-Modell könnte aber durch unvorhergesehene interne oder externe Einflüsse zu ungleich verteilter Arbeitslast führen. Verwandte Forschung in diesem Bereich berücksichtigt oft nur die sogenannte Load Imbalance auf eine Weise, die keinen Vergleich zwischen MPI-Ranks ermöglicht. Unser Ansatz zielt hingegen darauf ab, einen breiteren Satz von Metriken zu betrachten, um eine allgemeinere Bewertung der Load-Imbalance zu ermöglichen. Unser Beitrag ermöglicht ein besseres Verständnis der Ursachen von Ineffizienzen in HPC-Anwendungen. |
Vortragende(r) | Daniel Scheerer |
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Titel | Analyzing Scientific Workflow Management Systems |
Vortragstyp | Bachelorarbeit |
Betreuer(in) | Larissa Schmid |
Vortragssprache | |
Vortragsmodus | in Präsenz |
Kurzfassung | Über die letzten 20 Jahre haben sich wissenschaftliche Workflows zu einem wichtigen Aspekt moderner Forschung entwickelt. Die von Workflows gebotene Abstraktion ist zu einer regelmäßigen Hilfe im Umgang mit der hohen Komplexität von Simulationen und Berechnungen in vielen wissenschaftlichen Bereichen geworden. Um die immer stärker ansteigende Menge an Daten und die Herausforderungen neuer Technologien zu bewältigen, sind wissenschaftliche Workflow-Management-Systeme ein wertvolles Werkzeug für die Orchestrierung und Überwachung von Workflows auf verteilten Rechensystemen. Ein großer Teil neuer Forschung beschäftigt sich mit neuen Systemen und ihren Features. Jedoch gibt es nur wenig Forschung, die sich mit dem möglicherweise unterschiedlichen Performance-Verhalten von Workflow-Anwendungen beschäftigen, wenn diese mit unterschiedlichen Workflow-Management-Systemen ausgeführt werden. Diese Arbeit zielt darauf ab, Benchmarks für mehrere Workflows und Workflow-Management-Systeme bereitzustellen. Diese können Wissenschaftlern dann die Wahl eines Workflow-Systems erleichtern. Unsere Messungen ergeben, dass unterschiedliche Workflow-Management-Systeme keinen signifikanten Einfluss auf die Ausführungszeit von Workflow-Anwendungen haben. |
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