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08-54
We study performance and scaling of the Berlin Quantum Chromodynamics Program (BQCD) on the SGI Altix 4700 at Leibniz Supercomputing Centre (LRZ). We employ different communication methods (MPI, MPI with two OpenMP threads per process, as well as the shmem library) and run the MPI version on the two types of nodes of that machine. For comparison with other machines we made performance measurements on an IBM p690 cluster and a Cray XT4.
07-42
Berlin als Stadtstaat ist Kommune und Land der Bundesrepublik zugleich und Standort vieler renommier-ter Wissenschafts- und Kultureinrichtungen. In enger Zusammenarbeit der Wissenschaftseinrichtungen mit dem IT-Dienstleistungszentrum Berlin (ITDZ, ehemals Landesbetrieb für Informationstechnik), der für die Behörden Berlins zuständigen Einrichtung, wurde seit 1993 ein landeseigenes Glasfasernetz mit einer derzeitigen Länge von 856 km Glasfaserkabel (je Kabel bis zu 144 Einzelfasern) zur gemeinsamen Nutzung von Wissenschaft und Verwaltung errichtet und weiter ausgebaut. 1994 erfolgte der offizielle Start des Berliner Wissenschaftsnetzes BRAIN (Berlin Research Area Information Network), als durch einen Beschluss des Senats von Berlin die Nutzung des landeseigenen Glasfasernetzes durch die Wissen-schaftseinrichtungen festgeschrieben wurde. Bereits 1995 wurden durch die Wissenschaftseinrichtungen auf diesem Glasfasernetz die ersten sieben Anschlüsse in ATM-Technik (Classical BRAIN-ATM) in Betrieb genommen, 1999 wurden anschließend auch erste Strecken in Ethernet-Technik (Classical BRAIN-GE) betrieben. Diese heterogenen Netze mit unterschiedlichen Netzgeräten wurden dezentral von den Netzadministratoren der beteiligten Einrichtungen nach globalen Absprachen betreut. Die dezentrale Administration erschwerte das Management und die Erweiterungen der Gesamtnetze. Basierend auf den vorliegenden Erfahrungen vereinbarten die Berliner Wissenschaftseinrichtungen, ein technisch neues Verbundnetz in Gigabit-Ethernet-Technik mit einheitlichen Geräten und einem zentralen Netzwerkmana-gement aufzubauen und zu betreiben. Seit November 2003 betreibt BRAIN auf dem landeseignen Glasfasernetz ein auf MPLS-Technik basie-rendes Gigabit-Ethernet-Netz, das „BRAIN-Verbundnetz“, mit den Diensten LAN-to-LAN-Kopplung der Einrichtungen, regionaler IP-Verkehr, Übergang zum Verwaltungsnetz und WiN-Backup. Das BRAIN-Verbundnetz löste die dezentral betreuten Vorläufernetze komplett ab. Von den derzeit 27 BRAIN-Teilnehmern nutzen 24 Einrichtungen an 53 in der Stadt verteilten Standorten die Dienste des BRAIN-Verbundnetzes, 18 Standorte sind mit 1000 Mbit/s und 35 Standorte mit 100 Mbit/s angeschlossen. Für verteilte Standorte einer Einrichtung besteht zudem die Möglichkeit, diese über dedizierte Fasern oder Bandbreiten miteinander zu vernetzen. Seit dem 2. Quartal 2007 wird im Rahmen eines Pilotprojekts der Nutzen eines zentral gemanagten Fibre Channel-Netzwerks "BRAIN-SAN" ermittelt, um Möglichkeiten einer verteilten Datenhaltung der Berliner Hochschulen und wissenschaftlichen Einrichtungen zu schaf-fen. Zusätzlich zu den vorgenannten Diensten nutzt der DFN-Verein die BRAIN-Struktur für die Verbindun-gen der X-WiN-Kernnetzknoten in Berlin und Potsdam untereinander und für Zugangsleitungen zu den Anwendern. Mit Stand 2007 nutzt das Berliner Wissenschaftsnetz BRAIN vom landeigenen Glasfasernetz 2100 km Einzelfasern und verbindet insgesamt 43 Einrichtungen (BRAIN-Teilnehmer und DFN-Anwender) aus Wissenschaft, Bildung und Kultur mit 129 Standorten. Der Betrieb von BRAIN wird im wesentlichen durch seine Nutzer finanziert. Das Land Berlin trägt aller-dings pauschal die überwiegenden Kosten für die Wartung des Glasfasernetzes, soweit es vom ITDZ be-reit gestellt wird. Zentrales Planungs- und Steuerungsorgan für BRAIN ist die von der Senatsverwaltung für Bildung, Wis-senschaft und Forschung eingerichtete BRAIN-Planungsgruppe. Sie besteht aus Mitarbeitern der Rechen-zentren der drei Berliner Universitäten und des ZIB. Nach außen wird BRAIN in rechtlicher und wirtschaftlicher Hinsicht treuhänderisch vom ZIB vertreten, die BRAIN-Geschäftsstelle befindet sich ebenfalls im ZIB.
19-52
MPI passive target synchronization offers exclusive and shared locks. These are the building blocks for the implementation of applications with Readers & Writers semantic, like for example distributed hash tables. This paper discusses the implementation of MPI passive target synchronization on a non-cache-coherent multicore, the Intel Single-Chip Cloud Computer. The considered algorithms differ in their communication style (message based versus shared memory), their data structures (centralized versus distributed) and their semantics (with/without Writer preference). It is shown that shared memory approaches scale very well and deliver good performance, even in absence of cache coherence.
20-17
The aim of this thesis is to deepen our understand of how
IDA* heuristics influence the number of nodes expanded during
search. To this end, we develop Korf's formula for the number
of expanded nodes into a heuristic quality η which
expresses the quality of a heuristic function as a constant factor
on the number of expanded nodes, independent of a particular problem
instance.
We proceed to show how to compute η for some common kinds of
heuristics and how to estimate η by means of a random sample for
arbitrary heuristics. Using the value of η for some concrete
examples, we then inspect for which parts of the search space the
values of h(v) are particularly critical to the performance of the
heuristic, allowing us to build better heuristics for future problems.
This report originally appeared as a master thesis at Humboldt
University of Berlin.
17-59
This report aims to explain and extend pattern databases as a tool in finding optimal solutions to combination puzzles. Using sliding tile puzzles as an example, an overview over techniques to construct and use pattern databases is given, analysed, and extended. As novel results, zero aware additive pattern databases and PDB catalogues are introduced. This report originally appeared as a bachelor thesis at Humboldt University of Berlin under the title Notes on the Construction of Tablebases.
13-46
Current programming models for heterogeneous devices with disjoint physical memory spaces require explicit allocation of device memory and explicit data transfers. While it is quite easy to manually implement these operations for linear data objects like arrays, this task becomes more difficult for non-linear objects, e.g. linked lists or multiple inherited classes. The difficulties arise due to dynamic memory requirements at run-time and the dependencies between data structures. In this paper we present a novel method to build a graph-based static data type description which is used to create code for injectable functions that automatically determine the memory footprint of data objects at run-time. Our approach is extensible to implement automatically generated optimized data transfers across physical memory spaces.
12-23
Scheduling algorithms for heterogeneous platforms make scheduling decisions based on several metrics. One of these metrics is the amount of data to be transferred from and to the accelerator. However, the automated determination of this metric is not a simple task. A few schedulers and runtime systems solve this problem by using regression models, which are imprecise though. Our novel approach for the determination of data volumes removes this limitation and thus provides a solution to obtain exact information.
13-21
The performance of heuristic search algorithms depends crucially on the effectiveness of the heuristic. A pattern database (PDB) is a powerful heuristic in the form of a pre-computed lookup table. Larger PDBs provide better bounds and thus allow more cut-offs in the search process. Today, the largest PDB for the 24-puzzle is a 6-6-6-6 PDB with a size of 486 MB.
We created 8-8-8, 9-8-7 and 9-9-6 PDBs that are three orders of magnitude larger (up to 1.4 TB) than the 6-6-6-6 PDB. We show how to compute such large PDBs and we present statistical and empirical data on their efficiency. The largest single PDB gives on average an 8-fold improvement over the 6-6-6-6 PDB. Combining several large
PDBs gives on average an 12-fold improvement.
12-22
Attributes are an important concept for modeling data in practical applications. Up to now there is no adequate way to define attributes for different kinds of models used in M-adhesive transformation systems, which are a special kind of graph transformation systems based on M-adhesive categories. Especially a proper representation and definition of attributes and their values as well as a suitable handling of the data does not fit well with other graph transformation formalisms.
In this paper, we propose a new method to define attributes in a natural, but still formally precise and widely applicable way. We define a new kind of adhesive category, called W-adhesive, that can be used for transformations of attributes, while the underlying models are still M-adhesive ones. As a result, attributed models can be used as they are intended to be, but with a formal background and proven well-behavior.
03-06
While attribute-value pairs are a popular method to name objects, information retrieval from those attribute-based namespaces is not an easy task. The user has to recall correct attribute names and values and master the syntax and semantics of query formulation. This paper describes hierarchical structures in attribute-based namespaces, shows how to extract them efficiently and evaluates the quality of these structures in an user experiment. It proposes an user interface for browsing attribute-named object sets which makes this task resemble todays file-system browsers and compares the usability of this interface to normal form-based methods in an user study.