ORKA

OpenMP für rekonfigurierbare heterogene Architekturen

High-Performance Computing (HPC) ist ein wichtiger Bestandteil für die europäische Innovationskapazität und wird auch als ein Baustein bei der Digitalisierung der europäischen Industrie gesehen. Rekonfigurierbare Technologien wie Field Programmable Gate  Array (FPGA) Module gewinnen hier wegen ihrer Energieeffizienz, Performance und ihrer Flexibilität immer größere Bedeutung.
Es wird außerdem zunehmend auf HPC-Systeme mit heterogenen Architekturen gesetzt, auch auf solche mit FPGA-Beschleunigern. Die große Flexibilität dieser FPGAs ermöglicht es, dass eine große Klasse von HPC-Applikationen mit FPGAs realisiert werden kann. Allerdings ist deren Programmierung bisher vorwiegend Spezialisten vorbehalten und sehr zeitaufwendig, wodurch deren Verwendung in Bereichen des wissenschaftlichen Höchstleistungsrechnens derzeit noch selten ist.
Im HPC-Umfeld gibt es verschiedenste Programmiermodelle für heterogene Rechnersysteme mit einigen Typen von Beschleunigern. Gängige Programmiermodelle sind zum Beispiel OpenCL (opencl.org), OpenACC (openacc.org) und OpenMP (OpenMP.org). Eine produktive Verwendbarkeit dieser Standards für FPGAs ist heute jedoch noch nicht gegeben.

Ziele des ORKA Projektes sind:

  1. Nutzung des OpenMP-4.0-Standards als Programmiermodell, um ohne Spezialkenntnisse heterogene Rechnerplattformen mit FPGAs als rekonfigurierbare Architekturen durch portable Implementierungen eine breitere Community im HPC-Umfeld zu erschließen.
  2. Entwurf und Implementierung eines Source-to-Source-Frameworks, welches C/C++-Code mit OpenMP-4.0-Direktiven in ein ausführbares Programm transformiert, das die Host-CPUs und FPGAs nutzt.
  3. Nutzung und Erweiterung existierender Lösungen von Teilproblemen für die optimale Abbildung von Algorithmen auf heterogene Systeme und FPGA-Hardware.
  4. Erforschung neuer (ggf. heuristischer) Methoden zur Optimierung von Programmen für inhärent parallele Architekturen.

Im Jahr 2018 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
  • Entwicklung eines source-to-source Übersetzerprototypen für die Umschreibung von OpenMP-C-Quellcode (vgl. Ziel 2).
  • Entwicklung eines HLS-Übersetzerprototypen, der in der Lage ist, C-Code in Hardware zu übersetzen. Dieser Prototyp bildet die Basis für die Ziele 3 und 4.
  • Entwicklung mehrerer experimenteller FPGA-Infrastrukturen für die Ausführung von Beschleunigerkernen (nötig für die Ziele 1 und 2).
Im Jahr 2019 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
  • Veröffentlichung zweier Papiere: "OpenMP on FPGAs - A Survey" und "OpenMP to FPGA Offloading Prototype using OpenCL SDK".
  • Erweiterung des source-to-source Übersetzerprototypen um OpenMP-Target-Outlining (incl. Smoke-Tests).
  • Fertigstellung des technischen Durchstichs für den ORKA-HPC-Prototypen (OpenMP-zu-FPGA-Übersetzer).
  • Benchmark-Suite für die quantitative Leistungsanalyse von ORKA-HPC.
  • Erweiterung des source-to-source Übersetzerprototypen um das Genom für die genetische Optimierung der High-Level-Synthese durch Einstellen von HLS-Pragmas.
  • Prototypische Erweiterung des TaPaSCo-Composers um ein (optionales) automatisches Einfügen von Hardware-Synchronisationsprimitiven in TaPaSCo-Systeme.
Im Jahr 2020 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
  • Weiterentwicklung der Genetischen Optimierung.
  • Aufbau eines Docker-Containers für zuverlässige Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
  • Integration der Softwarekomponenten der Projektpartner.
  • Plugin-Architektur für Low-Level-Platformen.
  • Implementation und Integration zweier LLP-Plugin-Komponenten.
  • Erweiterung des akzeptierten OpenMP-Sprachstandards.
  • Erweiterung der Test-Suite.
Im Jahr 2021 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
  • Erweiterung der Benchmark-Suite.
  • Erweiterung der Test-Infrastruktur.
  • Erfolgreicher Projektabschluss mit Live-Demo für den Projektträger.
  • Evaluation des Projekts.
  • Veröffentlichung der Publikation "ORKA-HPC - Practical OpenMP for FPGAs".
  • Veröffentlichung des Quell-Codes und der Disseminationsumgebung auf Github.
  • Erweiterung des akzeptierten OpenMP-Sprachstandards um neue OpenMP-Klauseln für die Steuerung der FPGA-bezogenen Transformationen.
  • Weiterentwicklung der Genetischen Optimierung.
  • Untersuchung des Verhältnisses von HLS-Leistungsschätzwerten und tatsächlichen Leistungskennzahlen.
  • Aufbau eines linearen Regressionsmodells für die Vorhersage der tatsächlichen Leistungskennzahlen auf Basis der HLS-Schätzwerte.
  • Entwicklung von Infrastruktur für die Übersetzung von OpenMP-Reduktionsklauseln.
  • Erweiterung um die Übersetzung vom OpenMP-Pragma `parallel for` in ein paralleles FPGA-System.
Im Jahr 2022 wurden folgende wesentlichen Beiträge geleistet:
  • Generierung und Veröffentlichung eines Datensatzes zur Untersuchung des Verhältnisses von HLS-Ressourcenschätzwerten und tatsächlichen Leistungskennzahlen.
  • Erstellung und vergleichende Evaluierung verschiedener Regressionsmodelle zur Vorhersage der tatsächlichen Systemperformanz aus frühen Schätzwerten.
  • Analyse und Bewertung der durch die HLS generierten Ressourcenabschätzungen.
  • Veröffentlichung der Publikation “Reducing OpenMP to FPGA Round-trip Times with Predictive Modelling”.
  • Entwicklung eines auf dem Polyeder-Modell beruhenden Verfahrens zur Detektion und Entfernung von redundanten Lese-Operationen in FPGA-Stencil-Codes.
  • Implementierung dieses Verfahrens in ORKA-HPC.
  • Quantitative Evaluation der Stärken dieses Verfahrens und Ermittlung der Voraussetzungen, unter denen das Verfahren anwendbar ist.
  • Veröffentlichung der Publikation “Employing Polyhedral Methods to Reduce Data Movement in FPGA Stencil Codes”.

    Publikationen