Julian Brandner

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”.

Seit 1977 wird der International Collegiate Programming Contest (ICPC) ausgetragen. Dabei sollen Teams aus je drei Studierenden ca. 13 Programmieraufgaben lösen. Als Erschwernis kommt hinzu, dass nur ein Computer pro Gruppe zur Verfügung steht. Die Aufgaben erfordern solide Kenntnisse von Algorithmen aus allen Gebieten der Informatik und Mathematik, wie z.B. Graphen, Kombinatorik, Zeichenketten, Algebra und Geometrie. Bei der Lösung kommt es darauf an, einen effizienten und richtigen Algorithmus zu finden und zu implementieren.
Der ICPC wird jedes Jahr in drei Stufen ausgetragen. Zuerst werden innerhalb der Universitäten in lokalen Ausscheidungen die maximal drei Teams bestimmt, die dann zu den regionalen Wettbewerben entsandt werden. Erlangen liegt seit dem Jahr 2009 im Einzugsbereich des Northwestern European Regional Contest (NWERC), an dem u.a. auch Teams aus Großbritannien, den Benelux-Staaten und Skandinavien teilnehmen. Die Sieger aller regionalen Wettbewerbe der Welt (und einige Zweitplatzierte) erreichen die World Finals, die im Frühjahr des jeweils darauffolgenden Jahres (2023 in Sharm El Sheikh, Egypten) stattfinden.

Am 29. Januar 2022 fand nach einer einjährigen Pause wieder der Winter Contest statt, dieses mal unter Organisation unserer Kollegen vom CPUlm, und erneut im Online-Format. Mitgemacht haben 59 Teams aus 12 Hochschulen und Universitäten, davon 6 Teams aus Erlangen. Unser bestes Team erreichte Platz 12. Am 27. Juni fand der German Collegiate Programming Contest an mehreren deutschen Universitäten und Hochschulen wieder in Präsenz statt, mit 5 Teams aus Erlangen. Das beste FAU-Team erreichte Platz 4 der 73 teilnehmenden Teams aus ganz Deutschland. Der NWERC fand am 27. November in Delft statt. Die FAU wurde durch 2 Teams vertreten, die die Plätze 43 und 60 bei 136 teilnehmenden Teams erreichten.Das Hauptseminar "Hallo Welt! - Programmieren für Fortgeschrittene" hat im Jahr 2022 nicht stattgefunden.