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La pintura ROSA florece hacia la exaescala

Hola y mil gracias por leerme. Yo soy Simón Sánchez y en el día de hoy te voy a contar sobre La pintura ROSA florece hacia la exaescala

Una de las muchas formas en que la Oficina de Investigación en Computación Científica Avanzada (ASCR) apoya las instalaciones de la Oficina de Ciencias del Departamento de Energía es apoyando la investigación que impulsa la ciencia computacional. Una característica reciente de ASCR Discovery analiza cómo la comunidad científica del DOE se está preparando para la programación a una escala extrema. Cuando las supercomputadoras alcancen velocidades de exaescala, probablemente a mediados de la década de 2020, podrán realizar miles de millones de formas paralelas. Para aliviar el difícil desafío de programación de explotar todos esos núcleos, los científicos informáticos del Laboratorio Nacional Lawrence Livermore (LLNL) están trabajando para automatizar la generación, el análisis, la depuración y la optimización de fuentes de aplicaciones complejas. La infraestructura del compilador es parte del proyecto ROSE con sede en el Centro de Computación Científica Aplicada del LLNL.

A medida que el código se vuelve más complejo, la capacidad humana para interactuar directamente con él se vuelve limitada. Los programadores comienzan con un código fuente intuitivo, que se proporciona a ROSE y se transforma en código fuente para que los compiladores proporcionados por el proveedor ayuden a crear instrucciones de máquina ejecutables. Luego, el código se analiza, depura y optimiza aún más utilizando varias herramientas. Ahora mejorado, ROSE traduce el programa al código fuente. «Esta funcionalidad de fuente a fuente permite que incluso los programadores sin experiencia aprovechen las herramientas de código abierto de ROSE», señala el pieza característica.

El marco ROSE nació a principios de la década de 2000 con el apoyo del DOE y el programa de Investigación en Computación Científica Avanzada (ASCR) de la Administración Nacional de Seguridad Nuclear, y desde entonces se ha utilizado para escribir, reescribir, analizar u optimizar cientos de millones de líneas de código.

El investigador principal de LLNL del proyecto ROSE, Dan Quinlan, recuerda cómo el nombre se originó como una referencia a Romeo y Julieta de Shakespeare. Sucedió mientras intentaba asegurar a los miembros del equipo que la herramienta era para ayudar a que su código alcanzara su máximo potencial para no cambiar nada. Su lema «Su programa bajo cualquier transformación que preserva la semántica es equivalente» era una alusión a la famosa frase de Shakespeare, «una rosa con cualquier otro nombre olería igual de dulce».

Desde entonces, el programa de investigación dirigido por el laboratorio de Livermore ha recibido fondos adicionales para utilizar ROSE en nuevas actividades de investigación. El objetivo ahora es apoyar el impulso del DOE en el procesamiento a exaescala. Con este fin, el equipo está trabajando con el proyecto de software X-Stack de ASCR. El nombre X-Stack se refiere tanto a «exaescala» como a la «pila» de herramientas de software que los desarrolladores necesitan para crear programas informáticos.

El equipo del programa X-Stack está alineado con otro proyecto llamado D-TEC, abreviatura de DSL Technology for Exascale Computing. El objetivo aquí es escribir y probar software grande, complejo pero de propósito limitado para arquitecturas de supercomputadoras previstas. El grupo ROSE ha contribuido a nueve DSL que se encuentran en varias etapas de desarrollo.

Uno de los principales desafíos de la programación a exaescala es la necesidad de administrar los datos de manera estratégica y depender menos del almacenamiento en caché administrado por hardware debido a los desafíos asociados con los datos, el tiempo y la energía. La solución alternativa es utilizar el almacenamiento en caché administrado por software y el uso selectivo del almacenamiento en caché administrado por hardware en niveles de memoria pequeños y rápidos. Los expertos predicen que las arquitecturas de exaescala utilizarán muchos niveles de memoria, desde grandes y lentos hasta pequeños y rápidos.

«En arquitecturas de exaescala específicas, se utilizan muchos niveles de memoria, y el almacenamiento en caché administrado por software debe usarse para copiar datos desde los niveles de memoria más grandes y lentos a los niveles de memoria más pequeños pero más rápidos para un buen rendimiento». dice Quinlan. “Puede colocar exactamente lo que necesita donde quiera, pero el código necesario para admitir cachés administrados por software es extremadamente tedioso de escribir y depurar. El hecho de que el código se pueda generar automáticamente (usando ROSE) es una de las cosas más útiles que estamos haciendo para exaescala. «

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