两名UW学生在落基山HPC会议海报大赛中获得第一第三

怀俄明大学的两名研究生在最近的落基山高级计算协会(RMACC)高性能计算(HPC)专题讨论会上赢得了海报大赛，从而赢得了11月的国际超级计算会议。来自印度的电气工程专业一年级博士生PranayReddyKommera的海报项目获得了第一名，该项目名为“二维不连续Galerkin大气动力核心的分布式内存的设计和优化，多GPU实现”。来自印度班加罗尔的第二年硕士研究生SupreethMadapurSuresh的电气和计算机工程专业，以他的题为“MPAS大气模型的动态核心组件的OpenACC实现”而获得了第三名。”

“作为奖品的一部分，两位学生都将参加在盐湖城举行的国际超级计算会议(11月13日至18日)，这将使他们接触到在HPC和极限计算领域正在进行的前沿研究，”SureshMuknahallipatna说，华盛顿大学电气和计算机工程系教授，以及学生导师。

Kommera的海报着重于设计和优化多个图形处理单元(GPU)的数学方法-一种称为DiscontinuousGalerkin的数学方法，该方法用于高分辨率气象建模和天气预报。此方法用于使用最新计算机硬件并涉及中央处理器(IntelCPU)和图形卡(NVIDIAGPU)的大气模型(称为非静水模型)。

他的工作旨在使用OpenAccelerators(OpenACC)编程模型提高并行缩放效率。

“在当今世界，准确的天气和气候预报预测非常重要。大气研究人员开发了许多包含数学方程的模型(模拟)，以准确预测天气。”Kommera说。这些大气模型是高度计算的，需要大量时间才能执行。随着复杂的计算机硬件和加速器或图形卡的出现，可以在比以前更少的时间内实现模型。”

Suresh的海报着重于使用OpenACC编程模型重构现有的跨尺度预测模型(MPAS)源代码-用于CPU和GPU执行。他的工作主要着眼于CPU和GPU之间的可移植性，以及通过循环优化提高性能。

Suresh说，MPAS是一个合作项目，旨在开发用于气候，区域气候和天气研究的大气，海洋和其他地球系统模拟组件。OpenACC是一种基于指令的方法，它添加了几行代码以在CPU和GPU上运行。通过添加OpenACC指令并执行一些基本的优化技术，Suresh说他能够在CPU上实现近4.5倍的加速，在GPU上实现近八倍的加速。

两名学生均基于与2016年夏季在科罗拉多州博尔德的国家大气研究中心(NCAR)进行的实习相关的研究以及由NCAR资助的Muknahallipatna的研究补助金工作展示了自己的海报。

年度活动由RMACC赞助，UW是RMACC的成员，该年度活动汇集了来自落基山地区的大学，政府实验室和行业的高性能计算系统的设计人员和用户。研究，教育和最佳实践将被讨论。华盛顿大学于2013年主办了该会议。

RMACC是位于整个山间州的学术和研究机构之间的合作。它的任务是促进在落基山地区广泛有效地使用高性能计算。

今年的座谈会在柯林斯堡(FortCollins)举行，特别为学生设计了会议，他们有机会学习高性能计算，面试和恢复技能以及强大的生产技能方面的职业。它还为希望学习如何在研究中使用各种高级计算技能的学生提供了特别的初学者级教程。

研讨会定期提供一系列教程，涵盖高性能计算系统设计和使用，国家认可的演讲者和小组分组讨论的许多方面。

两位学生都认为即将举行的超级计算会议是一个很好的机会，可以了解更多有关他们选择的领域并进行宝贵的联系。

“我希望能很好地了解高性能计算领域的最新进展，”Kommera说。“我还将研究并行计算和计算机视觉领域的其他参与者的工作，因为这些都是我的博士学位。研究兴趣。它还将是一个平台，可以结识许多其他研究人员，并了解他们正在尝试解决的现实问题。”

Suresh也有类似的想法，他说，在高性能计算领域，超级计算会议是最重要的事件之一。

他说：“高性能计算领域的所有顶级公司都将展示他们即将推出的技术。”“这使我接触到了该领域的所有前沿技术。超级计算会议由行业专家举办研讨会和培训课程。我相信，通过参加这些会议，我可以提高我的知识并跟踪该领域的所有新创新。”

Muknahallipatna说，此外，威斯康星大学本科生研究助理VivaswatShastry也将参加超级计算会议。Shastry因其使用NVIDIAJetson进行嵌入式计算的HPC研究而被选中参加会议。超级计算会议完全赞助了他的出席。

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