LIQUXD – Portabilità e Performance per la QCD+QED su CPU e GPU

Tecnologia sviluppata: Libreria portabile CPU-GPU per il calcolo di osservabili di cromodinamica quantistica (QCD) con correzioni di elettrodinamica quantistica (QED)
Stazione appaltante: INFN
Beneficiari: Università degli Studi Roma Tre

I dettagli del progetto

Sintesi del progetto

LIQUXD sviluppa un’infrastruttura software in grado di eseguire simulazioni di cromodinamica quantistica (QCD) con correzioni elettromagnetiche (QED) in maniera portabile ed efficiente su piattaforme CPU e GPU.

Obiettivi

Il progetto si propone di separare backend e interfaccia della libreria software, per una gestione modulare delle simulazioni, e di consentire la stessa esecuzione su CPU multicore e GPU modernizzando il framework esistente e convertendo i loop paralleli in task generici attraverso l’utilizzo di architetture e programmazione per il calcolo parallelo standard (CUDA).

Problemi e necessità

La simulazione non perturbativa della QCD richiede un fabbisogno di memoria e potenza di calcolo massivamente parallela. Le librerie attuali non sono facilmente portabili e non consentono di sfruttare le architetture eterogenee oggi disponibili negli HPC moderni.

Soluzioni sviluppate

Sfruttando una libreria preesistente, il progetto è riuscito nell’intento di separare frontend e backend, consentendo al medesimo codice di inviare istruzioni (kernel) a CPU o GPU a seconda del contesto, e di ottimizzare il codice e renderlo utilizzabile su architetture di calcolo diverse.

Impatti

LIQUXD renderà possibile simulare QCD+QED con maggiore precisione, migliorando la verifica del Modello Standard e l’indagine di possibili effetti di Nuova Fisica. La portabilità del codice facilita studi su larga scala e riduce i costi di sviluppo. Le tecniche di generalizzazione del backend possono inoltre essere riutilizzate in domini esterni all’HPC accademico.

Settori di applicazione

Oltre Ricerca Fondamentale, i risultati del progetto sono rilevanti negli ambiti del Future HPC e della Software engineering, e in qualsiasi settore che richieda calcoli intensivi portabili su architetture eterogenee (CPU/GPU).

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