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Anwendung von HPC Programmierkonzepten für datenintensive SAR Berechnungen

Das Institut für Hochfrequenztechnik und Radarsysteme am Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) beschäftigt sich unter anderem mit der tomographischen Vermessung von Waldgebieten mittels Flugzeug-/Satelliten-Radarsystemen. Bei zukünftigen Missionen werden Datensätzen mit bis zu 2 TB generiert. Diese Menge an Daten lässt sich nicht mehr über herkömmliche Shared Memory Knoten verarbeiten, weshalb die Verarbeitung zukünftig auf verteilte Systeme skaliert werden soll.

Aufgabenstellung

Beim Verarbeiten von Remote Sensing (RS) Daten werden Algorithmen auf sehr große rechteckige Stencils angewendet. Dies führt zwangsläufig zu engen Nachbarschaftsbeziehungen zwischen einzelnen Pixel über mehrere Knoten, was den Rahmen für eine parallele Verarbeitung einschränkt.

Eine weitere Herausforderung ist die Verwendung unterschiedlicher Stencil-Größen während der RS-Datenverarbeitungskette. Das hat zur Folge, dass eine im Durchschnitt für alle Zwischenschritte optimale Partitionierung gefunden werden muss. Partitionierungsprobleme sind NP-Schwer und können nur annähernd optimal gelöst werden.

Methodisches Vorgehen

Ziel ist eine Evaluation von Partitionierungsstragien für die Verarbeitung von großen 2D/3D-Arrays in einer mehrstufigen Verarbeitungskette mit Stencils unterschiedlichster Größe. Ausschlaggebend ist hierfür vor allem eine Minimierung der Kommunikation über Knotengrenzen hinweg, sodass der bestmögliche Communication-Computation Overlap erreicht wird.

Zunächst werden keine echten RS-Daten verarbeitet, sondern generierte Testdatensätze. Die Verarbeitungskette wird zu Beginn durch eine mehrstufige Filterkette von Weichzeichner mit unterschiedlichen Rechteckigen Stencils repräsentiert. Diese Stencils simulieren die Zugriffsmuster der RS-Algorithmen. Für die Implementierung ist DASH als C++ PGAS Template Library angedacht.

• Vorkenntnisse im Bereich High Performane Computing.
• Vorkenntnisse in C/C++

Aufgabensteller:
Prof. Dr. D. Kranzlmüller

Dauer der Arbeit:

• 6 Monate (Vollzeit) + Einarbeitungszeit

Anzahl Bearbeiter: 1

Betreuer:

• Roger Kowalewski
• Pascal Jungblut