Particle simulators commonly loop over particles and compute their interactions pairwise. Indeed, running the computations in parallel threads can significantly speed up the simulations. However, developers should look out for load imbalance: the uneven distribution of tasks between threads, such that some finish early and wait instead of taking up more work. For example, this may occur when tasks differ in complexity. To maintain optimal performance, simulators can thus benefit from load balancing techniques when scheduling their loop iterations to the threads. This thesis improves parallel loop scheduling in AutoPas: a particle simulation library. AutoPas employs OpenMP: a library that provides loop scheduling features via compiler directives. We integrate Auto4OMP, which is an OpenMP extension with advanced load balancing capabilities. To test the new setup, we ran different simulations with various parameters. In general, Auto4OMP performed close to the optimal standard OpenMP schedule, but the impact of its advanced scheduling techniques on non-homogeneous simulations was weaker than expected. That said, it showed promising results with homogeneous simulations.      «

Particle simulators commonly loop over particles and compute their interactions pairwise. Indeed, running the computations in parallel threads can significantly speed up the simulations. However, developers should look out for load imbalance: the uneven distribution of tasks between threads, such that some finish early and wait instead of taking up more work. For example, this may occur when tasks differ in complexity. To maintain optimal performance, simulators can thus benefit from load balanc...     »

Partikelsimulatoren durchlaufen Partikel häufig in einer Schleife und berechnen ihre Interaktionen paarweise. Das Ausführen der Berechnungen in parallelen Threads kann die Simulationen erheblich beschleunigen. Entwickler sollten jedoch auf Lastverteilung achten: sollten Lasten ungleichmäßig verteilt sein, sind einige Threads zu früh fertig, und warten, anstatt mehr Arbeit aufzunehmen. Dies kann beispielsweise auftreten, wenn sich die Aufgaben in ihrer Komplexität unterscheiden. Um eine optimale Leistung zu halten, können Simulatoren daher von Lastausgleichstechniken profitieren, wenn sie ihre Schleifeniterationen den Threads zuweisen. Diese Bachelorarbeit verbessert die parallele Schleifenplanung in AutoPas: einer Partikelsimulationsbibliothek. AutoPas nutzt OpenMP: eine Bibliothek, die Schleifenplanung über Compiler-Anweisungen bereitstellt. Wir integrieren Auto4OMP, eine OpenMP-Erweiterung mit fortgeschrittenen Lastausgleichsfunktionen. Um das neue Setup zu testen, haben wir verschiedene Simulationen mit unterschiedlichen Parametern ausgeführt. Generell lag die Leistung von Auto4OMP nahe am optimalen Standard-OpenMP-Schedule. Allerdings waren die Auswirkungen seiner fortschrittlichen Planungstechniken auf nicht homogene Simulationen geringer als erwartet. Es zeigte aber versprechende Ergebnisse bei homogenen Simulationen.      «

Partikelsimulatoren durchlaufen Partikel häufig in einer Schleife und berechnen ihre Interaktionen paarweise. Das Ausführen der Berechnungen in parallelen Threads kann die Simulationen erheblich beschleunigen. Entwickler sollten jedoch auf Lastverteilung achten: sollten Lasten ungleichmäßig verteilt sein, sind einige Threads zu früh fertig, und warten, anstatt mehr Arbeit aufzunehmen. Dies kann beispielsweise auftreten, wenn sich die Aufgaben in ihrer Komplexität unterscheiden. Um eine optimale...     »