Eine Experimentierplattform für die automatische Parallelisierung von R-Programmen

Die Skriptsprache R ist bei Anwendern aus Wissenschaft und Technik wegen ihrer Interaktivität und ihrer guten Bibliotheken beliebt. Für die schnelle Verarbeitung großer Datenmengen, wie sie etwa bei der Genomanalyse in der Bioinformatik anfallen, ist der R-Interpretierer allerdings zu langsam. Es wäre wünschenswert, die hohe Leistung der modernen Mehrkernprozessoren für R nutzen zu können – aber ohne von den Anwendern verlangen zu müssen, daß sie parallele Programme schreiben.

Im Vortrag zeige ich, mit welchen Techniken sich R-Programme zur Laufzeit automatisch parallelisieren lassen, und das transparent für den Anwender. Unsere Experimentierplattform ALCHEMY erlaubt es, ein R-Programm in kombinierbaren Stufen zur Laufzeit zu analysieren, zu parallelisieren und auf parallelen Backends auszuführen. Am Beispiel von Techniken zur automatischen Schleifenparallelisierung, die wir als Module in ALCHEMY realisiert haben, zeigen sich typische Abwägungen, die bei der R-Parallelisierung zu beachten sind. Unsere Messungen belegen, daß sich bei großen Datenmengen der Laufzeitaufwand für die R-Parallelisierung bereits auf einem handelsüblichen Mehrkernprozessor lohnt.

Biographie

Dr. Frank Padberg leitet die Forschergruppe "Automatische Parallelisierung" (APART) am KIT, die gemeinsam vom KIT und Siemens getragen wird. Neben der Parallelisierung forscht er an Techniken zur automatischen Fehlererkennung, Methoden der Software-Zuverlässigkeit, der mathematischen Optimierung von Softwareprozessen und schlanken Entwicklungstechniken. Dr. Padberg wurde in den Communications ACM unter den "Top 50 International Software Engineering Scholars" gelistet.