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Resp.: Almerico Murli
Componenti TB: Giuliano Laccetti Alberto Machì Mario Rosario Guarracino
Pisa, 27-28 maggio 2003
Progetto FIRB Grid.itWorkshop di Rimodulazione
Workpackage 9
Grid-enabled Scientific Libraries
Workpackage 9
Grid-enabled Scientific Libraries
2
"... to be leader in new technologies areas that stand at the critical interface between scientific and engineering disciplines and high end computing ..."
VocazioneVocazioneAmbizioneAmbizione
3
Problematiche nello sviluppo di librerie scientifiche (1)
• efficienza
• accuratezza
• affidabilità
• modularità
• portabilità
• API standard
• estendibilità
• facilità di (ri)uso
• integrazione ed interoperabilità
• …
Precedenti esperienze: - Progetto Finalizzato Informatica (1) Sottoprogetto Software Matematico - Progetto Niltpack - …Pubblicazioni
4
Problematiche nello sviluppo di librerie scientifiche (2)
le precedenti +
• grado di parallelismo
• località dei dati
• scalabilità
• bilanciamento del carico
• minimizzazione sincronizz./comunicaz.
• …
Supercomputer
Precedenti esperienze: - Progetto Finalizzato Sistemi Informatici e Calcolo Parallelo - Progetto europeo PINEAPL
- Parallel Naples Airshed Model (PNAM) - PSBLAS - …
Pubblicazioni
5
Problematiche nello sviluppo di librerie scientifiche (3)
le precedenti +
• eterogeneità
• scheduling richieste utente
• I/O su rete
• visualizzazione su rete
• ….
Supercomputer
Supercomputer
Database
DatabaseDatabase
Precedenti esperienze: - SPMIAC (Sistema Sw per Previsione e Monitoraggio Inquinamento Atmosferico in Campania)
- …Pubblicazioni
6
Problematiche nello sviluppo di librerie scientifiche (4)
le precedenti +
• dinamicità
• coordinazione
• sicurezza
• latenza elevata e variabile
• guasti
• …
Progetto FIRB Grid.itProgetto FIRB Grid.it
Supercomputer
Database
SPECT
Precedenti esperienze: Agenzia 2000, MedIGrid
Pubblicazioni
7
Grid-flow applications
Supercomputer
Supercomputer
Database
DatabaseDatabase
Le risorse sono allocate staticamente e i task sono eseguiti sui nodi della griglia computazionale secondo uno schema data-flow
Le risorse sono allocate dinamicamente; l’applicazione controlla lo stato della griglia e si riconfigura automaticamente
Grid-aware applications
8
… Huge problems can now be computed over Grid Computing Environments (like Globus or Avaki, …). Because most of current applications are numerical, the use of libraries like BLAS, LAPACK, ScaLAPACK or PETSc is mandatory. …… Moreover, the computational power and memory needs of such applications may of course not be available on just one platform. Thus, Grid Computing seems to be a good candidate to build Problem Solving Environments …
Dalla presentazione del Progetto LAMMPS (Large Scale Atomic Molecular Massively Parallel Simulator)
9
Obiettivi generali del WP9
• studio delle problematiche relative alla realizzazione di una libreria di software scientifico efficiente, affidabile e scalabile in ambienti computazionali di tipo griglia.
• individuazione ed analisi di problemi connessi alla progettazione ed all’implementazione di algoritmi per architetture ad alte prestazioni ed alla loro integrazione in un'architettura software grid-oriented.
10
Obiettivi specifici del WP9
• definizione di strutture dati e sviluppo di routine numeriche promettenti per applicazioni su griglie computazionali
• studio e realizzazione di moduli di libreria scientifica efficacemente utilizzabili su griglie computazionali in contesti applicativi interdisciplinari e multidisciplinari
• valutazione e validazione del software sviluppato mediante l’integrazione in opportuni ambienti test
11
Griglie Computazionali e Applicazioni
Ambiente per lo sviluppo di applicazioni ad alte prestazioni …Integrazione librerie scientifiche
nell’ambiente di programmazione
Grid Computing: tecnologie abilitanti e applicazioni
per eScience
WP1.1 Dispiegamento della Griglia WP2.1 Ambienti di ProgrammazioneWP3.1 Applicazioni – EOSWP3.2 Applicazioni Scientifiche
MIUR 5% 1999 (Laforenza)
MIUR 5% 1999 (Laforenza)
ASI-PQE2000 (Vanneschi)
ASI-PQE2000 (Vanneschi)
AGENZIA 2000 (Vanneschi)
AGENZIA 2000 (Vanneschi)
Piattaforma distribuitaad alte prestazioni
MIUR 5% 2000 (Vanneschi)
MIUR 5% 2000 (Vanneschi)
•Dispiegamento della griglia •Applicazioni medico-nucleari
AGENZIA 2000(Murli)
AGENZIA 2000(Murli)
FIRBFIRB
Piattaforme abilitanti per Griglie Computazionali ad
alte prestazioni …
• WP8 Ambienti di programmazione…• WP9 Sviluppo librerie scientifiche Grid-
enabled• WP11 Applicaz. EOS: previs. e monitor.
inquinam.
Ampliamento dell’ambiente di programmazione con componenti
numeriche per applicazioni scientifiche
…altri progetti…altri progettiSviluppo di Applicazioni di
Osservazione della Terra mediante Sistemi e Strumenti di Calcolo ad
Alte Prestazioni
Integrazione librerie scientifiche nell’ambiente di programmazione
Contesto nazionale
12
Contesto internazionale
NetSolve http://icl.cs.utk.edu/netsolve
http://www-neos.mcs.anl.gov
http://hipersoft.cs.rice.edu/grads
PARVOXPARVOXhttp://ess.gsfc.nasa.gov/annual.reports/
ess99/parvox.html
…………
13
Esperienze in GrADS: ScaLAPACK demo
• implementazione su Griglia di una versione di ScaLAPACK usare le risorse a disposizione dell’utente fornire la soluzione nel minor tempo possibile automatizzare alcune fasi dell’esecuzione: scelta di
macchine/processori coinvolti nel calcolo, distribuzione dei dati e collezione dei risultati, lancio della libreria su ogni macchina, …
• modifiche minime al software di libreria
• si assume che il middleware per Griglia sia già disponibile (Globus MDS, Network Weather Sevice, Autopilot Manager/Contract Monitor)
J. Dongarra et al., Numerical Libraries and the Grid, Intl. J. High Performance Applications and SuperComputing, 15(4), 2001
14
ScaLAPACK demo (cont.)
userlibr. routine
+wrapper resource
selector
performance modeler
contract developer
Esecuzione applicazione
Quale sw/hw ho a disposizione?
Quanta potenza di calcolo
è necessaria?
Voglio usare
la griglia…
Voglio risolvere un sistema
lineare di 10k equazioni
in 10 minuti!
Finisco in 10 minuti?
15
Verso una maggiore dinamicità…
• i nuclei computazionali non sono in grado di sfruttare appieno le potenzialità della griglia
necessità di un ambiente computazionale dinamico in cui i componenti di libreria più “efficaci” rispetto alle
caratteristiche del problema e dei dati ed allo stato della griglia sia automaticamente selezionati
Self-Adaptive Numerical Software (SANS)
J. Dongarra, V. Eijkhout, Self-Adapting Numerical Software for Next Generation Applications, LAPACK WN 157, 2002
16
Progetto di un sistema di tipo SANS
LIBRERIE
ApplicazioniSaNS assert(A,spd) Solve(A,x,b)
/* interactive mode */
SaNS (solve,A,x,b,cg)
/* scripting language call */
HistoryDatabase
IntelligentComponent
SystemComponent
SANS AGENTRisolvi Ax=B, con A SPD Seleziona
automaticamente l’algoritmo dalle
caratteristiche del problema
Gestisci l’accesso alla griglia
Utilizza le informazioni
sulle prestazioni di esecuzioni precedenti
SPDSimmetrica Definita Positiva
17
Librerie scientifiche Grid-aware
Challenges:
• librerie che supportino una scelta adattativa degli algoritmi rispetto al problema (a run-time)
• librerie che si adattino dinamicamente alla configurazione di Griglia per ottimizzare le performance
• nuovi algoritmi latency-, fault-, I/O-tolerant
• nuovi algoritmi scalabili
• meccanismi per l’interazione delle librerie con il middleware
• architettura delle librerie tale da favorire interfacciamento con differenti linguaggi
• …
18
WP9: descrizione attività di ricerca
approccio metodologico:
definizione ed implementazione di algoritmi comuni ad applicazioni di rilevante interesse scientifico e tecnologico, per ambienti distribuiti e paralleli dinamici, fault-prone e con latenze elevate e variabili, con l’obiettivo di ottenere
prestazioni elevate, scalabilità e portabilità
• Task 1: studio ed analisi dei requisiti
• Task 2: realizzazione della libreria scientifica
• Task 3: validazione e testing
19
Task 1: individuazione ed analisi dei requisiti
obiettivo: individuazione ed analisi dei requisiti della libreria scientifica, nonché delle metodologie e degli strumenti necessari alla sua realizzazione
articolazione:
1.1 individuazione dei nuclei computazionali comuni alle applicazioni scientifiche di interesse
1.2 determinazione di algoritmi efficienti, scalabili e portabili su griglie computazionali
1.3 identificazione delle strutture dati/oggetti da supportare, dei pattern di interazione e delle metodologie implementabili in elementi di software
20
Subtask 1.1: individuazione nuclei computazionali
esigenze WP applicativi
competenze & esperienze
ricercatori WP9
aree applicative di interesse
• elaborazione, ricostruzione e riconoscimento di immagini in medicina nucleare e per il restauro digitale di filmati (ICAR-NA, ICAR-PA)
• simulazione di interazioni fluido-struttura (sospensione di ponti) (UNIRM2)
• problemi di decisione ottima, con riferimento al settore economico-finanziario (UNICAL)
• previsione e monitoraggio del rischio ambientale, con particolare riferimento all’inquinamento atmosferico (sinergia con WP11) (ICAR-NA)
• gestione ed elaborazione dati EOS (sinergia con WP11) (ICAR-NA)
21
Subtask 1.1 (cont.)
“classi” di algoritmi di interesse
livello 0:• algoritmi per la risoluzione di sistemi lineari e non lineari• algoritmi basati sulla FFT
livello 1: • algoritmi per la risoluzione di problemi di ottimizzazione
non lineare e non vincolata• algoritmi per la risoluzione di PDE• algoritmi per elaborazione e riconoscimento di immagini
livello 2: • integrazione nuclei di livello (0 e ) 1 in polialgoritmi per la
risoluzione di problemi applicativi
22
Subtask 1.2: determinazione algoritmi
dinamicità, eterogeneità, latenze elevate e variabili delle griglie computazionali
realizzazione di algoritmi
• asincroni, che operino efficientemente nonostante l’eterogeneità di processori, tempi di comunicazione e di latenza, etc.
• opportunistici, cioè che tengano conto che le risorse variano dinamicamente;
• I/O tolerant, cioè in grado di eseguire calcoli in presenza di input parziali e di rilasciare i risultati on the fly
• …
PDE
23
Esempio: fattorizzazione LU a blocchi
A11 A12 A13
A21 A22 A23
A31 A32 A33
L11
L21 L22
L31 L32 L33
U11 U12 U13
U22 U23
U33
= *
A11 = L11U11
A21 = L21U11
A31 = L31U11
A12 = L11U12
A22 = L21U12 + L22U22
A32 = L31U12 + L32U22
A13 = L11U13
A23 = L21U13 + L22U23
A33 = L31U13 + L32U23 + L33U33
24
A11 A12 A13
A21 A22 A23
A31 A32 A33
distribuzione matrice: ciclica a blocchi
Su architetture parallele MIMD a memoria distribuita …
versione right-looking
L11
U11
L21
L31
U12 U13
)1(22A
)1(23A
)1(32A
)1(33A
L22
U22
L32
U23
)2(33A
)2(33AL33
U33
fattorizzazione LU
GETRS(risoluz. sist. triang.)
GEMM(mat x mat)
fattorizzazione LU
GETRS(risoluz. sist. triang.)
GEMM(mat x mat)
fattorizzazione LU
passo 1
passo 2
passo 3
25
LU right-looking
ad ogni passo, calcola definitivamente un blocco di righe ed un blocco di colonne, e li usa per aggiornare la rimanente parte della sottomatrice attiva
miglior compromesso tra minimizzazione della comunicazione e bilanciamento del carico computazionale
MA
è necessario avere a disposizione l’intera matrice all’inizio dell’algoritmo
accesso ai dati che si trovano “a destra”
26
A11 A12 A13
A21 A22 A23
A31 A32 A33
distribuzione matrice: ciclica a blocchi
Un’alternativa: versione left-looking
L11
U11
L21
L31)1(
32A
)1(22AL22
U22
L32
U12 U13
)1(33A
)1(23AU23
)2(33A
)2(33AL33
U33
fattorizzazione LU
risoluz. sist. triang.
mat x mat
fattorizzazione LU
risoluz. sist. triang.
mat x mat
fattorizzazione LU
passo 2
passo 3
passo 1
risoluz. sist. triang.
mat x mat
27
LU left-looking
ad ogni passo, aggiorna definitivamente un sol blocco di colonne, utilizzando le colonne precedentemente calcolate
non è necessario avere a disposizione l’intera matrice per iniziare la fattorizzazione
algoritmo I/O-tolerantalgoritmo I/O-tolerant
accesso ai dati che si trovano “a sinistra”
28
LU left looking (cont.)
fattore critico per la performance:dimensione del pannello verticale
dipendenza da:
• dimensione del problema
• insieme dei processori utilizzati per il calcolo
• caratteristiche della rete (bandwidth, latenza, traffico, …)
• …
29
Subtask 1.3: identificazione metodologie e strutture dati/oggetti
algoritmi opportunistici, asincroni, I/O tolerant
estensione alla griglia di metodologie di
• checkpointing, per far ripartire il calcolo nel caso in cui un nodo della griglia non è più disponibile
• caching, per consentire un riuso efficiente dei dati
• locality, per minimizzare gli scambi di dati
• load balancing, per sfruttare esplicitamente l’eterogeneità delle risorse della griglia
30
Task 2: realizzazione libreria scientifica
obiettivo: implementazione degli algoritmi selezionati in moduli di libreria scientifica per ambienti di griglia computazionale, con le metodologie e gli strumenti individuati nel Task 1
articolazione:
2.1 definizione delle API (anche in relazione alle specifiche del linguaggio di coordinamento atteso dal WP8), per l’accesso uniforme ai moduli
2.2 implementazione delle routine di libreria scientifica
2.3 valutazione dell’impatto degli strumenti sviluppati in altri WP nell’integrazione di moduli della libreria nelle applicazioni demo
31
Subtask 2.1: definizione API
obiettivi:
• fornire all’utente funzionalità adeguate, eventualmente con differenti livelli di dettaglio
• nascondere dettagli implementativi “inutili”
• conservare o estendere “in maniera naturale” le API utilizzate in ambiente sequenziale e parallelo
32
Subtask 2.2: implementazione routine di libreria
obiettivi e metodologia:
• prima implementazione con tecnologie e strumenti “consolidati” e disponibili (Globus toolkit 2.x, MPICH-G2, …)
• successiva integrazione su piattaforme che fanno uso di middleware studiato e/o sviluppato da altri WP
• uso di building block consolidati (BLAS, PBLAS, LAPACK, ScaLAPACK, PETSc, …)
33
Subtask 2.3: strumenti sviluppati in altri WP
obiettivi e metodologia:
• individuazione dei benefici risultanti dall’integrazione della libreria scientifica con metodologie e strumenti software sviluppati in altri WP.
• valutazione dell’integrazione di tali strumenti nell’architettura software per la valutazione/validazione della libreria
34
Task 3: validazione e testing
obiettivo:
validazione e valutazione delle prestazioni dei moduli di libreria implementati
articolazione:
3.1 integrazione delle routine in ambienti volti alla risoluzione di problemi applicativi di interesse (laboratori virtuali - PSE)
3.2 validazione e testing della libreria sviluppata per la risoluzione di problemi applicativi di interesse
35
Subtask 3.1: integrazione in laboratori virtuali - PSE
• impatto sulla definizione di protocolli e servizi standard per la registrazione, attivazione e composizione dei moduli di libreria
• impatto su algoritmi, API ed implementazioni dei moduli di libreria
Subtask 3.2: validazione e testing per la risoluzione di problemi applicativi
• eventuale tuning e revisione/modifica di algoritmi, API ed implementazioni dei moduli di libreria
36
Sinergie con altri WP
Applications and Demonstrators
(WP10, WP11, WP12, WP13, WP14)
CNRINFNASI
e-science Components (WP9)
Component-based Programming Environment (WP8),
Knowledge Services (WP6), Grid Portals (WP7),
Security (WP4)CNR
Photonic, high-bandwidth networks
(WP1, WP2)
CNIT
Basic Grid Infrastructure
and Data Core Services
(WP3, WP5)
INFN
37
Naturale interazione WP9 – WP8
• individuazione e definizione di meccanismi per l’integrazione di sw numerico nell’ambiente del progetto impatto sullo sviluppo del supporto
dell’ambiente
• definizione di interfacce per moduli di sw numerico ad alte prestazioni impatto sulla definizione degli algoritmi (e dei
polialgoritmi) implementati nei componenti sw
Pubblicazioni
38
Pianificazione temporale
Primo anno
1. individuazione dei nuclei computazionali comuni alle applicazioni scientifiche di interesse
ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
2. determinazione di algoritmi efficienti, scalabili e portabili per griglie computazionali
ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
3. identificazione delle strutture dati/oggetti da supportare e delle metodologie implementabili in elementi di software
ICAR-NA, ICAR-PA, UNIRM2
39
Pianificazione temporale (cont.)
Secondo anno
4. completamento determinazione algoritmi per griglie computazionali
ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
5. completamento identificazione strutture dati/oggetti e metodologie
ICAR-NA, ICAR-PA, UNIRM2
6. definizione delle API ICAR-NA, ICAR-PA, UNIRM2
7. sviluppo delle routine di libreria scientifica ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
8. valutazione impatto strumenti sviluppati da altri WP
ICAR-NA, ICAR-PA
40
Pianificazione temporale (cont.)
Terzo anno
9. completamento sviluppo libreria ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
10. completamento valutazione impatto strumenti sviluppati in altri WP
ICAR-NA, ICAR-PA
11. integrazione routine in ambienti per lo sviluppo di problemi applicativi (laboratori virtuali – PSE)
ICAR-NA, ICAR-PA
12. validazione e testing della libreria su problemi applicativi di interesse
ICAR-NA, ICAR-PA, UNICAL, UNIRM2
41
Coinvolgimento gruppi nei task
ICAR NA ICAR PA UNIRM2 UNICAL
Task 1.1
Task 1.2
Task 1.3
Task 2.1
Task 2.2
Task 2.3
Task 3.1
Task 3.2
42
Allocazione risorse ai gruppi
ICAR NA ICAR PA UNIRM2 UNICAL
Totale keuro
338 69 74 90
1 anno 113 23 24 30
2 anno 113 23 25 30
3 anno 112 23 25 30
43
Personale
Assegni di ricerca
Tipo contratto No Unità Durata Stato primo anno
Giovani ricercatori
1 ICAR-PA 3 anni 3 m.u. 02.05.03
1 ICAR-NA 3 anni 7 m.u. 03.03.03
1 UNIRM2 3 anni 7 m.u. da definire
2 UNICAL 3 anni 6 m.u. Bando da definire
6 m.u. Bando da definire
Co.co.co 2 ICAR-NA 3 anni 7 m.u. 01.04.03 7 m.u. 14.03.03
Totale: 12 anni uomo(4 anni/uomo x 3 anni)
44
Partecipanti alla ricerca
• Napoli ICAR: Carracciuolo, Corsaro, D’Ambra, Guarracino,
Maddalena, Oliva, Petrosino UNINA: D’Amore, Di Serafino, Laccetti, Lapegna
• Palermo ICAR: Machì, Nicotra
• Roma UNIRM2: Bisegna, Filippone, Maceri, Vairo
• Cosenza UNICS: Grandinetti, Musmanno, Guerriero, Belardi
45
Ipse dixit
• …Grid come naturale evoluzione del calcolo ad alte prestazioni…
• …i problemi da risolvere sono fondamentalmente quelli del calcolo parallelo, anche se più difficili e complessi…
46
As soon as grid computing exists, it will necessarily guide the future course of science.Whenever any result is sought by its aid, the question will raise – By what means of calculation can these results be arrived at by this technology in the shortest time?
47
As soon as analytic engine exists, it will necessarily guide the future course of science.Whenever any result is sought by its aid, the question will raise – By what means of calculation can these results be arrived at by this machine in the shortest time?
Charles Babbage, 1864
48
Fine presentazione
49
Alcune pubblicazioni
• Luisa D'Amore, Giuliano Laccetti, Almerico Murli, An Implementation of a Fourier Series Method for the Numerical Inversion of the Laplace Transform, ACM TOMS, Vol. 25 · N. 3, 1999
• Luisa D'Amore, Giuliano Laccetti, Almerico Murli, Algorithm 796: A Fortran Software Package for the Numerical Inversion of the Laplace Transform Based on a Fourier Series Method, ACM TOMS, Vol. 25 · N. 3, 1999
• M. Rizzardi, A Modification of Talbot's Method for the Simultaneous Approximation of Several Values of the Inverse Laplace Transform, ACM TOMS, Vol. 21 · N. 4, 1995
• A. Murli, M. Rizzardi, Algorithm 682: Talbot's Method for the Laplace Inversion Problem, ACM TOMS, Vol. 16 · N. 2, 1990
• B. S. Garbow, G. Giunta, J. N. Lyness, A. Murli, Software for an Implementation of Weeks' Method for the Inverse Laplace Transform, ACM TOMS, Vol. 14 · N. 2, 1988
• B. S. Garbow, G. Giunta, J. N. Lyness, A. Murli, Algorithm 662: A FORTRAN Software Package for the Numerical Inversion of the Laplace Transform Based on Weeks' Method, ACM TOMS, Vol. 14 · N. 2, 1988
• G. Giunta, A. Murli, Algorithm 649: A Package for Computing Trigonometric Fourier Coefficients Based on Lyness's Algorithm, ACM TOMS, Vol. 13 N. 1, 1987.
• P.C. Messina, A. Murli eds., Problems and Methodologies in Mathematical Software Production, Springer-Verlag, 1982.
• G. Giunta, G. Laccetti, A. Murli, Il Problema della Valutazione del Software Matematico, Rivista di Informatica, XII, 1982.
50
Alcune pubblicazioni (1/4)
• L. Antonelli, L.Carracciuolo, M.Ceccarelli, L.D’Amore,A.Murli – Total Variation rergularization for Edge Preserving 3D SPECT Imaging in High Performance Computing Environment, Lecture Notes on Computer Science, 2330, springer, 2002.
• S. Filippone, P.D’Ambra, M.Colajanni – Using a Parallel Library of Sparse Linear Algebra in a Flyuid Dynamics Application Code on Linux Clusters, in Parallel Computing, Advances and Current Issues, G.Joubert, A.Murli, F.Peters, M.Vanneschi, eds., Imperial College Press, 2002, pp. 441-448
• L. Arnone, P. D'Ambra, S. Filippone, A Parallel Version of KIVA-3 based on General-Purpose Numerical Software and its Use in Two-stroke Engine Applications, International Journal of Computer Research, Special Issue on Industrial Applications of Parallel Computing, M. Paprzycki, L. Tarricone, T. Yang eds., vol.10, N.4, 2001, pp. 31-46.
• P. D'Ambra, S. Filippone, L. Arnone, Using General-Purpose Numerical Software in the Parallelization of Fluid Dynamics Codes: KIVA-3, a Code for Engine Simulations, in Practical Parallel Computing, M. Paprzycki, L. Tarricone, T. Yang eds., NOVA Science Pub., New York, Chap. 3, 2001, pp. 37-55.
• G. Barone, P. D'Ambra, D. di Serafino, G. Giunta, A. Murli, A. Riccio, Application of a Parallel Photochemical Air Quality Model to the Campania Region (Southern Italy), Environmental Modelling & Software, vol. 15, n. 6-7, 2000, pp. 503-511.
• S. Filippone, M.Colajanni, PSBLAS: a Library for Parallel Linear Algebra on Sparse Matrices, ACM TOMS, 26, 4, 2000
• P.Beraldi, L. Grandinetti, R. Musmanno, C. Triki, Parallel Algorithms to Solve Stochastic Linear Programs with Robustness Constraints, Parallel Computing, 26, 2000, pp. 1889-1908.
51
Alcune pubblicazioni (2/4)• A.Murli, P.D’Ambra, L.D’Amore, Parallel Computation and Problem Solving Methodologies: A View
from Some Experiences, in Recent Trends in Numerical Analysis, D.Trigiante ed., NOVA Science Publ., Advances in Computation: Theory and Practice Series, vol. 3, 2000, pp. 249-268.
• G. Laccetti, M. Lapegna, M. Marino, A. Murli, F. Perla - Parallel Multidimensional Quadrature: an Effective Tool for Finance Problems - International Journal on Applied Mathematics, vol. 2, 2000, pp.441-457.
• G. Barone, P. D'Ambra, D. di Serafino, G. Giunta, A. Murli, A. Riccio, PNAM: Parallel Software for Air Quality Simulations in the Naples Area, Environmental Management and Health, MCB University Press UK, vol. 10, n. 4, 1999, pp. 209-215.
• G. Laccetti e M. Lapegna - PAMIHR. A Parallel Fortran Proram for Multidimensional Quadrature on Distributed Memory Architectures - Proc. of Euro-Par 99, P. Amestoy et al. eds., Lecture Notes in Computer Science No. 1685, Springer, 1999, pp. 1144-1148.
• G. Barone, P. D'Ambra, D. di Serafino, G. Giunta, A. Murli, A. Riccio, Parallel Numerical Simulation of Air Pollution in Southern Italy, in "Large-Scale Computations in Air Pollution Modelling", Z. Zlatev et al. eds., Kluwer, 1999, pp. 39-52.
• M.Ceccarelli, L.D’Amore,V.De Simone,A.Murli – Numerical Methods for Total Variation-based Deblurring: a Comparison in a Parallel Environment, Notes on Numerical Fluid Mechanics, 73, 1999, pp. 257-264.
• I. de Bono, D. di Serafino, E. Ducloux, Using a General-Purpose Numerical Library to Parallelize an Industrial Application: Design of High-Performance Lasers, in ``Euro-Par'98, Parallel Processing'', D. Pritchard, J. Reeve eds., Lecture Notes in Computer Science, vol. 1470, Springer, 1998, pp. 812-820.
• D. di Serafino, L.Maddalena, P.Messina, A.Murli – Some Perspectives on High Performance Mathematical Software, in High Performance Algorithms and Software for Nonlinear Optimization, R.De Leone, A.Murli, G.Toraldo, eds., Kluver Ac. Publ., 1998, pp. 1-23.
• S.Corsaro, L.D’Amore,A.Murli – On the parallel implementation of the Fast Wavelet Packet Transform on MIMD Distributed Memory Environments, Lecture Notes on Computer Science, 1557, Springer, 1998.
52
Alcune pubblicazioni (3/4)
• L.Carracciuolo, L.D’Amore,A.Murli – Fast Wavelet Packet Transform based Algorithm for Image Restoration Problems in a Parallel Environment, Proc. of 43rd SPIE Annual Meeting, 1998.
• M. D'Apuzzo, M. Lapegna e A. Murli - Scalability and Load Balancing in Adaptive Algorithms for Multidimensional Integration - Parallel Computing, vol. 33, 1997, pp. 1199-1210.
• P. D'Ambra, D. di Serafino, G. Giunta, A. Riccio, Parallel Numerical Simulation of Reacting Flows in Air Quality Models, in "Parallel Computational Fluid Dynamics. Algorithms and Results Using Advanced Computers", P. Schiano, A. Ecer, J. Periaux, N. Satofuka eds., Elsevier, 1997, pp. 116-123.
• D. di Serafino, L. Maddalena, A. Murli, PINEAPL: A European Project to Develop a Parallel Numerical Library for Industrial Applications, in Euro-Par'97, Parallel Processing, C. Lengauer, M. Griebl and S. Gorlatch eds., Lecture Notes in Computer Science, vol. 1300, Springer, 1997, pp. 1333-1339.
• M. D’Apuzzo, L. Maddalena – A Parallel Algorithm for Parametric Cubic B_Spline Curves Interpolation, in Neural, Parallel and Scientific Computing, Dynamic Publ. Inc., 5, 1997, pp. 201-220.
• M. D’Apuzzo, L. Maddalena – Parallelization Strategies for B-Spline Curve Interpolation Problem, in Curves and Surfaces with Application in CAGD, A.Le Méhauté, C.Rabut, L.L.Schumaker, eds., Vanderbilt Univ. Press, 1997, pp. 1-8.
• D. di Serafino, A Parallel Implementation of a Multigrid Multiblock Euler Solver on Distributed Memory Machines, Parallel Computing, vol. 23, 1997, pp. 2095-2113.
• P. D’Ambra, G.Giunta , Concurrent Banded Cholesky Factorization on Workstation Networks Using PVM, Parallel Computing, 21, 3, 1995, pp.487-494.
• M. D'Apuzzo e M. Lapegna - A Parallel Row Projection Solver for Large Sparse Linear system - Proc. of Euromicro Workshop on Parallel and Distributed Processing, Valero e Gonzalez eds., IEEE Computer Society Press, 1995
53
Alcune pubblicazioni (4/4)
• A. d'Alessio e M. Lapegna - A Scalable Parallel Algorithm for the Multidimensional Quadrature - Proceedings of VI SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing, Vol. II, Sincovec et al. eds., SIAM Press, 1993.
• D. di Serafino, A. Murli, F. Perla, Fast Poisson Solvers Algorithms based on Generalized Marching for Distributed Memory Multiprocessors, in Parallel and Distributed Computing in Engineering Systems, P. Borne and L. Grandinetti eds., Elsevier, 1992, pp. 297-302.
• D. di Serafino, A. Murli, F. Perla, A Fast Poisson Solver for Distributed Memory Multiprocessors, Concurrency: Practice & Experience, vol. 4, n. 7, 1992, pp. 499-508.
• D. di Serafino, A. Murli, F. Perla, Fast Poisson Solvers: an FFT-based Generalized Marching Algorithm on Distributed Memory Multiprocessors, in Parallel Computing: Problems, Methods and Applications, P. Messina and A. Murli eds., Elsevier, 1992, pp. 161-171.
• M. Lapegna - Global Adaptive Quadrature for the Approximate Computation of Multidimensional Integrals on Parallel Computers - Concurrency: Practice and Experiences, vol. 4, 1992, pp. 413-426.
• G.Giunta, G.Laccetti, A.Murli – Software Matematico e Nuove Architettrure, Rivista di Informatica, XXI, 2, 1991, pp. 129-144.
54
Alcune pubblicazioni
• R. Montella, A. Riccio, Implementazione di una banca dati delle emissioni veicolari nella regione Campania, Ingegneria Ambientale, 2003.
• G. Barone, P. D'Ambra, D. di Serafino, G. Giunta, R. Montella, A. Murli, A. Riccio, An Operational Mesoscale Air Quality Model for the Campania Region, Annals of University Naval Institute, Special Issue on "Global and Regional Atmospheric Modelling", G. Barone, P. Builtjes, G. Giunta eds., 2000.
55
• L. D'Amore, A. Formiconi, M.R. Guarracino, A. Murli, G. Oliva - A Grid application for medical imaging, SIMAI, 2002.
• M. Bertero, P. Bonetto, L. Carracciuolo, L. D'Amore, A. Formiconi, M. R. Guarracino, G. Laccetti, A. Murli and G. Oliva - MedIGrid: a Medical Imaging application for computational Grids – IEEE publication, IPDPS, 2003.
• P. Bonetto, G. Comis, A. R. Formiconi, M. R. Guarracino A new approach to brain imaging, based on an open and distributed environment - IEEE publication, EMBS Special Topic Conference on Neural Engineering, 2003.
• M. Bertero, P. Bonetto, L. Carracciuolo, L. D'Amore, A. Formiconi, M. R. Guarracino, G. Laccetti, A. Murli and G. Oliva – A Grid-Based RPC System for Medical Imaging - to appear, 2003
Alcune pubblicazioni
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• P.D’Ambra, M.Danelutto, D. di Serafino, M.Lapegna – Integrating MPI-based numerical software into an advanced parallel computing environment – Proc. of the 11th EUROMICRO Conf. on Parallel, Distributed and Netwok-based Processing, IEEE Publ., 2003, pp.283-291.
• P.D’Ambra, M.Danelutto,D.di Serafino, M.Lapegna – Advanced Environments for Parallel and Distributed Applications: a View of Current Status – Parallel Computing, 28, 2002, pp. 1637-1662.
• P.D’Ambra, D.di Serafino, M.Lapegna – Embedding Parallel Quadrature Software into a HPC Environment - in Parallel Numerics 02. Theory and Applications, R.Trobec et al. eds., 2002, pp. 15-27.
Alcune pubblicazioni
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