Il modello di tasking in OpenMP

The widespread adoption of multicore processors in all kind of computing devices is springing interest for parallel computing, which is the only approach to achieve the promised performance boosts. Parallel computing is not easy, and the resulting complexity, which is usually tolerated in the computational science field, must be strictly controlled in commercial software life cycles. OpenMP is a widely supported industrial standard for parallel computing on multiprocessors systems. Its basic principles, simplicity and incremental approach, make it an extremely productive paradigm. Up to version 2.5, OpenMP didn’t directly support parallelization of algorithms in which more work is generated dynamically and with irregular patterns as data are processed. These algorithms are of growing relevance in the scientific realm, and are widespread in most commercial software. OpenMP 3.0 introduced a new tasking model, that allows work to be dynamically generated and assigned to idle processors. CASPUR was a very active contributor to the new model development

Reti neurali per il job placement

Nel 2008 il CASPUR, in Associazione Temporanea di Scopo con le Università La Sapienza e Roma Tre, ha realizzato, utilizzando i finanziamenti messi a disposizione dal Fondo Sociale Europeo, il portale di placement universitario SOUL (Sistema Orientamento Università Lavoro). La forza dell’iniziativa ha aperto la strada all’adesione, nei tre anni successivi, di tutte le università statali della Regione Lazio ed oggi, il portale www.jobsoul. it rappresenta un punto di riferimento per oltre 42.000 utenti iscritti e più di 3.000 imprese registrate. Il motore di prossimità neurale, sviluppato dal CASPUR per valutare il livello di corrispondenza tra un’offerta di lavoro e gli elementi presenti in un curriculum vitae (CV), rappresenta l’aspetto tecnologicamente più innovativo del portale. L’algoritmo basato su reti neurali è in grado di analizzare ogni CV ed ogni opportunità di lavoro identificandone non solo gli elementi caratteristici, che possono provenire dai campi strutturati (titoli di studio conseguiti o richiesti, sede di lavoro indicata etc.), ma soprattutto le informazioni normalmente descritte nei campi a testo libero (descrizione dell’attività, di esperienze lavorative etc.)

Simulazioni cinetiche di flussi complessi

Le simulazioni cinetiche basate sul metodo Lattice Boltzmann (LBM) consentono di studiare fenomeni fluidodinamici su scala mesoscopica. Questi metodi risultano particolarmente adatti allo studio di flussi complessi, come quelli costituiti da più componenti (fluide e non), o quelli caratterizzati da separazioni di fase. In questi sistemi, gli effetti idrodinamici svolgono un ruolo molto rilevante, del quale il metodo LB riesce a caratterizzare più efficacemente la fenomenologia, tenendo conto delle principali proprietà fisiche dei fluidi componenti, ma consentendo di trascurare i dettagli del comportamento microscopico. Combinando metodi cinetici e altri modelli numerici tipicamente usati nello studio dei sistemi complessi è possibile effettuare simulazioni accurate ed efficienti per descrivere la fisica di flussi multi-fase e multi-componente, integrando e indirizzando il lavoro sperimentale

Idrodinamica navale

Nella progettazione e nella realizzazione di navi il supporto fornito dalle simulazioni numeriche è cruciale,sia nella fase di progettazione (e.g. per individuare la forma ideale) sia per studiare effetti come la risposta dell’imbarcazione al moto ondoso (manovrabilità) o il rumore generato dalle eliche. È una tipologia di simulazioni molto complesse in quanto necessitano di un’adeguata descrizione dell’imbarcazione e di tutte le sue appendici esterne, come il timone o le barre antirollio, e di una corretta simulazione delle interazioni con la superficie libera in moto ondoso. Oramai la simulazione numerica complementa, se non addirittura sostituisce, le prove in vasca con modelli in scala, in quanto questo permette di risalire ad una maggior numero di informazioni ad un costo inferiore e a volte affianca, per pianificarle adeguatamente, le prove al vero in cui si misura sperimentalmente il comportamento di una nave reale in funzione dello stato del mare

Computational Fluid Dynamics per lo studio della turbolenza

La Computational Fluid Dynamics (CFD), ovvero la simulazione al computer di fenomeni fluidodinamici, si è ormai affermata quale strumento di grande utilità per lo studio e la comprensione degli aspetti teorici di base dei flussi turbolenti, sia in fase di transizione che in quella di turbolenza sviluppata. Questo tipo di studio è fondamentale in quanto permette di realizzare e/o validare modelli per le simulazioni di applicazioni realistiche (si pensi, ad esempio, ai modelli di turbolenza per i flussi di interesse industriale) o di accedere ad informazioni quantitative (campi di velocità e di temperatura) nei casi in cui sperimentalmente non sia possibile come, ad esempio, nel caso della turbolenza convettiva ad alti numeri di Reynolds. L’evoluzione delle risorse computazionali permette di simulare configurazioni estremamente complesse raggiungendo una risoluzione, e quindi una qualità dei risultati, elevata

Computational Fluid Dynamics per le applicazioni aerospaziali

Storicamente il settore aerospaziale è stato uno dei primi campi scientifici in cui le simulazioni numeriche sono state applicate con successo. Infatti molti ambiti (flussi ipersonici, accensione di razzi a stato solido) necessitano di informazioni che difficilmente possono essere raccolte negli esperimenti, i quali sono per di più costosi e pericolosi. In questo campo ci sono più di 40 anni di codici e di esperienze numeriche accumulati, da integrare, gestire e mantenere. L’elevato interesse ingegneristico applicativo richiede attenzione all’ottimizzazione dei workflow utili a pilotare i processi di progettazione e assessment di prodotto

OpenMP in a Heterogeneous World8th International Workshop on OpenMP, IWOMP 2012, Rome, Italy, June 11-13, 2012. Proceedings /

XI, 280p.online resource

Simulazione numerica del flusso in valvole aortiche meccaniche

Questo progetto analizza il flusso in una valvola cardiaca bi-leaflet per isolare i fenomeni responsabili della propensione alla trombogenesi, il più grave effetto collaterale di queste protesi. La presenza di geometrie complesse, superfici mobili, interazioni fluido/struttura e transizioni alla turbolenza rende il problema così oneroso da richiedere l’implementazione di apposite strategie di calcolo

Idrodinamica navale

Il supporto fornito dalle simulazioni numeriche è fondamentale nella progettazione e nella realizzazione delle navi, sia nella fase di progettazione (e.g. per individuare la forma ideale) sia per studiare effetti come la risposta dell’imbarcazione al moto ondoso (manovrabilità) o come il rumore generato dalle eliche. È una tipologia di simulazioni molto complesse in quanto necessitano non solo di un’adeguata descrizione dell’imbarcazione e di tutte le sue appendici esterne, come il timone, le alette antirollio e le strutture di supporto del propulsore, ma anche di una corretta simulazione delle interazioni con la superficie libera in moto ondoso. La simulazione numerica, oramai, complementa, se non addirittura sostituisce, le prove in vasca con modelli in scala, in quanto questa permette di risalire ad un maggior numero di informazioni ad un costo inferiore e a volte affianca, per pianificarle adeguatamente, le prove al vero in cui si misura sperimentalmente il comportamento di una nave reale in funzione dello stato del mare

COMPUTATIONAL FLUID DYNAMICS PER LO STUDIO DI FLUSSI TURBOLENTI

La Computational Fluid Dynamics (CFD), ovvero la simulazione al computer di fenomeni fluidodinamici, si è ormai affermata quale strumento di grande utilità per lo studio e la comprensione degli aspetti teorici di base dei flussi turbolenti, in fase sia di transizione che di turbolenza sviluppata. Questo tipo di studio permette di realizzare e/o validare modelli per le simulazioni di applicazioni realistiche (si pensi, ad esempio, ai modelli di turbolenza per i flussi di interesse industriale) o di accedere a informazioni quantitative (campi di velocità e di temperatura) nei casi in cui sperimentalmente non sia possibile come, ad esempio, nel caso della turbolenza convettiva ad alti numeri di Reynolds. L’evoluzione delle risorse computazionali permette di simulare configurazioni estremamente complesse raggiungendo una risoluzione, e quindi una qualità dei risultati, elevata