# AG HPC|A: Themensammlung Abschlussarbeiten Diese Seite stellt eine Übersicht offener Themenideen inklusive kurzer stichpunktartiger Auflistung möglicher Aufgabenstellungen für Abschlussarbeiten in der Arbeitsgruppe "High Performance Computing and its Applications" zur Verfügung. Bei Interesse wenden Sie sich bitte an: hpca@lists.uni-mainz.de Webseite der Arbeitsgruppe: https://www.hpca-group.de/ ***Hinweis:*** ==Aktuell (April 2026) sind unsere Betreuungskapazitäten ausgelastet. Bitte kontaktieren Sie uns frühzeitig, falls Sie bei uns eine Abschlussarbeit schreiben wollen.== ## Themen [BA] = Bachelorarbeit, [MA] = Masterarbeit * **Trade-off zwischen Energieverbrauch und I/O-Performance** [BA] * Die Energieeffizienz im Bereich HPC gewinnt zunehmend an Bedeutung. Während FLOPS pro Watt bereits umfassend untersucht wurden, ist der energiebezogene Aufwand von I/O-Operationen bislang nur unzureichend charakterisiert. * Geeignete Metriken zur Bewertung der Energieeffizienz und der I/O-Performance sollen analysiert bzw. entwickelt werden. * Dateisysteme werden für bestimmte Workloads anhand der vorgeschlagenen Metriken hinsichtlich Performance und Energieverbrauchs evaluiert. * Ausgangsliteratur: https://doi.org/10.1145/3784828.3785249 * **Benchmark Suite Extension with MiniApp Benchmarks** [BA] * Beispielsweise: * MiniMD: https://github.com/Mantevo/miniMD * LULESH: https://github.com/LLNL/LULESH * Vergleich zwischen PGAS und MPI-Lösungen (OpenMPI, PSMPI, MPICH, MVAPICH2 usw.) * ~~**Scalability Analysis for EE-CPT Energy Modelling**~~ [BA] (nicht verfügbar) * Fine-grained energy modeling in HPC applications remains an open research challenge due to limitations in existing measurement infrastructures. Preliminary work on Energy-Efficient Critical Path Analysis (EE-CPT) introduced energy awareness into critical path analysis and combined it with Model Factors performance analysis to provide insights into application energy efficiency. * However, this work is still preliminary and requires further validation, particularly regarding scalability. It remains unclear whether the model can effectively scale to multi-node HPC environments and diverse application workloads. This study evaluates the existing EE-CPT tool to assess its scalability in HPC systems and determine whether the proposed model continues to provide meaningful insights into the relationship between energy consumption and execution time efficiency. * References: * Ausgangsliteratur: https://doi.org/10.1145/3784828.3785251 * Original OTF-CPT Github: https://github.com/RWTH-HPC/OTF-CPT * ~~**IO500 List Data Mining**~~ [BA] (nicht verfügbar) * IO500 is the de facto benchmark for evaluating I/O performance of parallel file systems in high-performance computing environments. In addition to the benchmark itself, IO500 maintains a publicly available collection of results submitted by institutions operating a wide range of parallel file system configurations. This dataset provides valuable insight into benchmark usage patterns and enables the study of evolving trends in data center architectures, optimization strategies, and IO500 tuning practices. * This thesis proposes a data science–oriented investigation of the IO500 result lists to extract various insights from existing data that have not yet been systematically explored. * ~~**GPU support for EE-CPT Energy Modelling**~~ [BA] (nicht verfügbar) * Software performance efficiency is often closely correlated with energy efficiency, as demonstrated by the EE-CPT energy model for CPU-based applications. However, it remains an open question whether this relationship holds for GPU-accelerated and hybrid CPU–GPU applications. * This thesis explores the applicability of the EE-CPT tool for modeling the energy cost of performance inefficiencies in GPU and or hybrid code. The student will conduct a development of an extension to support energy modeling for GPU and hybrid workloads. * **References** - Original OTF-CPT Github: https://github.com/RWTH-HPC/OTF-CPT - Likwid in GPU: https://github.com/RRZE-HPC/likwid/wiki/LIKWID-and-Nvidia-GPUs - EE-CPT code repository: (TBA) * **Automated Performance Tuning (on High-Level I/O or Interceptor Library Level)** [MA] * I/O Traces für Beispielanwendungen automatisiert erfassen und das I/O Zugriffsmuster detektieren und speichern. * Optimierungsstrategie anhand der Zugriffsmuster identifizieren (rule/ml-based) * Möglichkeit entwickeln zur Laufzeit die Tuning-Parameter über High-Level I/O Bibliotheken oder Inteceptor für die Anwendung zu verwenden. ## In Bearbeitung * ~~**Analysis and Evaluation of Allreduce / Collective Algorithms**~~ [BA] (in Bearbeitung) * Welche Ansätze gibt es * Was wird z.B. in OpenMPI eingesetzt * Welche Techniken können von RMA profitieren * Kleine Beispiel Implementierung auf Basis von MPI oder GPI-2 * Auswertung der Performance * ~~**Multi-objective Optimization for configuring the IO500 Benchmark**~~ [BA] (in Bearbeitung) * Optimizing the IO500 benchmark presents a significant challenge due to the large number of configuration parameters that must be carefully tuned to achieve optimal performance. The resulting high-dimensional configuration space renders exhaustive or brute-force exploration computationally prohibitive. * This thesis investigates the applicability of multi-objective optimization techniques for identifying efficient and near-optimal configurations of the IO500 benchmark on the Mogon cluster. * Research questions: * Does multi-objective optimization strategy work for optimizing IO500 benchmark configurations * Explain why is it working/not working * ~~**Automated Detection of I/O Access Patterns and Optimization Techniques**~~ [BA/MA] (in Bearbeitung) * Entwicklung einer Methode zur automatischen Erkennung von I/O-Zugriffsmustern anhand Traces * Ggf. Implementierung eines Erkennungsalgorithmus * Vorschlag von Optimierungsstrategien für ausgewählte Zugriffsmuster und Evaluierung dieser anhand von Benchmarks