scholarly journals Communication performance prediction on large - scale systems

2017 ◽  
Author(s):  
Νικέλα Παπαδοπούλου

Οδεύοντας προς την εποχή των υπερυπολογιστικών συστημάτων με επιδόσεις της τάξης των ExaFlops, οι υπερυπολογιστές θα αποτελούνται από εκατοντάδες εκατομμύρια πυρήνες και διάφορα σύνθετα ετερογενή επεξεργαστικά στοιχεία. Ωστόσο, ήδη σήμερα, οι χρήστες αποτυγχάνουν να αξιοποιήσουν την υπάρχουσα υπολογιστική ισχύ των συστημάτων μεγάλης κλίμακας, όπως συμβαίνει με μεγάλες κατηγορίες παράλληλων εφαρμογών μεγάλης κλίμακας, η επίδοση των οποίων περιορίζεται από φάσεις επικοινωνίας που δεν κλιμακώνουν. Η δυνατότητα πρόβλεψης του χρόνου επικοινωνίας των παράλληλων εφαρμογών μπορεί να βοηθήσει τους χρήστες, τους μεταγλωττιστές, τα συστήματα χρόνου εκτέλεσης και τους χρονοδρομολογητές στη λήψη αποφάσεων για βέλτιστη χρήση πόρων, βελτιστοποιήσεις επιδόσεων, εξοικονόμηση ενέργειας και ελαστικότητα σε σφάλματα. Η παρούσα διατριβή παρουσιάζει μια μεθοδολογία για την μοντελοποίηση της επικοινωνίας των παράλληλων εφαρμογών μεγάλης κλίμακας με στόχο την πρόβλεψη. Ο χρόνος επικοινωνίας εξαρτάται από ένα πολύπλοκο σύνολο παραμέτρων, σχετικών με την εφαρμογή, την αρχιτεκτονική του συστήματος, τις ρυθμίσεις χρόνου εκτέλεσης και τις συνθήκες εκτέλεσης. Για την ενσωμάτωση αυτής της πολυπλοκότητας σε ένα μοντέλο πρόβλεψης, ακολουθούμε μια προσέγγιση εμπειρικής μοντελοποίησης. Ορίζουμε χαρακτηριστικά που μπορούν να εξαχθούν από την εφαρμογή, την απεικόνιση των διεργασιών στο σύστημα και το σχήμα κατανομής των υπολογιστικών πόρων, πριν από την εκτέλεση, αναπτύσσουμε ένα πρόγραμμα μετρήσεων αναφοράς για τη σάρωση του χώρου των παραμέτρων, και αναπτύσσουμε μοντέλα πρόβλεψης για τον χρόνο επικοινωνίας σε τρία υπολογιστικά συστήματα μεγάλης κλίμακας, τα συστήματα Vilje, Piz Daint και ARIS, χρησιμοποιώντας διαφορετικά υποσύνολα των χαρακτηριστικών μας, μεθόδους στατιστικής και μηχανικής μάθησης και διάφορα σύνολα εκπαίδευσης. Συγκρίνουμε την πρόβλεψη των μοντέλων μας σε διάφορα σχήματα επικοινωνίας και εφαρμογές, για πολλαπλά μεγέθη προβλημάτων, πολλαπλές εκτελέσεις και διαφορετικές ρυθμίσεις του χρόνου εκτέλεσης, που κυμαίνονται από μερικές δεκάδες έως μερικές χιλιάδες πυρήνες. Η μεθοδολογία μας είναι επιτυχής στην πρόβλεψη του χρόνου επικοινωνίας σε όλα τα σχήματα επικοινωνίας που εξετάζουμε, σε όλα τα συστήματα, και παρουσιάζει υψηλή ακρίβεια πρόβλεψης και καλή προσαρμογή. Τα μοντέλα που προτείνονται αποδίδουν προβλέψεις ακριβώς πριν από την εκτέλεση μίας παράλληλης εφαρμογής και, όπως καταδεικνύουμε σε αυτή τη διατριβή, η υψηλή ακρίβεια τους τα καθιστά κατάλληλα για λήψη αποφάσεων με επίγνωση της επικοινωνίας, προς την κατεύθυνση της βελτιστοποίησης της χρήσης των υπολογιστικών πόρων σε συστήματα μεγάλης κλίμακας.

Author(s):  
Yan Li ◽  
Jidong Zhai ◽  
Keqin Li

With the development of high performance computers, communication performance is a key factor affecting the performance of HPC applications. Communication patterns can be obtained by analyzing communication traces. However, existing approaches to generating communication traces need to execute the entire parallel applications on full-scale systems that are time-consuming and expensive. Furthermore, for designers of large-scale parallel computers, it is greatly desired that performance of a parallel application can be predicted at the design phase. Despite previous efforts, it remains an open problem to estimate sequential computation time in each process accurately and efficiently for large-scale parallel applications on non-existing target machines. In this chapter, we will introduce a novel technique for performing fast communication trace collection for large-scale parallel applications and an automatic performance prediction framework with a trace-driven network simulator.


1984 ◽  
Author(s):  
Dipak C. Shah ◽  
Mahmoud E. Sawan ◽  
Minh T. Tran

2009 ◽  
Vol 29 (5) ◽  
pp. 1473-1476
Author(s):  
Shu-hua ZENG ◽  
Ning CHEN ◽  
Wei-ying LIU ◽  
Wei-hua GUI ◽  
Yin-xiu HUANG

Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document