Résultats des benchmarks de HPC1 après ajout de 100 cœurs. Date : 06/09/2012. Auteur : Ph Parnaudeau

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1 Résultats des benchmarks de HPC1 après ajout de 1 cœurs. Date : 6/9/212 Auteur : Ph Parnaudeau 1. Evolution de la configuration la plate forme de calcul du LJLL : HPC1 HPC1 1 Février 211 : UV1 est une machine SMP (Single Multi Processing), avec réseau d interconnexion NUMA (Non Uniform Memory Acces) ; 8 processeurs EX755 à 2GHz (chacun 8 cœurs), soit 64 cœurs ; 256 Go de mémoire vive ; 1 espace de stockage de 2 To pour le $HOME et 1 To pour $scratch. HPC1 1 Février 212 : 2 processeurs EX755 à 2GHz (chacun 8 cœurs), soit 16 cœurs ; 64 Go de mémoire vive ; 1 espace de stockage de 2 To pour le $HOME et 1 To pour $scratch ; Une frontale qui permet de déporter «pré» et «post» traitement, ainsi que de soumettre les jobs. Cette machine est équipée de processeurs EX755 à 2GHz avec 4 cœurs. La frontale a permis de rendre «HPC1» 1% utilisable pour le calcul ; 2 cartes GPU Telsa Liste des Benchmarks. Benchmarks public : HPCC ( HPCC est un ensemble de codes qui permet de tester plusieurs aspects d une machine de calcul. Liste des codes : HPL : résout un système Ax=B, par une méthode de factorisation LU. Il fonctionne sur l ensemble des CPUS réservés, avec quelques communications globales, nommées «all to all» (Il est, de plus, «embarrassing parallel»).il permet de donner la puissance brute (à ne pas confondre avec la puissance crête théorique) qu on peut tirer de la machine de calcul (il est utilisé pour faire le classement international des 5 plus gros calculateurs). Ce code a donc un passage à l échelle excellent, la localisation spatiale et temporelle de l information ne l affecte pas. Il stresse les cpus et met en avant la performance entre les registres et les caches des cpus. Il ne stresse pas la mémoire vivre, ou le réseau d interconnexion. DGEMM : Double-precision General Matrix-Matrix Multiply. Tout comme le précédent, ce benchmark permet de tester à peu près la même chose que HPL, mais il délivre l information sur un cœur ou un cpu (si c est le plus petit élément de calcul de la machine). 1

2 STREAM : Permet de mesurer le débit de bande passante de la mémoire, en effectuant des opérations simples sur des petits vecteurs (Copie, passage à l échelle, addition, mélange addition & passage à l échelle d un vecteur). Mesure sur un cœur ou un cpu (si plus petit élément de calcul de la machine) PTRANS : Parallel Transpose. Algorithme à mémoire distribuée. Permet de tester la même chose que STREAM, mais sur des opérations plus complexes & des tailles de problème plus importantes. Mesure sur l ensemble (ou un sous ensemble) des cœurs de la machine. RandomAccess : Calcule une série d entiers, mise à jour de manière aléatoire dans la mémoire. Cela permet de tester les communications inter-processeurs de petites tailles. FFT : Transformées de Fourier Rapide. Permet de tester la même chose que RandomAccess mais avec de plus gros messages. Tests-b_eff : Mesure effective de la bande passante et de la latence du réseau d interconnexion. Iozone ( Teste les entrées/sorties (notées I/O par la suite) sur le système de fichiers commun à HPC1, qui est un montage NFS (Version 4), d un système de fichiers XFS ( Des problèmes, rencontrés lors de l exploitation de la machine au cours de l an passé, ont été reproduits lors de ces tests et à présent tout semble réglé. Benchmarck Openmp du centre de calcul d Edinbourg. Il permet de faire tourner les opérations standards d OpenMp (Atomic, Barrier, critical, Parallel, Parallel_do, do, reduction). Teste l implémentation OpenMp, ainsi que l architecture réseau interne (NUMA dans notre cas) Benchmarks maison : Solveur Différences Finies ordre 2 de l équation de Poisson (cas 2D). Dans le cas des tests réalisés pour ce document, nous n avons utilisé que le solveur Jacobi, mais avec 3 paradigmes de programmation parallèle différents. A terme ce code sera écrit en HMPP et permettra de tester rapidement des architectures très différentes. 3 méthodes de résolution de système linéaire ont été implémentées : Jacobi, SSOR, Gradient Conjugué. 3. Résultats. HPCC a été lancé sur : - 56 cœurs cœurs Les options de compilations sont les suivantes : Compilateur utilisé : Intel icc version et Fortran (12..1) Bibliothèques utilisées : Sgi mpi (2.5), MKL (1.3.1) Options de compilation : -fomit-frame-pointer -O3 -funroll-loops -W Wall 2

3 HPL (TFlops/s) DGEMM(GFlop/s) PTRANS (GB/s) NaturalRing Latency (usec) RandomRing Latency (usec) 56 coeurs coeurs Le pic théorique sur 56 cœurs est de.448 Tflops/s et sur 128 est de 1.24 Tflops/s. Avec HPL nous obtenons une efficacité de l ordre de 8%, ce qui est conforme à ce qu on peut espérer, mais qu il est très peu probable d obtenir avec des codes de calcul. DGEMM (qui mesure le nombre d opérations possibles pour un cœur) nous fournit une valeur de l ordre de 7.65 Gflop/s, alors qu en théorie un cœur peut fournir jusqu à 8 Gflop/s. Là encore, une telle efficacité est à relativiser, dans le cadre d un usage ordinaire, les codes de calcul tirent au mieux 25% d efficacité d un cœur et bien plus souvent inférieur à 5%. PTRANS nous montre un passage à l échelle corrélé à l upgrade. NaturalRing mesure la latence quand on fait un «anneau» qui suit l ordonnancement naturel (à savoir la configuration en Tore2D de la SGI) des processeurs. RandomRing mesure la latence dans un cas moins favorable, d où la différence entre les 2 mesures. On note une légère amélioration après l upgrade due en partie à une meilleure topologie du Tore2D (le nombre d IRU augmentant des optimisations sont possibles) et une mise à jour des «firmware» (Micro codes informatiques qui gèrent différents aspects : NUMA, mémoire vive,...). Test Stream : 56 coeurs 128 coeurs Copy (GB/s) Add (GB/s) Scale(GB/s) Triad(GB/s) On observe une très légère dégradation liée à l upgrade. Ceci est intimement corrélé avec l augmentation de la quantité de mémoire vive et de CPU. Test FFT : Les FFT utilisées sont celle de FFTW, compilé dans MKL. 56 coeurs 128 cœurs S-FFT (GFlop/s) MPI-FFT (GFlop/s) S-FFT mesure l efficacité d une transformée de Fourrier rapide sur un seul cœur. On ne note pas de modification significative, ce qui est normal. La fluctuation observée est liée à des considérations environnementales (Charges de la machine au moment des tests en particulier) MPI-FFT mesure l efficacité d un calcul de FFT sur l ensemble des processeurs. On note alors une accélération supérieure à l upgrade. Ce résultat peut s expliquer par différentes causes. Tout d abord les considérations environnementales, mais également le réseau qui est optimisé (comme vu précédemment). Etant donné que les FFT utilisées dans ces tests sont celles de la FFTW, ce résultat est tout à fait 3

4 reproductible dans le cas de l utilisation dans un code de calcul. Cependant, ce test n est pas représentatif de l ensemble des performances de la bibliothèque FFTW sur HPC1, mais plutôt d un appel particulier à cette bibliothèque. Résultat tests I/O avec Iozone : Cas 1 : depuis HPC1, sur le NAS, à travers le montage NFS, les tests suivant ont été réalisés dans le but de déterminer la taille de bloc optimum pour le serveur NAS, à travers le montage NFS, sur des fichiers de 1 Mo et 128 Mo et en se mettant dans un mode où Iozone ne tient pas compte des caches du contrôleur RAID du NAS. BS= 64 6 BS= BS= Débit via NFS, pour un fichier de 1 Mo, avec 3 tailles de bloc différentes et de 1 à 64 processus en simultanés. BS=64 BS=512 BS=124 Moyenne (W/R) 41/35 Mo/s 28/21 Mo/s 4/28 Mo/s Max (W/R) 51/39 Mo/s 34/29 Mo/s 29/32 Mo/s Min (W/R) 18/2 Mo/s 22/13 Mo/s 1.75/2 Mo/s On note que, d une part, nous sommes très loin de saturer le réseau (8 Mo/s en charge) et que, d autre part, la dégradation des performances est liée à l augmentation de la taille des blocs, alors que nous avons des fichiers petits. Cependant il faut relativiser ces valeurs. Elles sont le minimum que l on peut obtenir. En effet des tests réalisés en ne désactivant pas le cache du contrôleur RAID (qui est de 512 Mo) donnent des valeurs de 2 à 1 fois plus importantes. Donc ces valeurs sont à lire comme des minimums, obtenues dans des cas extrêmes d utilisation de notre système. Cependant, on note aussi que la détérioration des performances est corrélée avec le nombre de threads. Et ce malgré une configuration du serveur NFS optimum sur ce point. 4

5 BS= BS= BS= Débit via NFS, pour un fichier de 128 Mo, avec 3 tailles de bloc différentes et de 1 à 64 processus en simultanés. BS=64 BS=512 BS=124 Moyenne (W/R) 61/44 Mo/s 76/5 Mo/s 72/53 Mo/s Max (W/R) 69/49 Mo/s 82/ Mo/s 78/55 Mo/s Min (W/R) 19/23 Mo/s 36/ Mo/s 47/49 Mo/s On note que, d une part, que nous avons pratiquement saturé le réseau en pointe (8 Mo/s en charge) et que, d autre part, la dégradation des performances est minimale. Ceci est à relier avec la taille des fichiers & à notre choix de design. Conclusion : Afin de perdre le moins de temps possible dans les «I/O», il est recommandé aux utilisateurs d utiliser des fichiers de taille conséquente (supérieure à 1 Mo), si possible & d éviter d écrire en parallèle un trop grand nombre de fichiers en simultané. Résultat du BenchMarck OpenMP. Options de compilation utilisées : -fast openmp. 5

6 Résultats : Les graphiques présentent des temps (en seconde) en fonction du nombre de processus légers. Atomic Barrier,35,3,25,2,15,1, critical Parallel 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1, Parallel do do (seul) reduction Résultats des tests du solveur différences finies ordre 2 de l EDP Poisson. Le problème est de résoudre dans un domaine donné, l équation de Poisson avec différents paradigmes de programmation : 1 MPI : les communications entre processus sont assurées par MPI 2 FG : OpenMP Fine grain, dans ce cas il s agit d utiliser Openmp dans sa version la plus simple en parallélisant les boucles. 3 CG : OpenMP Coarse grain, dans ce cas il s agit de diviser le domaine comme en MPI et d assurer les communications nécessaires entre les processus. Cette méthode offre l avantage «normalement» d avoir le meilleur passage à l échelle (mais cela dépend de l implémentation OpenMp, ainsi que de la machine sur laquelle le test est réalisé). 6

7 Résultats : Le problème «consomme» 1 Go de mémoire vive (FG, MPI, CG) et les temps mesurés sont les temps de restitution sur la partie calculatoire (en seconde). Afin d évaluer si il y avait une fluctuation sur les temps de calculs, chaque calcul a été réalisé trente fois et voici les résultats obtenus : Cœurs Mono min_mpi 69, 343, 236, 117, 58, 29, 13, moy_mpi ,8 345,4 236,4 117, 58,7 29, 13, max_mpi 612, 349, 237, 117, 59, 29, 13, min_cg 379, 233, 194, 97, 51, 51, 23, moy_cg ,45 234,55 195,45 13,85 74,75 69,4 41,85 max_cg 396, 236, 21, 14, 97, 9, 78, min_fg 383, 235, 194, 131, 292, 442, 456, moy_fg ,65 236,6 194,85 131,2 39,8 514, 475,1 max_cg 386, 24, 195, 134, 37, 614, 565, Ideal ,5 543,7 271,8 135,9 33,9 16,9 8,4 Speedup calculé à partir des valeurs moyennes : MPI 3,5 6,2 9,2 18,5 18,5 37,5 83,6 CG 5,7 9,2 11,1 2,9 14,5 15,6 25,9 FG 5,6 9,1 11,1 16,5 3,51 2,1 2,2 IDEAL

8 MPI CG FG IDEAL Première remarque, on note que le speed-up mesuré est supérieur à celui idéal (scalabilité super-linéaire) jusqu à 8 cœurs pour le FG et jusqu à 16 cœurs pour les versions MPI et CG. Cela est très certainement lié à une meilleure réutilisation des caches. On note que les versions OpenMP (FG et CG) sont plus efficaces que la version MPI quand on utilise peu de cœurs (<= à 8 cœurs). Ceci correspond au nombre de cœurs par processeurs. Ce résultat montre qu il est donc tout à fait pertinent de programmer avec le paradigme OpenMP, si on souhaite utiliser au mieux les cœurs d un processeur. De plus étant donné la difficulté à programmer, puis corriger, la version CG, il est fortement recommandé d utiliser la programmation Fine Grain quand on veut faire du parallélisme à l échelle des cœurs d un processeur. Au-delà de 8 cœurs, seule la version CG garde un avantage sur MPI. La dégradation des performances de la version FG est à mettre en rapport avec les difficultés d implémentation de la version CG. Avant de conclure sur ces premières remarques il convient de regarder l architecture de notre machine. Une machine UV1 (SMP) est construite autour de n nœuds (dans notre cas 1, 2 nœuds par IRU d où 5 IRU) reliés entre eux par un réseau NUMA qui permet de collectiviser la mémoire. Il ressort des premières remarques, que si on reste sur un nœud de calcul (comprenant 2 processeurs et donc 16 cœurs) les versions OpenMP (FG ou CG) sont les plus efficaces. La plus efficace étant la version CG. Cependant si on met en rapport avec la difficulté à programmer cette méthode, le choix de la méthode FG peut s avérer judicieux. 8

9 Au-delà d un nœud de calcul, la tendance est évidente pour la version FG : Elle n a plus aucun intérêt! Pour la version MPI, il en va de même. Ce standard de programmation permet d avoir le meilleur passage à l échelle. Pour la version CG, les conclusions sont plus compliquées. Tout d abord on note une très forte disparité dans les temps de restitution des résultats. Est-ce lié à notre machine? Est-ce lié à notre programmation? Est-ce lié au processeur? Pour l instant, nous ne savons pas conclure, et des tests sur d autres architectures permettront surement de régler ce problème qui apparait comme crucial, car des écarts du simple au triple ne sont pas acceptables. Cependant si on observe les tendances moyennes, on note que cette méthode conserve un intérêt. Il faudrait répondre aux questions précédentes pour réellement conclure sur l intérêt de l usage de cette méthode au-delà de 64 cœurs et quelques soient l architecture de la machine & le type de cpu (X86, Power PC, Alpha ) 4. Conclusions HPC1 est une machine qui offre l avantage de pouvoir exécuter tout type de job (séquentiel, OpenMP, MPI, hybride) avec une quantité de mémoire vive très importante (64 Go de RAM). L implémentation propriétaire SGI MPI offre une solution remarquable, est doit être utilisée dès qu on souhaite faire tourner un code de calcul MPI. Les raisons sont assez simples (au moins sur le principe) le MPI SGI tire parti des jeux d instructions MPI intégrés au HUB NUMA sur la machine. Le gain par rapport à l implémentation de Intel est de l ordre de 2%, par exemple Pour des jobs utilisant peu de cœurs (<=8), la version OpenMP FG est recommandée, car elle offre l avantage d être facile à implémenter et est assez efficace. Cependant, si on souhaite tirer le maximum profit d un nœud de calcul en OpenMP (<=32 cœurs) il apparait que une version OpenMP CG doit être implémentée. Au-delà de 4 cœurs, MPI se comporte très bien sur une machine SMP. Nous avons remarqué au cours des différents tests de grandes fluctuations de temps quand nous utilisions la version 11 des compilateurs Intel. La recommandation est donc d utiliser la version 12 des compilateurs Intel et d utiliser ces compilateurs de préférence. Les fluctuations observées sur les benchs Open FG et CG n ont pas trouvé de réponse pour l instant. Afin de pouvoir comprendre ces phénomènes, il convient de faire d autres tests sur d autres architectures. Cependant les utilisateurs de l UV1 doivent garder à l esprit que les temps de restitution de leur calcul peuvent fortement fluctués quand ils utilisent OpenMp sur un nombre de cœurs important. Enfin quelques recommandations -déjà données dans ce document : Utiliser le MPI de SGI ; Utiliser les compilateurs Intel et de préférence dans la version 12 ; 9

10 Utiliser, quand on le peut, des fichiers de grosses tailles ; Privilégier des jobs Openmp jusqu à 32 cœurs, au-delà il semble vain d espérer un gain, cependant chaque code peut avoir un comportement différent ; Eviter les écritures/lectures en parallèle avec un trop grand nombre de threads (>32). 1

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