Ingénierie Dirigée par les Modèles et Domain Specific Languages:

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1 Ingénierie Dirigée par les Modèles et Domain Specific Languages: Applications au calcul haute performance Forum ORAP CEA CESTA David Lugato : DSGA/SSPP/LMFA 5 novembre 2015

2 Architectures matérielles 1E Tera1 4 ième juin 02 3,9 TFlops Top 500 Tera100 6 ième nov 10 1,05 PFlops ,1 Tera10 5 ième nov 06 52,8 TFlops Somme #1 #500 Moore TERA Iphone6 Contexte Positionnement 2

3 Ruptures technologiques : Matériel Contexte Positionnement 3

4 Fra Ruptures technologiques : Langages [Favre 05] : J.M. Favre, Languages evolve too! Changing the Software Time Scale, IWPSE 2005 Contexte Positionnement 4

5 Des cycles indépendants et asynchrones Obsolescence des supercalculateurs Intégration de nouvelles fonctionnalités pour accroître la précision Ans 4-5 Ans Remplacement des supercalculateurs avec un saut technologique Optimisation des logiciels pour utiliser aux mieux les ressources Contexte Positionnement 5

6 Positionnement : Adhérence à l architecture Software Hardware La performance n est pas portable Contexte Positionnement 6

7 Positionnement : Mélange des préoccupations Modèles Numérique et Physique Gestion du parallélisme Entrées / Sorties Validation / Tests Contexte Positionnement 7

8 Positionnement : Complexité de programmation Contexte Positionnement 8

9 L approche MDE4HPC Adhérence à l architecture PIM/PSM Stratégies de parallélisme Mélange des préoccupations Points de vue de modélisation Composition de modèles Programming complexity Abstraction / Formalisation Génération de code MDE4HPC DSML 9

10 MDE4HPC : Points de vue [SDL 11] Physicist Applied Mathematicians GUI Designer Software Architect Numerical Simulation Transformations Models & Hardware Architect [SDL 11] : M. Palyart, D. Lugato, I. Ober, J.M. Bruel, MDE4HPC : An approach for using Model-Driven Engineering in High-Performance Computing, SDL 2011 MDE4HPC DSML 10

11 MDE4HPC : Processus [MODELS 11] [MODELS 11] : M. Palyart, D. Lugato, I. Ober, J.M. Bruel, Improving scalability and maintenance software for High-Performance scientific computing by combining MDE and frameworks, MODELS 2011 MDE4HPC DSML 11

12 HPCML n (70 metaclasses) Structure Parametric Validation Kernel Behavior Output [Paprika 11] [Paprika11] : D. Nassiet, Y. Livet, M. Palyart, D. Lugato, Paprika : Rapid UI Development of Scientific Dataset Editors for High Performance Computing, SDL 2011 MDE4HPC DSML 12

13 HPCML n : Structure Package Component s Implementations Services MDE4HPC DSML 13

14 HPCML n : Behavior Package Concurrent Execution Parallel Control Flow Loop Data Flow Domain MDE4HPC DSML Decomposition 14

15 Syntaxe concrète graphique Basé sur la théorie de [Moody 09] 1. Clarté sémiologique 2. Différenciation perceptuelle 3. Transparence sémantique 4. Gestion de la complexité 5. Intégration cognitive 6. Expressivité visuelle 7. Encodage double 8. Economie graphique 9. Correspondance cognitive Mechanical engineer [Moody 09] : D. Moody, The Physics of Notations, Transactions on Software Engineering 2011 MDE4HPC DSML 15

16 Exemples HPCML MDE4HPC DSML 16

17 L outil ArchiMDE Model HPCML Numerical Transformation Produced Artefact HPCML GUI GUI (GWT) Documentation C++ files CONFIG files AXL files dataset serializer ARC files Serialization process MDE4HPC DSML 17

18 Application Rétro-conception d un sous-ensemble d un logiciel de simulation Volume de code significatif Reproduction des performances de la référence [Arcane 09] : G. Grospellier, The Arcane development framework, POOSC 2009 [HPCML 12] : M. Palyart, D. Lugato, I. Ober, J.M. Bruel, HPCML : a modeling langage dedicated Validation to High Performance Scientific Computing, MDHPCL 12 MDE4HPC DSML 18

19 DSL quelques bémols 1. Retour sur investissement lointain : il faut du volume (taille et nombre de logiciels) pour obtenir des gains 2. Coévolution toujours délicate y compris dans les phases de développement, pas de solution complètement satisfaisante 3. Gestion de versions orientée modèles, pas de solution adhoc [Version 13] Choix de unités de comparaison UUID implémentation Processus de gestion de versions Résolutions des conflits [Version 13] : M. Foucault, S. Barbier, D. Lugato, Enhancing Version Control with Domain- Specific Semantics, MiSE

20 Perspectives 1. Travailler sur la performance Profiter de la génération automatique Configurations d exécution Ordonnanceurs de tâches dynamiques [StarPU 09] 2. Gérer les codes existants Proposer un processus outillé de rétro-conception Utiliser aussi l IDM pour la rétro-conception [StarPU 09] : C. Augonnet, S. Thibault, R. Namyst, P.A. Wacrenier, StarPU : a unified platform for task scheduling on heterogeneous multicore architectures, Euro-Par

21 Validation 1. Etudes paramétriques : plus d automatisation et de performances Mutualisation des calculs redondants : dépendants du choix des paramètres Vectorisation : générer du code vectorisé pour chacune des études 2. Prendre en compte les incertitudes Modéliser en fonction de leurs origines : analyse, conception, déploiement, exécution Aider à la recherche du meilleur compromis Précision/Performance 21

22 Merci de votre attention 22

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