Evaluation des performances de programmes parallèles haut niveau à base de squelettes

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1 Evaluation des performances de programmes parallèles haut niveau à base de squelettes Enhancing the Performance Predictability of Grid Applications with Patterns and Process Algebras A. Benoit, M. Cole, S. Gilmore, J. Hillston Séminaire ID 15 Avril

2 Motivations Grilles de calcul: ensemble hétérogène d ordinateurs reliés par un réseau problèmes d allocation de ressources et de scheduling Programmation à base de squelettes: schémas de programmation couramment utilisés modèles à l aide d algèbres de processus Améliorer les performances d applications pour des grilles de calcul (résultats de perf. bonnes décisions de scheduling) Séminaire ID 15 Avril

3 Plan de l exposé Introduction Le squelette Pipeline Principe du squelette Modèle (algèbre de processus) AMoGeT: The Automatic Model Generation Tool Présentation et fichiers d entrée Différentes fonctionnalités Résultats numériques Conclusions et perspectives Séminaire ID 15 Avril

4 Introduction - Grilles et squelettes Grilles de calcul Disponibilité et perf. des ressources non prévisibles Problèmes de scheduling Des techniques de rescheduling peuvent être utiles Programmation à base de squelettes librairie de squelettes; chaque squelette peut être utilisé par de nombreuses applications modulaire, configurable Edinburgh Skeleton Library eskel (MPI) [Cole02] Séminaire ID 15 Avril

5 Introduction - Evaluation des performances Utilisation d un squelette particulier: information sur les dépendances impliquées Modélisation à l aide d algèbres de processus stochastiques inclut les aspects d incertitude propre aux grilles prise en compte dynamique des performances des ressources, processus de modélisation auto. permet de meilleures décisions de scheduling, et un éventuel rescheduling des applications Séminaire ID 15 Avril

6 Introduction - Travaux connexes The Network Weather Service [Wolski99] benchmarking et monitoring de grilles de calcul pas de squelettes ni de modèles de performances Projet ICENI [Furmento02] modèles de perf. : améliorer les décisions de scheduling pas de squelettes, modèles = graphes (approximation) Utilisation de squelettes [Alt02] chaque serveur fournit une fonction représentant, pour chaque squelette, le coût de son implémentation chaque squelette tourne sur un unique serveur scheduling = choisit les serveurs les plus appropriés Séminaire ID 15 Avril

7 Introduction - Principales contributions Un squelette réparti sur différents serveurs Squelettes modélisés de façon générique à l aide d algèbres de processus stochastiques Résultats de performance: permettent un rescheduling dynamique de l application pour améliorer ses performances Résultats significatifs obtenus sur un premier cas d étude, le squelette Pipeline Séminaire ID 15 Avril

8 Plan de l exposé Introduction Le squelette Pipeline Principe du squelette Modèle (algèbre de processus) AMoGeT: The Automatic Model Generation Tool Présentation et fichiers d entrée Différentes fonctionnalités Résultats numériques Conclusions et perspectives Séminaire ID 15 Avril

9 Pipeline - Principe inputs... Stage 1 Stage 2 Stage N s outputs N s stages travaillent sur une séquence d entrées (inputs) pour créer une séquence de sorties (outputs) L activité interne d un stage peut être parallèle, mais ceci est transparent à notre modèle Séminaire ID 15 Avril

10 Pipeline - Modèle Le modèle est exprimé à l aide de Performance Evaluation Process Algebra PEPA [Hillston96] Mapping de l application sur les ressources de la grille: le réseau et les processeurs Séminaire ID 15 Avril

11 Pipeline - Modèle de l application Modèle de l application: indépendant des ressources 1 composant PEPA par stage du Pipeline (s = 1..N s ) Stage s def = (move s, ).(process s, ).(move s+1, ).Stage s Séquentiel: obtient une donnée (move s ), la traite (process s ), transmet le résultat au stage suivant (move s+1 ) Taux non spécifiés ( ): déterminés par les ressources Pipeline = coopération des différents stages P ipeline def = Stage 1 Stage 2... Stage Ns {move 2 } {move 3 } {move N s } move 1 : arrivée d une donnée dans l application move Ns +1: transfert d un résultat hors du Pipeline Séminaire ID 15 Avril

12 Pipeline - Modèle du réseau Modèle du réseau: information sur l efficacité des connections réseau entre couples de processeurs Affecte les taux λ s aux activités move s (s = 1..N s + 1) Reseau def = (move 1, λ 1 ).Reseau (move Ns +1, λ Ns +1).Reseau λ s représente la connection entre le proc. j s 1 hébergeant le stage s 1 et le proc. j s hébergeant le stage s Cas limites: j 0 est le processeur fournissant les données au Pipeline j Ns +1 est là où l on désire transmettre les résultats Séminaire ID 15 Avril

13 Pipeline - Modèle des processeurs Modèle des processeurs: L application tourne sur un ensemble de N p processeurs Taux µ s de l activité process s (s = 1..N s ): charge du processeur, et autres indices de performance Un stage par processeur (N p = N s ; s = 1..N s ): P roc s def = (process s, µ s ).P roc s Plusieurs stages par processeur: P roc 1 def = (process 1, µ 1 ).P roc 1 + (process 2, µ 2 ).P roc 1 Ensemble de processeurs: composition parallèle P rocesseurs def = P roc 1 P roc 2... P roc Np Séminaire ID 15 Avril

14 Pipeline - Modèle final Le modèle final est le mapping des stages sur les processeurs et le réseau, en utilisant l opérateur de coopération L p = {process s } s=1..ns synchronise P ipeline et P rocesseurs L m = {move s } s=1..ns +1 synchronise P ipeline et Reseau Mapping def = Reseau Lm P ipeline Lp P rocesseurs Séminaire ID 15 Avril

15 Plan de l exposé Introduction Le squelette Pipeline Principe du squelette Modèle (algèbre de processus) AMoGeT: The Automatic Model Generation Tool Présentation et fichiers d entrée Différentes fonctionnalités Résultats numériques Conclusions et perspectives Séminaire ID 15 Avril

16 AMoGeT - Vue générale AMoGeT Génération des modèles modèles PEPA Résolution des modèles résultats Comparaison des résultats fichiers d entrée informations de NWS indices de performance AMoGeT: Automatic Model Generation Tool Composant d analyse générique Role ultime: composant intégré à un scheduleur et rescheduleur temps réel Séminaire ID 15 Avril

17 AMoGeT - Fichiers d entrée (1) Préciser les noms des processeurs fichier hosts.txt: liste des adresses IP rang i dans la liste processeur i le processeur 1 est le processeur de référence wellogy.inf.ed.ac.uk bw240n01.inf.ed.ac.uk bw240n02.inf.ed.ac.uk zuni.imag.fr Séminaire ID 15 Avril

18 AMoGeT - Fichiers d entrée (2) Décrit l application exemple file exemple.des stages du Pipeline: nombre de stages N s et temps tr s (sec) requis pour produire une sortie pour chaque stage s = 1..N s sur le processeur de référence nbstage=n s ; tr1=10; tr2=2;... mappings des stages sur les processeurs: location des inputs, le processeur hébergeant chaque stage, et la location des outputs. mappings=[1,(1,2,3),1],[1,(1,1,1),1]; Séminaire ID 15 Avril

19 AMoGeT - Utilisation du Network Weather Service The Network Weather Service (NWS) [Wolski99] Prédiction dynamique des performances du réseau et des ressources Quelques scripts à lancer sur les noeuds étudiés Information que l on utilise: av i - fraction de CPU disponible pour une tâche qui commence sur le processeur i la i,j - latence (en ms) d une communication du processeur i vers le processeur j cpu i - fréquence du processeur i en MHz (/proc/cpuinfo) Séminaire ID 15 Avril

20 AMoGeT - Génération des modèles Un modèle de Pipeline par mapping Problème: calcul des taux Stage s (s = 1..N s ) sur le processeur j (et un total de nb j stages sur ce processeur): µ s = av j nb j cpu j cpu 1 1 tr s Taux λ s (s = 1..N s + 1): lien réseau entre le processeur j s 1 hébergeant le stage s 1 et le processeur j s (stage s): λ s = 10 3 /la js 1,j s (limites: stage 0 = input et stage N s + 1 = output) Séminaire ID 15 Avril

21 AMoGeT - Résolution des modèles [Gilmore94] Résultats numériques obtenus avec PEPA Workbench Résultat de performance: débit des activités move s = débit de l application identique pour chaque s (Pipeline) cacul du débit de move 1 expression du résultat dans le modèle: T = λ 1 {** (Stage1 **) (** **)} : séparateur entre les composants du modèle **: composant indéterminé résultat obtenu par une simple ligne de commande Séminaire ID 15 Avril

22 AMoGeT - Comparaison des résultats Tous les résultats sont sauvés dans un unique fichier Quel mapping produit le meilleur débit? Utiliser ce mapping pour faire tourner l application Séminaire ID 15 Avril

23 Plan de l exposé Introduction Le squelette Pipeline Principe du squelette Modèle (algèbre de processus) AMoGeT: The Automatic Model Generation Tool Présentation et fichiers d entrée Différentes fonctionnalités Résultats numériques Conclusions et perspectives Séminaire ID 15 Avril

24 Résultats numériques Exemple: 3 stages de Pipeline, jusqu à 3 processeurs 27 états, 51 transitions moins d une sec. pour résoudre (idem jusqu à 8 stages) Paramètres: la j,j = 0.1 ms pour j = 1..3 et la j1,j 2 = la j2,j 1 cpu j identique pour chaque processeur j = 1..3 tr s = tr identique pour chaque stage s = 1..3 Pour j = 1..3, t j = tr/av j, et donc µ s = 1 nb j 1 t j Séminaire ID 15 Avril

25 Résultats numériques Pas besoin de transférer les inputs ou outputs Mappings comparés: tous les mappings avec le stage 1 sur le processeur 1 (mappings [1, (1,, ), ]) Expérience 1: Processeurs identiques et connection réseau rapide (la i,j = 0.1 pour chaque couple de processeurs i, j) t j = 0.1 (pour chaque processeur): meilleurs mappings: (1,2,3) et (1,3,2) avec un débit de 5.64 t j = 0.2: mêmes meilleurs mappings (un stage par processeur), mais le débit est divisé par 2 (2.82) Séminaire ID 15 Avril

26 Résultats numériques Expérience 2: Processeur 3 plus lent que les autres (t 1 = t 2 = 0.1, et t 3 = 1) - Liens réseaux identiques la 1,2 = la 2,3 = la 1,3 = 0.1: (1,2,1) la 1,2 = la 2,3 = la 1,3 = 100: (1,1,2) et (1,2,2) la 1,2 = la 2,3 = la 1,3 = 1000: (1,1,1) éviter l utilisation du processeur 3, et éviter les transferts de données quand le réseau est lent Séminaire ID 15 Avril

27 Résultats numériques Expérience 3: La connection réseau vers le processeur 3 est lente (la 1,2 = 100 ; la 1,3 = la 2,3 = 1000) t 1 = t 2 = t 3 = 0.1: (1,1,2) et (1,2,2) t 1 = t 2 = 1 ; t 3 = 0.1: (1,3,3) éviter l utilisation du processeur 3 quand tous les processeurs sont identiques utiliser le processeur 3 seulement quand les autres sont plus lent (même si plus de temps sera passé en communications) Séminaire ID 15 Avril

28 Plan de l exposé Introduction Le squelette Pipeline Principe du squelette Modèle (algèbre de processus) AMoGeT: The Automatic Model Generation Tool Présentation et fichiers d entrée Différentes fonctionnalités Résultats numériques Conclusions et perspectives Séminaire ID 15 Avril

29 Conclusions Utilisation de squelettes et de modèles de performance pour améliorer les performances d applications pour grilles squelette Pipeline Outil AMoGeT qui permet d obtenir des résultats facilement à l aide d un simple script Modèles: permettent de choisir le mapping qui produit le meilleur débit pour l application Utilisation du Network Weather Service pour obtenir des modèles réalistes Séminaire ID 15 Avril

30 Perspectives Fournir des détails sur le temps requis par AMoGeT pour conforter son utilité Etendre le travail à d autres squelettes (Deal déjà traité de façon similaire) Expériences sur une application réelle sur une vraie grille de calcul hétérogène Premier cas d étude on a le potentiel pour améliorer les performances d applications pour grilles de calcul en utilisant des squelettes et des algèbres de processus Séminaire ID 15 Avril

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