Les techniques de programmations pour le calcul de haute performanceont adopté les modèles basés sur parallélisme de tâche qui sontcapables de s’adapter plus facilement à des superordinateurs avec desarchitectures hybrides. La performance des applications basées surtâches dépende fortement des heuristiques d'ordonnancement dynamiqueset de sa capacité à exploiter les ressources de calcul et decommunication.Malheureusement, les stratégies d'analyse de performancetraditionnelles ne sont pas convenables pour comprendre les supportsd'exécution dynamiques et les applications basées sur tâches. Cesstratégies prévoient un comportement régulier avec des phases decalcul et de communication, par contre, des applications basées surtâches ne manifestent pas de phases précises. Par ailleurs, la granularitéplus fine des applications basées sur tâches typiquement provoque descomportements stochastiques qui donnent lieu aux structuresirrégulières qui sont difficiles à analyser.Dans cette thèse, nous proposons des stratégies d'analyse deperformance qui exploitent la combinaison de la structure del'application, d'ordonnancement et des informations de laplate-forme. Nous présentons comment nos stratégies peuvent aider àcomprendre des problèmes de performance dans des applications baséesur tâches qui exécutent dans des plates-formes hybrides. Nosstratégies d'analyse de performance sont construites avec des outilsmodernes pour l'analyse de données, ce que permettre la création despanneaux de visualisation personnalisés. Ces panneaux permettent lacompréhension et l'identification de problèmes de performancesoccasionnés par de mauvaises décisions d'ordonnancement etconfiguration incorrect du support d'exécution et de laplate-forme. Grâce à combinaison de simulation et débogage nouspouvons aussi construire une représentation visuelle de l'état interneet des estimations calculées par l'ordonnancer durant l'ordonnancementd'une nouvelle tâche.Nous validons notre proposition parmi de l'analyse de tracesd'exécutions d'une factorisation de Cholesky implémenté avec lesupport d'exécution StarPU et exécutée dans une plate-forme hybride(CPU/GPU). Nos études de cas montrent comment améliorer la partitiondes tâches entre le multi-(GPU, coeur) pour s'approcher des bornesinférieures théoriques, comment améliorer le pipeline des opérationsMPI entre le multi-(noeud, coeur, GPU) pour réduire le démarrage lentedans les noeuds distribués et comment optimiser le support d'exécutionpour augmenter la bande passante MPI. Avec l'emploi des stratégies desimulation et débogage, nous fournissons un workflow pourl'examiner, en détail, les décisions d'ordonnancement. Cela permet deproposer des changements pour améliorer les mécanismes d'ordonnancementet prefetch du support d'exécution. / Programming paradigms in High-Performance Computing have been shiftingtoward task-based models that are capable of adapting readily toheterogeneous and scalable supercomputers. The performance oftask-based applications heavily depends on the runtime schedulingheuristics and on its ability to exploit computing and communicationresources.Unfortunately, the traditional performance analysis strategies areunfit to fully understand task-based runtime systems and applications:they expect a regular behavior with communication and computationphases, while task-based applications demonstrate no clearphases. Moreover, the finer granularity of task-based applicationstypically induces a stochastic behavior that leads to irregularstructures that are difficult to analyze.In this thesis, we propose performance analysis strategies thatexploit the combination of application structure, scheduler, andhardware information. We show how our strategies can help tounderstand performance issues of task-based applications running onhybrid platforms. Our performance analysis strategies are built on topof modern data analysis tools, enabling the creation of customvisualization panels that allow understanding and pinpointingperformance problems incurred by bad scheduling decisions andincorrect runtime system and platform configuration.By combining simulation and debugging we are also able to build a visualrepresentation of the internal state and the estimations computed bythe scheduler when scheduling a new task.We validate our proposal by analyzing traces from a Choleskydecomposition implemented with the StarPU task-based runtime systemand running on hybrid (CPU/GPU) platforms. Our case studies show howto enhance the task partitioning among the multi-(GPU, core) to getcloser to theoretical lower bounds, how to improve MPI pipelining inmulti-(node, core, GPU) to reduce the slow start in distributed nodesand how to upgrade the runtime system to increase MPI bandwidth. Byemploying simulation and debugging strategies, we also provide aworkflow to investigate, in depth, assumptions concerning the schedulerdecisions. This allows us to suggest changes to improve the runtimesystem scheduling and prefetch mechanisms.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2018GREAM058 |
| Date | 30 October 2018 |
| Creators | Garcia Pinto, Vinicius |
| Contributors | Grenoble Alpes, Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Brésil), Legrand, Arnaud, Maillard, Nicolas |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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