Équilibrage de charge prenant en compte la topologie des plates-formes de calcul parallèle pour la portabilité des performances

Topology-aware load balancing for performance portability over parallel high performance systems

• Auteur / Autrice : Laércio Lima Pilla
• Direction : Jean-François Méhaut, Philippe Olivier A. Navaux
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mathématiques et Informatique
• Date : Soutenance le 11/04/2014
• Etablissement(s) : Grenoble en cotutelle avec Universidade Federal do Rio Grande do Sul (Porto Alegre, Brésil)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 199.-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'informatique de Grenoble
• Jury : Président / Présidente : Alfredo Goldman
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nicolas Maillard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Raymond Namyst, Wagner Jr. Meira

Mots clés

Mots clés contrôlés

Probabilités

Données -- Transmission

Mots clés libres

Ordonnancement

Architectures parallèles

Hiérarchie mémoire

Scheduling

Parallel architectures

Memory hierarchy

Résumé

Cette thèse présente nos travaux de recherche qui ont comme principal objectif d'assurer la portabilité des performances et le passage à l'échelle des applications scientifiques complexes exécutées sur des plates-formes multi-coeurs parallèles et hiérarchiques. La portabilité des performances est obtenue lorsque l'ordonnancement des tâches d'une application permet de réduire les périodes d'inactivité des coeurs de la plate-forme. Cette portabilité des performances peut être affectée par différents problèmes tels que des déséquilibres de charge, des communications coûteuses et des surcoûts provenant de l'ordonnancement des tâches. Le déséquilibre de charge est la conséquence de comportements de charges irrégulières et dynamiques, où le volume de calcul varie dynamiquement en fonction de la tâche et de l'étape de simulation. Les communications coûteuses sont provoquées par un ordonnancement qui ne prend pas en compte les différents temps de communication entre tâches sur une plate-forme hiérarchique. Cela est accentué par des communications non uniformes et asymétriques au niveau mémoire et réseau. Enfin, ces surcoûts peuvent être générés par des algorithmes de placement trop complexes dont les coûts ne seraient pas compensés par les gains de performance.Pour atteindre cet objectif de portabilité des performances, notre approche repose sur une récolte d'informations précises sur la topologie de la machine qui vont aider les algorithmes d'ordonnancement de tâches à prendre les bonnes décisions. Dans ce contexte, nous avons proposé une modélisation générique de la topologie des plates-formes parallèles. Le modèle comprend des latences et des bandes passantes mesurées de la mémoire et du réseau qui mettent en évidence des asymétries. Ces informations sont utilisées par nos trois algorithmes d'équilibrage de charge nommés NucoLB, HwTopoLB, et HierarchicalLB. De plus, ces algorithmes utilisent des informations provenant de l'exécution de l'application. NucoLB se concentre sur les aspects non uniformes de plates-formes parallèles, alors que HwTopoLB considère l'ensemble de la hiérarchie pour ses décisions, et HierarchicalLB combine ces algorithmes hiérarchiquement pour réduire son surcoût d'ordonnancement de tâches. Ces algorithmes cherchent à atténuer le déséquilibre de charge et des communications coûteuses tout en limitant les surcoûts de migration des tâches.Les résultats expérimentaux avec les trois régulateurs de charge proposés ont montré des améliorations de performances sur les meilleurs algorithmes de l'état de l'art: NucoLB a présenté jusqu'à 19% d'amélioration de performances sur un noeud de calcul; HwTopoLB a amélioré les performances en moyenne de 19%, et HierarchicalLB a surclassé HwTopoLB de 22% en moyenne sur des plates-formes avec plus de dix noeuds de calcul. Ces résultats ont été obtenus en répartissant la charge entre les ressources disponibles, en réduisant les coûts de communication des applications, et en gardant les surcoûts d'équilibrage de charge faibles. En ce sens, nos algorithmes d'équilibrage de charge permettent la portabilité des performances pour les applications scientifiques tout en étant indépendant de l'application et de l'architecture du système.

This thesis presents our research to provide performance portability and scalability to complex scientific applications running over hierarchical multicore parallel platforms. Performance portability is said to be attained when a low core idleness is achieved while mapping a given application to different platforms, and can be affected by performance problems such as load imbalance and costly communications, and overheads coming from the task mapping algorithm. Load imbalance is a result of irregular and dynamic load behaviors, where the amount of work to be processed varies depending on the task and the step of the simulation. Meanwhile, costly communications are caused by a task distribution that does not take into account the different communication times present in a hierarchical platform. This includes nonuniform and asymmetric communication costs at memory and network levels. Lastly, task mapping overheads come from the execution time of the task mapping algorithm trying to mitigate load imbalance and costly communications, and from the migration of tasks.Our approach to achieve the goal of performance portability is based on the hypothesis that precise machine topology information can help task mapping algorithms in their decisions. In this context, we proposed a generic machine topology model of parallel platforms composed of one or more multicore compute nodes. It includes profiled latencies and bandwidths at memory and network levels, and highlights asymmetries and nonuniformity at both levels. This information is employed by our three proposed topology-aware load balancing algorithms, named NucoLB, HwTopoLB, and HierarchicalLB. Besides topology information, these algorithms also employ application information gathered during runtime. NucoLB focuses on the nonuniform aspects of parallel platforms, while HwTopoLB considers the whole hierarchy in its decisions, and HierarchicalLB combines these algorithms hierarchically to reduce its task mapping overhead. These algorithms seek to mitigate load imbalance and costly communications while averting task migration overheads.Experimental results with the proposed load balancers over different platform composed of one or more multicore compute nodes showed performance improvements over state of the art load balancing algorithms: NucoLB presented improvements of up to 19% on one compute node; HwTopoLB experienced performance improvements of 19% on average; and HierarchicalLB outperformed HwTopoLB by 22% on average on parallel platforms with ten or more compute nodes. These results were achieved by equalizing work among the available resources, reducing the communication costs experienced by applications, and by keeping load balancing overheads low. In this sense, our load balancing algorithms provide performance portability to scientific applications while being independent from application and system architecture.