Etude de performances sur processeurs multicoeur : environnement d'exécution événementiel efficace et étude comparative de modèles de programmation

Performance studies on multicore processors : efficient event-driven runtime and programming models comparison

• Auteur / Autrice : Sylvain Geneves
• Direction : Vivien Quéma
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/04/2013
• Etablissement(s) : Grenoble
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique (Grenoble ; 1995-....)
• Jury : Président / Présidente : Didier Donsez
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vivien Quéma, Sonia Ben mokhtar, Renaud Lachaize
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Gilles Muller, Laurent Reveillere

Mots clés

Mots clés contrôlés

Serveurs (informatique)

Mots clés libres

Architectures multi-coeur

Performance des serveurs de données

Programmation événementielle

Gestion de la mémoire

Serveurs Web

Analyse de performance

Modèles de programmation

Multicore architectures

Data servers performances

Event-driven programming

Memory management

Webservers

Performance analysis

Programming models

Résumé

Cette thèse traite des performances des serveurs de données en multi-cœur. Plus précisément nous nous intéressons au passage à l'échelle avec le nombre de cœurs. Dans un premier temps, nous étudions le fonctionnement interne d'un support d'exécution événementiel multi-cœur. Nous montrons tout d'abord que le faux-partage ainsi que les mécanismes de communications inter-cœurs dégradent fortement les performances et empêchent le passage à l'échelle des applications. Nous proposons alors plusieurs optimisations pour pallier ces comportements. Dans un second temps, nous comparons les performances en multi-cœur de trois serveurs Web chacun représentatif d'un modèle de programmation. Nous remarquons que les différences de performances observées entre les serveurs varient lorsque le nombre de cœurs augmente. Après une analyse approfondie des performances observées, nous identifions la cause de la limitation du passage à l'échelle des serveurs étudiés. Nous présentons une proposition ainsi qu'un ensemble de pistes pour lever cette limitation.

This thesis studies the performances of data servers on multicores. More precisely, we focus on the scalability with the number of cores. First, we study the internals of an event-driven multicore runtime. We demonstrate that false sharing and inter-core communications hurt performances badly, and prevent applications from scaling. We then propose several optimisations to fix these issues. In a second part, we compare the multicore performances of three Webservers, each reprensentative of a programming model. We observe that the differences between each server's performances vary as the number of cores increases. We are able to pinpoint the cause of the scalability limitation observed. We present one approach and some perspectives to overcome this limit.