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

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: Pilla, Laercio Lima
• Orientador(a): Navaux, Philippe Olivier Alexandre
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Palavras-chave em Português: Processamento paralelo; Balanceamento : Carga; Desempenho : Computadores
• Palavras-chave em Inglês: Computer architecture; Parallel programming; Profiling; Scheduling
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/10183/94763

Esta tese apresenta nossa pesquisa para prover portabilidade de desempenho e escalabilidade para aplicações científicas complexas executadas em plataformas multicore paralelas e hierárquicas. A portabilidade de desempenho é dita como alcançada quando uma pequena ociosidade nas unidades de processamento é obtida para o mapeamento de uma aplicação em diferentes plataformas. A portabilidade de desempenho pode ser afetada por problemas como o desbalanceamento de carga, comunicações custosas e sobrecustos vindos do algoritmo de mapeamento de tarefas. O desbalanceamento de carga é um resultado de comportamentos de cargas de tarefas irregulares e dinâmicas, onde a quantidade de trabalho a ser processado varia dependendo da tarefa e da etapa da simulação. Enquanto isso, comunicações custosas são causadas por uma distribuição de tarefas que não leva em conta os diferentes tempos de comunicações presentes em uma plataforma hierárquica. Isto inclui custos de comunicações não uniformes e assimétricos em níveis de memória e rede. Por fim, os sobrecustos de mapeamento de tarefas vêm do tempo de execução do algoritmo de mapeamento de tarefas tentando mitigar o desbalanceamento de carga e comunicações custosas, além do tempo ligado à migração de tarefas. Nossa abordagem para atingir o objetivo de portabilidade de desempenho é baseada na hipótese de que informações precisas da topologia de máquina podem auxiliar algoritmos de mapeamento em suas decisões. Neste contexto, nós propomos um modelo de topologia de máquina genérico para plataformas paralelas compostas de um ou mais nós de processamento multicore. Ele inclui latências e larguras de banda perfiladas nos níveis de memória e rede, além de salientar assimetrias e não uniformidade em ambos níveis. Estas informações são empregadas pelos nossos três algoritmos de balanceamento de carga cientes da topologia de máquina propostos, chamados NUCOLB, HWTOPOLB e HIERARCHICALLB. Além das informações da topologia, estes algoritmos também utilizam informações da aplicação capturadas durante o tempo de execução. NUCOLB foca nos aspectos não uniformes de plataformas paralelas, enquanto HWTOPOLB considera toda a hierarquia da máquina em suas decisões. HIERARCHICALLB combina estes algoritmos hierarquicamente para reduzir seu sobrecusto de mapeamento de tarefas. Estes algoritmos buscam mitigar o desbalanceamento de carga e comunicações custosas enquanto evitam sobrecustos de migração de tarefas. Resultados experimentais com os balanceadores de carga propostos em diferentes plataformas compostas de um ou mais nós de processamento multicore apresentaram desempenhos superiores a outros algoritmos de balanceamento de carga do estado da arte: NUCOLB apresentou melhorias de até 19% em média; HWTOPOLB demonstrou melhorias de desempenho de 19% em média; e HIERARCHICALLB superou HWTOPOLB em 22% em média em plataformas paralelas com dez ou mais nós de processamento. Estes resultados foram obtidos através da equalização da carga de trabalho entre os recursos disponíveis, redução dos custos de comunicação sentidos pelas aplicações e manutenção de sobrecustos de balanceamento de carga pequenos. Dessa forma, nossos algoritmos de balanceamento de carga proveem portabilidade de desempenho para aplicações científicas enquanto se mantendo independentes de uma aplicação ou arquitetura de sistema específica.