Providing adaptability to MPI applications on current parallel architectures

Abstract

Atualmente, adaptabilidade é uma característica desejada em aplicações paralelas. Por exemplo, o crescente número de usuários competindo por recursos em arquiteturas paralelas gera mudanças constantes no conjunto de processadores disponíveis. Aplicações adaptativas são capazes de executar usando um conjunto volátil de processadores, oferecendo urna melhor utilização dos recursos. Este comportamento adaptativo é conhecido corno maleabilidade. Outro exemplo vem da constante evolução das arquiteturas multi-core, as quais aumentam o número de cores em seus chips a cada nova geração. Adaptabilidade é a chave para permitir que os programas paralelos sejam portáveis de uma máquina a outra. Assim. os programas paralelos são capazes de adaptar a extração do paralelismo de acordo com o grau de paralelismo específico da arquitetura alvo. Este comportamento pode ser visto como um caso particular de evolutividade. Nesse sentido, esta tese está focada em: (i) maleabilidade para adaptar a execução das aplicações paralelas às mudanças na disponibilidade dos processadores; e (ii) evolutividade para adaptar a extração do paralelismo de acordo com propriedades da arquitetura e dos dados de entrada. Portanto, a questão remanescente é "Como prover e suportar aplicações adaptativas?". Esta tese visa responder tal questão com base no MPI (Message-Passing Interface), o qual é a API paralela padrão para HPC em ambientes distribuídos. Nosso trabalho baseia-se nas características do MPI-2 que permitem criar processos em tempo de execução, dando alguma flexibilidade às aplicações MPI. Aplicações MPI maleáveis usam a criação dinâmica de processos para expandir-se nas ações de crescimento (para usar processadores extras). As ações de diminuição (para liberar processadores) finalizam os processos MPI que executam nos processadores requeridos, preservando os dados da aplicação. Note que as aplicações maleáveis requerem suporte do ambiente de execução, uma vez que precisam ser notificadas sobre a disponibilidade dos processadores. Aplicações MPI evolutivas seguem o paradigma do paralelismo de tarefas explícitas para permitir adaptação em tempo de execução. Assim, a criação dinâmica de processos é usada para extrair o paralelismo, ou seja, para criar novas tarefas MPI sob demanda. Para prover tais aplicações nós definimos tarefas MPI abstratas, implementamos a sincronização entre elas através da troca de mensagens, e propusemos uma abordagem para ajustar a granularidade das tarefas MPI, visando eficiência em ambientes distribuídos. Os resultados experimentais validaram nossa hipótese de que aplicações adaptativas podem ser providas usando características do MPI-2. Adicionalmente, esta tese identificou os requisitos rio nível do ambiente de execução para suportá-las em clusters. Portanto, as aplicações MPI maleáveis melhoraram a utilização de recursos de clusters; e as aplicações de tarefas explícitas adaptaram a extração do paralelismo de acordo com a arquitetura alvo. mostrando que este paradigma também é eficiente em ambientes distribuídos.

Currently, adaptability is a desired feature in parallel applications. For instante, the increasingly number of user competing for resources of the parallel architectures causes dynamic changes in the set of available processors. Adaptive applications are able to execute using a set of volatile processors, providing better resource utilization. This adaptive behavior is known as malleability. Another example comes from the constant evolution of the multi-core architectures, which increases the number of cores to each new generation of chips. Adaptability is the key to allow parallel programs portability from one multi-core machine to another. Thus, parallel programs can adapt the unfolding of the parallelism to the specific degree of parallelism of the target architecture. This adaptive behavior can be seen as a particular case of evolutivity. In this sense, this thesis is focused on: (i) malleability to adapt the execution of parallel applications as changes in processors availability; and (ii) evolutivity to adapt the unfolding of the parallelism at runtime as the architecture and input data properties. Thus, the open issue is "How to provide and support adaptive applications?". This thesis aims to answer this question taking into account the MPI (Message-Passing Interface), which is the standard parallel API for HPC in distributed-memory environments. Our work is based on MPI-2 features that allow spawning processes at runtime. adding some fiexibility to the MPI applications. Malleable MPI applications use dynamic process creation to expand themselves in growth action (to use further processors). The shrinkage actions (to release processors) end the execution of the MPI processes on the required processors in such a way that the application's data are preserved. Notice that malleable applications require a runtime environment support to execute, once they must be notified about the processors availability. Evolving MPI applications follow the explicit task parallelism paradigm to allow their runtime adaptation. Thus, dynamic process creation is used to unfold the parallelism, i.e., to create new MPI tasks on demand. To provide these applications we defined the abstract MPI tasks, implemented the synchronization among these tasks through message exchanges, and proposed an approach to adjust MPI tasks granularity aiming at efficiency in distributed-memory environments. Experimental results validated our hypothesis that adaptive applications can be provided using the MPI-2 features. Additionally, this thesis identifies the requirements to support these applications in cluster environments. Thus, malleable MPI applications were able to improve the cluster utilization; and the explicit task ones were able to adapt the unfolding of the parallelism to the target architecture, showing that this programming paradigm can be efficient also in distributed-memory contexts.