Mapping Applications with Collectives over Sub-communicators on Torus Networks (SC12)

2013年1月26日 14:00 – 17:00
SC論文読み会 @東工大

Mapping Applications with
Collectives over Sub-communicators
on Torus Networks (SC12)

著者：Abhinav Bhatele (LLNL), et al.
発表者：高前田(山崎) 伸也（東工大）

この論文を選んだ理由

n  実はうちの研究室でもスパコン向けタスク配置をやって
いる
l  あのテーマをSCに通すにはどんな感じの論文にすればいいんだ
ろう？と興味がわいた

n  アプリには興味がないけど，スケジューリングとか配置
とかで性能を高くするのは好き

n  絵がたくさん載っていて楽しそう

Shinya Takamaeda-Y. Tokyo Tech 2

概要

n  スパコンにおける良いタスク配置を決定するためのツー
ルに関する論文
l  いくつかのシンプルなオペレーションでアプリケーションの配
置を変更できる

n  2つのアプリケーションで評価
l  pF3D: レーザープラズマ相互作用
l  Qbox: 第1原理分子動力学


Introduction: タスク配置
n  「どのタスク」を「どのノード」に割り当てるか
l  配置によってネットワークの使い方が変わる→性能が変わる

n  我々がやっているメニーコアの場合 (RMAP)

Bitonic Sort Matrix Multiply Idle Off-Chip Memory
Normal RMAP
100000

Elapsed cycle [K cycle]
79775
80000 68921
76587
60000 68703

40000

20000

0
Bitonic Sort Matrix Multiply
(a) Normal Allocation (b) RMAP Allocation


Introduction: 従来手法について

n  通信するタスク間のホップ数を小さくするように配置
l  ネットワークリンクの共有や混雑を減らすため

n  どんな時にこれは有効か？
l  各タスクが少数のノードとPoint-to-Pointで通信する，かつ
l  Global communicatorでcollective通信を行う場合


Introduction: 問題点

n  スパコンのノード数とネットワークの直径は増加傾向
l  Global communicatorではなくsub-communicatorを用いて
collective通信を行うように

n  Sub-communicatorを用いる場合の最適なタスク配置
l  Sub-communicator単位のグループでノードをまとめれば，
ホップ数は削減できる
l  グループ境界のハードウェアリンクが未使用となり，ネット
ワークバンド幅の利用効率が制限される
l  例えば，ただまとめるのではなく，ちょっとずらしたりすると
使えるリンク数が増えてネットワーク性能が上がりそう


Introduction: 本論文の貢献
n  N次元トーラスにおけるSub-communicatorを用いた
Collective通信，特にall-to-allとbroadcastの性能向上を
目指す
l  複数の次元にまたがってトーラスのリンクを包み込むようにコ
ミュニケータを配置することで，実効バンド幅を増やすことが
でき，混雑を回避するための経路を提供することが可能になる
l  直線上に配置した8ノードでのall-to-allは2x2x2のキューブのそれ
よりもとても遅い

n  既存のライブラリはレイテンシを削減するためにホップ
数を削減することにフォーカスしていたが，我々はより
多くの次元のリンクを利用することによりバンド幅使用
率を最大化する新しいツールRubikを提案する


リンク使用率とバンド幅の向上 (1)

n  ネットワークの端から端へのパスの数は
ネットワークの次元が増えるにつれて増加
l  うまく配置すればリンク共有と混雑は低減できるはず


n  Blue Gene/P 16ノードの配置MPI_AlltoallとMPI_Bcastの
性能
l  リンク集中が少なくなると所要時間が短縮


n  Blue Gene/Q 8ノードの配置MPI_AlltoallとMPI_Bcastの
性能
l  リンク集中が少なくなると所要時間が短縮



n  戦略
l  通信するタスクはplane/boxまたはmeshの角に配置し，
一直線上に配置しない
l  通信ペア間の距離を離してスペアのリンクの数を増やす
l  包み込むようなトーラスリンクを追加の経路として使う (?)


The Rubik Mapping Tool


Partitioning Operations (1)
n  4つのオペレーションでタスク群を分割
l  div: 指定した個数に分割
l  tile: 指定した大きさに分割
l  mod: 指定した個数に分割し，インターリーブで交互に配置
l  cut: それぞれの次元に施すオペレーションを指定


Partitioning Operations (2)

n  アプリケーションだけではなくネットワーク（ノード）
も同じオペレーションで分割
l  それぞれのグループのサイズがアプリケーションとネットワーク
で同じであれば，自動的にマップできる


Permuting Operations (1)

n  2つのオペレーションがで配置をずらすことができる
l  tilt: 回転
l  zigzag: ジグザグにずらす


Mapping A Lazer-Plasma Interaction Code (1)
n  2D-FFTの計算とMPI_Alltoallが多く含まれる

n  ベースラインの性能
l  デフォルトのタスク配置: TXYZ
•  ノード内→X軸→Y軸→Z軸の順にMPIランクの順番に配置


n  ベースライン性能
l  Weak-scalingで通信と計算の比率を比較
l  ノード数の増加により通信オーバーヘッドが顕著化



n  2048コアにマッピング
l  こんな簡単なコードで！


n  いくつかの配置におけるネットワーク利用状況


n  各配置におけるMPIにかかった時間
l  TXYZがベースライン


n  各配置における性能
l  通信レートと１イタレーションの時間


Mapping A First-Principles MD Code (1)
n  計算インテンシブ，でも通信も多い

n  ベースラインの性能
l  デフォルトのタスク配置: TXYZ
•  ノード内→X軸→Y軸→Z軸の順にMPIランクの順番に配置



n  2048コアにマッピング
l  こんな簡単なコードで！



n  性能の変化
l  原子数512で40.0% (tiltY) の実行時間短縮
l  原子数1728で16.2% (mod)の実行時間短縮


まとめ

n  スパコンにおける良いタスク配置を決定するためのツー
ルに関する論文
l  いくつかのシンプルなオペレーションでアプリケーションの配
置を変更できる

n  2つのアプリケーションで評価
l  pF3D: レーザープラズマ相互作用
l  Qbox: 第1原理分子動力学


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