В том же случае, если основной причиной потерь являются коммуникации, то необходимо, прежде всего, обратить внимание на характеристику потери из-за рассинхронизации. Если ее значение близко к размерам потерь из-за коммуникаций, то необходимо рассмотреть характеристику разбалансировка, поскольку именно разбалансировка вычислений в параллельном цикле является наиболее вероятной причиной рассинхронизации и больших потерь на коммуникациях. Если величина разбалансировки намного меньше величины синхронизации, то необходимо обратить внимание на величину разброса времен коллективных операций. Если рассинхронизация не является следствием разброса времен завершения коллективных операций, то ее возможной причиной могут быть разбалансировки некоторых параллельных циклов, которые на рассматриваемом интервале выполнения программы могли взаимно компенсироваться. Поэтому имеет смысл перейти к рассмотрению характеристик разбалансировки на интервалах более низкого уровня.
Второй вероятной причиной больших потерь из-за рассинхронизации может быть рассинхронизация процессоров, которая возникает при выдаче операций ввода-вывода. Это происходит из-за того, что основная работа (обращение к функциям ввода-вывода операционной системы) производится на процессоре ввода-вывода, а остальные процессоры в это время ждут получения от него данных или информации о завершении коллективной операции. Эту причину потерь легко обнаружить, обратив внимание на соответствующую компоненту характеристики коммуникации – потери из-за коммуникаций при вводе-выводе.
Еще одной причиной больших потерь из-за коммуникаций могут оказаться задержки при запуске коллективных операций в асинхронном режиме, возникающие из-за того, что некоторые реализации MPI не обеспечивают совмещение вычислений с обменами.
Возможен и другой подход к анализу характеристик, когда сначала анализируются коэффициенты эффективности и потерянное время на различных интервалах первого уровня, затем второго уровня, и т.д. В результате определяется критический участок программы, на анализ характеристик которого и направляются основные усилия. При этом необходимо иметь в виду, что причиной потерь на данном интервале из-за рассинхронизации и простоев могут быть разбалансировки и разбросы времен не только на этом интервале, но и на других, выполнявшихся до него интервалах.
При отладке производительности программы пользователь не обязательно должен запускать ее с тем большим объемом вычислений, который будет характерен для использования программы при решении реальных задач. Он может ограничить, например, количество регулярно повторяющихся внешних итераций до одной - двух итераций. При этом коэффициент эффективности программы, существенно зависящий от потерь на тех участках программы, которые выполняются до начала первой итерации или после окончания последней итерации, может значительно снизиться. Однако пользователь может оформить выполнение внешних итераций в виде отдельного интервала (но при этом надо учитывать тот факт, что выполнение первой итерации может сопровождаться значительными задержками из-за динамической подзагрузки программы из файловой системы) и отлаживать его производительность по той же методике, которая была описана выше применительно к программе целиком.
В системе DVM существуют развитые средства анализа эффективности выполнения параллельной DVM-программы. Эти средства являются более мощными, чем те, которые существуют для MPI-программ, поскольку многие важные характеристики выполнения MPI-программ (например, соотношение параллельных и последовательных вычислений) невозможно определить из-за отсутствия необходимой информации. Кроме того, в настоящее время при разработке MPI-программ у нас в стране практически не используются инструментальные средства отладки эффективности. Это вызвано следующими основными факторами: - разные средства требуют от пользователя знания их собственного интерфейса (отсутствие фактического стандарта); - отсутствием вообще каких-либо инструментальных средств анализа эффективности на многих параллельных ЭВМ.
Поэтому важно создать такие средства для получения характеристик эффективности MPI-программ, которые могли бы быть доступны пользователям на любых многопроцессорных ЭВМ.
Целью данной дипломной работы является создание экспериментальной системы отладки эффективности MPI-программ.
Входными данными для нее будут трассы, создаваемые DVM-системой для функциональной отладки MPI-программ. В этих трассах отражены обращения к MPI-функциям и времена их работы. Для получения характеристик, аналогичных тем, которые выдаются для DVM-программ, от программиста потребуется дополнительная информация о том, какие вычисления являются параллельными, а какие последовательными (дублированными на каждом процессоре). Эти указания должны быть оформлены таким образом, что их наличие в MPI-программе не мешало ее правильному и эффективному выполнению на тех ЭВМ, где отсутствует данная система отладки эффективности MPI-программ. Таким же образом должны оформляться и средства описания тех интервалов выполнения программы, для которых требуется отдельно собирать все характеристики эффективности.
В работе анализатора можно выделить следующие этапы.
Этап 1
Обработка трасс со всех процессоров и вычисление для каждого интервала и каждого процессора следующих характеристик:
Основные характеристики и их компоненты
Коэффициент эффективности (Parallelizationefficiency) равен отношению полезного времени к общему времени использования процессоров.
Время выполнения (Executiontime).
Число используемых процессоров (Processors).
Общее время использования процессоров (Totaltime) - произведение времени выполнения (Executiontime) на число используемых процессоров (Processors).
Полезное время (Productivetime) – прогнозируемое время выполнения на одном процессоре
Потерянное время (Losttime).
Коммуникации (Communication) и все компоненты.
Простои (Idletime).
Разбалансировка (Load_Imbalance).
Потенциальные потери из-за синхронизации (Synchronization) и все компоненты.
Потенциальные потери из-за разброса времен (Time_variation) и все компоненты.
Характеристики выполнения программы на каждом процессоре
Потерянное время (Losttime) - сумма его составляющих – потерь из-за недостаточного параллелизма (Userinsufficient_par), системных потерь из-за недостаточного параллелизма (Sysinsufficient_par), коммуникаций (Communication) и простоев (Idletime).
Простои на данном процессоре (Idletime) - разность между максимальным временем выполнения интервала (на каком-то процессоре) и временем его выполнения на данном процессоре.
Общее время коммуникаций (Communication).
Реальные потери из-за рассинхронизации (Realsynchronization).
Потенциальные потери из-за разброса времен (Variation).
Разбалансировка (Load_imbalance) вычисляется как разность между максимальным процессорным временем (CPU+MPI) и соответствующим временем на данном процессоре.
Время выполнения интервала (Execution_time).
Полезное процессорное время (User CPU_time).
Полезное системное время (MPI time).
Число используемых процессоров для данного интервала (Processors).
Времена коммуникаций для всех типов коллективных операций
Реальные потери из-за рассинхронизации для всех типов коллективных операций.
Потенциальные потери из-за рассинхронизации для всех типов коллективных операций.
Потенциальные потери из-за разброса времен для всех типов коллективных операций.
Этап 2
Подготовка текстового представления вычисленных характеристик. Такое представление упрощает первоначальный анализ характеристик при запуске параллельной программы на удаленной ЭВМ.
Этап 3
Визуализация результатов анализа эффективности.
Подсистема визуализации должна обеспечить графическое представление вычисленных характеристик эффективности и помочь пользователю их исследовать - позволить с разной степенью подробности просматривать историю выполнения программы и объяснять, как были вычислены те или иные характеристики.
Итак, анализатор состоит из трех основных компонент.
Первая – сбор информации по трассе. Вторая – анализ собранных данных. Третья – визуализация.
При каждом запуске параллельной программы в режиме трассировки, создается группа файлов с информацией обо всех ключевых событиях в трассе. Тут есть времена и параметры всех событий, которые имели место при выполнении программы. К этим данным есть возможность доступа через специальные функции интерфейса. Также можно получить информацию для разного рода вспомогательных таблиц (имена используемых функций, исходных файлов и т.п.).
Далее полученные данные поступают на вход модулям анализа и сбора характеристик.
В соответствии с описанной в пункте 4.2 методикой, вся программа будет разбита на систему интервалов, точнее дерево интервалов. Корнем дерева будет вся программа, она считается интервалом нулевого уровня.
Далее в соответствии с вложенностью интервалы первого уровня и т.д.
Как указать границы интервалов?
Для этого используются пара функций MPI_Send() и MPI_Recv() для указания начала интервала, и такая же пара для указания его окончания. При этом посылка и прием сообщения происходят самому себе и от самого себя (имеется ввиду, что в качестве номера отправителя/получателя используется номер самого процесса). Кроме того, тэг сообщения имеет следующий вид: