Abstrakt. Utformning och inställning av parallella applikationer med MPI, särskilt i stor skala, kräver förståelse för prestandakonsekvenserna av olika val av algoritmer och genomförandealternativ. Vilken algoritm som är bättre beror delvis på prestandan hos de olika möjliga kommunikationsstrategierna, som i sin tur kan bero på både systemhårdvaran och MPI-implementationen. I avsaknad av detaljerade prestandamodeller för olika MPI-implementeringar, måste applikationsutvecklare ofta välja metoder och melodikoder utan möjlighet att realistiskt uppskatta den uppnåeliga prestandan och rationellt försvara sina val. I detta dokument förespråkar vi konstruktion av mer användbara prestandamodeller som tar hänsyn till begränsningar av nätinsprutningshastigheter och effektiv bisektion bandbredd. Eftersom kollektiv kommunikation spelar en avgörande roll för att möjliggöra skalbarhet, tillhandahåller vi också analytiska modeller för skalbarhet av kollektiva kommunikationsalgoritmer, såsom sändning, allreduce och all-to-all. Vi tillämpar dessa modeller på ett IBM Blue Gene/P-system och jämför de analytiska prestandaskattningarna med experimentellt uppmätta värden. Prestandamodellering av parallella tillämpningar leder till förståelse för deras körtid på parallella system. För att utveckla en modell för en befintlig applikation eller algoritm konstruerar man vanligtvis ett beroendediagram över beräkningar och kommunikationer från början av algoritmen (input) till slutet av algoritmen (output). Denna applikationsmodell kan sedan matchas med en maskinmodell för att uppskatta körtiden för algoritmen på en viss arkitektur. Prestandamodeller kan användas för att fatta viktiga tidiga beslut om algoritmiska val. För att till exempel beräkna en tredimensionell snabb Fourier Transformation (3d FFT) kan man antingen använda en endimensionell nedbrytning där varje process beräknar hela plan (2d FFT) eller en tvådimensionell nedbrytning där varje process beräknar uppsättningar av pennor (1d FFT). Om vi antar
Att utforma och stämma MPI-tillämpningar, särskilt i stor skala, kräver förståelse för prestandakonsekvenserna av olika val för algoritmer och genomförandealternativ REF.
Toward Performance Models of MPI Implementations for Understanding Application Scaling Issues
{'venue': 'EuroMPI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}