Abstract-Med den ökande komplexiteten i dagens högpresterande datorarkitekturer (HPC) har simulering blivit ett oumbärligt verktyg för att utforska designutrymmet för HPC-system-i synnerhet, nätverk. För att kunna fatta effektiva designbeslut måste simuleringar av dessa system ha följande egenskaper: (1) ha hög noggrannhet och trohet, (2) producera resultat i rätt tid och (3) kunna analysera ett brett spektrum av nätverksarbetsbelastningar. De flesta toppmoderna HPC-nätverkssimuleringsramar är dock begränsade inom ett eller flera av dessa områden. I detta arbete presenterar vi en simuleringsram för modellering av två viktiga klasser av nätverk som används i dagens IBM och Cray superdatorer: torus- och trollsländnätverk. Vi använder simuleringsramen Co-Design of Multi-layer Exascale Storage Architecture (CODES) för att simulera dessa nätverkstopologier på en flit-nivå detalj med hjälp av Rensselaer Optimistic Simulation System (ROSS) för parallell diskret-event simulering. Vårt simuleringsramverk uppfyller alla krav för en praktisk nätverkssimulering och kan hjälpa nätverksdesigners att designa rymdexploatering. För det första använder den validerade och detaljerade flit-nivå nätverksmodeller för att ge en korrekt och hög-fidelity nätverkssimulering. För det andra använder vi, i stället för att förlita oss på seriella tidssteg eller traditionella konservativa diskreta simuleringar som begränsar simuleringens skalbarhet och effektivitet, ROSS optimistiska kapacitet för händelseschemaläggning för att uppnå effektiva och skalbara HPC-nätverkssimuleringar på dagens högpresterande klustersystem. För det tredje ger våra modeller nätverksdesigners ett val när det gäller att simulera ett brett spektrum av nätverksarbetsbelastningar, inklusive HPC-tillämpningar med hjälp av detaljerade nätverksspår, en förmåga som sällan erbjuds parallellt med nätverkssimuleringar med hög kvalitet. Index Terms-Massivelly parallell diskret-event simulering, sammankoppla nätverk, spårbaserad simulering NTERCONNECT prestanda avgör till stor del den övergripande effektiviteten i moderna högpresterande datorsystem (HPC). Nätverk topologi-som inkluderar layouten av nätverksnoder, routers, och kanaler-spelar en viktig roll för att bestämma nätverksprestanda. För att analysera prestandan hos nätverkstopologier och deras olika konfigurationer innan de byggs, vänder sig nätverksdesigners till analytisk modellering och simulering. Även om analytisk modellering ger en flexibel och snabb uppskattning för att fatta designbeslut om nätverk, kommer denna fördel till priset av noggrannhet eftersom dessa modeller tenderar att göra orealistiska förenklingar om nätverksdesign [1]. Serieella tidsstegssimulatorer kan ge en hög kvalitet och exakt bild av nätverksprestanda genom att simulera nätverkscyklerna [2], men deras skalbarhet begränsas av simuleringsprestandan. För att kunna göra välinformerade designval om storskaliga nät måste en nätverkssimulator vara snabb, exakt och skalbar och samtidigt ha hög trohet. I detta sammanhang ger parallell simulering av diskreta händelser (PES) en möjlighet att modellera storskaliga nätverk med tillräcklig trohet [3]. Många diskreta simuleringar på paketnivå är dock begränsade i prestanda på grund av överdriven global synkronisering. I kombination med optimistisk planering av evenemang [4] kan prestanda- och skalbarhetskrav också uppfyllas. Vid modellering av HPC-sammanlänkningsnät är det vanligaste sättet att utvärdera prestanda att använda arbetsbelastningar av stokastisk natur. Dessa syntetiska arbetsbelastningar har en specifik interarrivaltid, meddelandestorlek och destinationsfördelning [3]. Även om sådana trafikmönster är till hjälp vid bedömningen av en viss nätkonfiguration enligt en rad olika kontrollerade scenarier är de dock inte representativa för kommunikationsfaserna i storskaliga vetenskapliga tillämpningar [3]. Postmortem spår som återspeglar kommunikationen beteende vetenskapliga tillämpningar kan användas för att driva simuleringen och uppnå realistiska uppskattningar av nätverksprestanda. Att hantera dessa spår vid simulering är dock en icke-trivial uppgift. Den första utmaningen är att köra stora nätverksspår (t.ex. i flera gigabyte som representerar 100 000 MPI-processer) ovanpå en detaljerad nätverkssimulering kan bli en flaskhals. Av denna anledning, många simuleringsramar använder förenklade analytiska modeller eller ignorera nätverk stridsuppgifter helt och hållet när du använder verkliga kommunikationsspår [5], [6]. Den andra utmaningen är att simuleringen också måste bevara orsakssambandet mellan verksamheten i spåren. Till exempel, om ett program utför frekvent synkronisering genom MPI vänta operation, då simuleringen måste också vänta på MPI vänta operationen att slutföra innan nästa operation kan gå vidare. I detta dokument tar vi itu med dessa begränsningar av simuleringsnoggrannhet, detaljer, effektivitet och realistisk arbetsbörda representation som begränsar användningen av simulering i samdesign av storskaliga nätverk. Vi presenterar två högkvalitativa modeller av storskaliga nätverk som utvecklats som en del av Co-Design
Mubarak m.fl. REF föreslår CODES en snabb och flexibel simuleringsram för att modellera toppmoderna Torus- och Dragonfly-nätverk i stor skala.
Enabling Parallel Simulation of Large-Scale HPC Network Systems
{'venue': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}