The MPI/OmpSs parallel programming model

Abstract

Even today supercomputing systems have already reached millions of cores for a single machine, which are connected by using a complex network interconnection. Reducing communication time across processes becomes the most important issue in order to achieve the highest possible performance. The Message Passing Interface (MPI), which is the most widely used programming model for large distributed memory, supports asynchronous communication primitives for overlapping communication and computation. However, these primitives are difficult to use and increase code complexity.
 which then requiring more development effort and making less readable programs.
 This thesis presents a new programming model, which allows the programmer to easily introduce the asynchrony necessary to overlap communication and computation. The proposed programming model is based on MPI and tasked based shared memory framework, namely OmpSs. The thesis further describes implementation details which in order to allow efficient inter-operation of the OmpSs runtime and MPI. 
 The thesis demonstrates the hybrid use of MPI/OmpSs with several applications of which the HPL benchmark is the most important case study. The hybrid MPI/OmpSs versions significantly improve the performance of the applications compared with their pure MPI counterparts. For the HPL we get close to the asymptotic performance at relatively small problem sizes and still get significant benefits at large problem sizes. In addition, the hybrid MPI/OmpSs approach substantially reduces code complexity and is less sensitive to network bandwidth and operating system noise than the pure MPI versions.
 In addition, the thesis analyzes and compares current techniques for overlapping computation and collective communication, including approaches using point-to-point communications and additional communication threads, respectively. The thesis stresses the importance of understanding the characteristic of a computational kernel that runs concurrently with communication. Experimental evaluations is done using the Communication Computation Concurrent (CCUBE) synthetic benchmark, developed in this thesis, as well as the HPL. Las supercomputadoras están formadas por un creciente número de núcleos, del orden de millones en la actualidad, que se comunican a través de una compleja red de interconexión. Para obtener el más alto rendimiento posible es necesario reducir el tiempo de comunicación entre procesos. MPI ("Message Passing Interface", Interfaz de Paso de Mensajes), el modelo de programación más usado para grandes sistemas con memoria distribuida, permite llamadas de comunicación asíncrona para solapar la comunicación y la computación. Sin embargo, dichas llamadas son difíciles de usar e incrementan la complejidad del código, necesitándose un mayor esfuerzo en la implementación del código y dando lugar a programas más difíciles de leer. Esta tesis presenta un nuevo modelo de programación que permite al programador introducir fácilmente la asincronía necesaria para solapar la comunicación y la computación. El modelo de programación propuesto está fundamentado en MPI y la infraestructura basada en tareas y memoria compartida OmpSs. La tesis describe en profundidad los detalles de la implementación para la eficiente interoperabilidad entre OmpSs y MPI. En la tesis se demuestra el uso híbrido de MPI/OmpSs con distintas aplicaciones de las cuales el benchmark HPL es el más importante. La versión híbrida MPI/OmpSs mejora significativamente el rendimiento de las aplicaciones respecto a las versiones MPI originales. En el caso de HPL se acerca a un rendimiento asintótico para problemas relativamente pequeños, obteniendo mejoras significativas para problemas grandes. Además la versión híbrida MPI/OmpSs reduce substancialmente la complejidad del código y se ve menos afectada por el ancho de banda de la red y el ruido del sistema operativo que la versión MPI pura. Esta tesis también analiza y compara otros métodos actuales para solapar computación y comunicación colectiva, tales como usar comunicación punto a punto con hilos adicionales para la comunicación. La tesis resalta la importancia de entender las características de la computación que se ejecuta simultáneamente con la comunicación. Los resultados experimentales se han obtenido usando el benchmark sintético CCUBE ("Communication Computation Concurrent", Comunicación Computación Concurrente), desarrollado en esta tesis, además de HPL.