Methodology to define a static allocation mapping based on memory access patterns and the signature of MPI applications in HPC systems

Autores
Enrique, Gerard; Bruballa, Eva; Suppi, Remo; Wong, Alvaro; Luque, Emilio; Rexachs, Dolores
Año de publicación
2024
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Tools for identifying problems and improving MPI applications performance running on an HPC system require information from both the application and the system. In this work, we will focus on defining a methodology to analyze how memory usage affects an MPI application’s performance running on an HPC system. This methodology will obtain valid and comparable data based on different memory access patterns, which will allow us to define key performance values used to characterize the HPC system behaviour facing these access patterns, as well as to characterize the Application Signature behaviour. This is obtained from Parallel Application Signatures for Performance Prediction (PAS2P) tool which obtains the representative phases of the MPI application, facing these same access patterns. With this methodology, we will be able to detect memory access application problems, suggest improvements and define a mapping policy for this application in this HPC system, in order to improve its performance and to determine limits to these improvements.
Las herramientas para identificar problemas y mejorar el rendimiento de las aplicaciones MPI que se ejecutan en un sistema HPC requieren información de la aplicación y del sistema. En este trabajo nos centraremos en definir una metodología para analizar cómo el uso de la memoria afecta el rendimiento de una aplicación MPI que se ejecuta en este sistema HPC. Esta metodología obtendrá datos válidos y comparables basados en diferentes patrones de acceso a la memoria que permitirán definir valores clave de rendimiento utilizados para caracterizar el comportamiento de un sistema HPC frente a estos patrones de acceso y para caracterizar el comportamiento de la Firma de la Aplicación, (obtenida de la herramienta Parallel Application Signatures for Performance Prediction (PAS2P) que obtiene las fases representativas de la aplicación MPI) frente a estos mismos patrones de acceso. Con esta metodología, podremos detectar problemas de la aplicación de acceso a la memoria, sugerir mejoras y definir una política de mapeo para esta aplicación en este sistema HPC para mejorar su rendimiento y determinar los límites de estas mejoras.
Facultad de Informática
Materia
Ciencias Informáticas
cache memory
HPC performance
MPI parallel applications
process mapping
aplicaciones paralelas MPI
mapeo de procesos
memoria caché
rendimiento HPC
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173714

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spelling Methodology to define a static allocation mapping based on memory access patterns and the signature of MPI applications in HPC systemsMetodología para definir una política de asignación estática de procesos basada en patrones de acceso a memoria y la firma de aplicaciones MPI en sistemas HPCEnrique, GerardBruballa, EvaSuppi, RemoWong, AlvaroLuque, EmilioRexachs, DoloresCiencias Informáticascache memoryHPC performanceMPI parallel applicationsprocess mappingaplicaciones paralelas MPImapeo de procesosmemoria cachérendimiento HPCTools for identifying problems and improving MPI applications performance running on an HPC system require information from both the application and the system. In this work, we will focus on defining a methodology to analyze how memory usage affects an MPI application’s performance running on an HPC system. This methodology will obtain valid and comparable data based on different memory access patterns, which will allow us to define key performance values used to characterize the HPC system behaviour facing these access patterns, as well as to characterize the Application Signature behaviour. This is obtained from Parallel Application Signatures for Performance Prediction (PAS2P) tool which obtains the representative phases of the MPI application, facing these same access patterns. With this methodology, we will be able to detect memory access application problems, suggest improvements and define a mapping policy for this application in this HPC system, in order to improve its performance and to determine limits to these improvements.Las herramientas para identificar problemas y mejorar el rendimiento de las aplicaciones MPI que se ejecutan en un sistema HPC requieren información de la aplicación y del sistema. En este trabajo nos centraremos en definir una metodología para analizar cómo el uso de la memoria afecta el rendimiento de una aplicación MPI que se ejecuta en este sistema HPC. Esta metodología obtendrá datos válidos y comparables basados en diferentes patrones de acceso a la memoria que permitirán definir valores clave de rendimiento utilizados para caracterizar el comportamiento de un sistema HPC frente a estos patrones de acceso y para caracterizar el comportamiento de la Firma de la Aplicación, (obtenida de la herramienta Parallel Application Signatures for Performance Prediction (PAS2P) que obtiene las fases representativas de la aplicación MPI) frente a estos mismos patrones de acceso. Con esta metodología, podremos detectar problemas de la aplicación de acceso a la memoria, sugerir mejoras y definir una política de mapeo para esta aplicación en este sistema HPC para mejorar su rendimiento y determinar los límites de estas mejoras.Facultad de Informática2024-10info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArticulohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdf120-129http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/173714enginfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/issn/1666-6038info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/10.24215/16666038.24.e12info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-15T11:38:26Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/173714Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-15 11:38:26.434SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
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Las herramientas para identificar problemas y mejorar el rendimiento de las aplicaciones MPI que se ejecutan en un sistema HPC requieren información de la aplicación y del sistema. En este trabajo nos centraremos en definir una metodología para analizar cómo el uso de la memoria afecta el rendimiento de una aplicación MPI que se ejecuta en este sistema HPC. Esta metodología obtendrá datos válidos y comparables basados en diferentes patrones de acceso a la memoria que permitirán definir valores clave de rendimiento utilizados para caracterizar el comportamiento de un sistema HPC frente a estos patrones de acceso y para caracterizar el comportamiento de la Firma de la Aplicación, (obtenida de la herramienta Parallel Application Signatures for Performance Prediction (PAS2P) que obtiene las fases representativas de la aplicación MPI) frente a estos mismos patrones de acceso. Con esta metodología, podremos detectar problemas de la aplicación de acceso a la memoria, sugerir mejoras y definir una política de mapeo para esta aplicación en este sistema HPC para mejorar su rendimiento y determinar los límites de estas mejoras.
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