Gestion dynamique des ressources dans le calcul haute performance
Un aperçu de comment le DRM améliore l'allocation des ressources en informatique.
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Table des matières
- Avantages de la gestion dynamique des ressources
- Concepts clés de la gestion dynamique des ressources
- Défis dans la mise en œuvre de la GDR
- Principes pour une gestion dynamique des ressources efficace
- Mise en œuvre de la gestion dynamique des ressources dans MPI et PMIx
- Applications réelles de la gestion dynamique des ressources
- Directions futures pour la gestion dynamique des ressources
- Conclusion
- Source originale
- Liens de référence
La gestion dynamique des ressources (GDR) est une méthode qui permet de modifier les ressources attribuées à un job pendant qu'il tourne. Dans les systèmes traditionnels, ces ressources sont fixes, ce qui peut entraîner des inefficacités. Avec la GDR, les systèmes peuvent ajuster les ressources en fonction des besoins en temps réel, ce qui peut améliorer les performances de différentes manières.
Avantages de la gestion dynamique des ressources
Pour les fournisseurs : La GDR permet une meilleure planification et utilisation des ressources. Ça peut mener à une efficacité accrue, un meilleur usage de l'énergie, et une finition des jobs plus rapide. Ça peut aussi aider les systèmes à répondre plus efficacement aux jobs urgents.
Pour les utilisateurs : Les utilisateurs peuvent demander des ressources spécifiques dont ils ont besoin, ce qui peut réduire les temps d'attente et les coûts. Cette personnalisation peut mener à des résultats plus rapides des simulations ou des analyses.
Malgré ces avantages, la GDR est souvent discutée dans des milieux académiques et n'est pas largement utilisée dans les systèmes réels. Ça vient en partie du fait que la mise en œuvre de la GDR nécessite des changements dans plusieurs composants des logiciels et systèmes utilisés en calcul haute performance (CHP).
Concepts clés de la gestion dynamique des ressources
Pour comprendre la GDR, on doit décomposer quelques concepts clés :
Processus : Ce sont les petites unités d'exécution qui tournent sur le système. Elles peuvent accéder à différentes ressources, comme des cœurs de CPU ou des unités de traitement graphique (GPU).
Job : Un job consiste en une ou plusieurs applications qui tournent ensemble comme une seule tâche. Il peut utiliser plusieurs ressources en même temps.
Logiciel de gestion des ressources : Ce logiciel attribue des ressources aux jobs et gère leur exécution. Il joue un rôle crucial dans le bon fonctionnement de la GDR en gardant la trace de ce que les processus ont besoin en ressources.
Défis dans la mise en œuvre de la GDR
Changements de couche nécessaires : Pour que la GDR soit efficace, des changements sont nécessaires à plusieurs niveaux, des applications au logiciel de gestion des ressources.
Coordination complexe : Les différents composants du logiciel doivent travailler ensemble harmonieusement pour gérer les changements dynamiques.
Standardisation : Il faut un design flexible qui permet l'interopérabilité entre les différents composants logiciels, ce qui peut être complexe.
Principes pour une gestion dynamique des ressources efficace
Pour créer un bon système de GDR, plusieurs principes doivent être suivis :
Utiliser des processus pour l'allocation des ressources : Les applications devraient interagir avec le système à travers des processus, pas directement avec les ressources. Cette séparation permet une meilleure gestion.
Ensembles de processus : Différentes groupes de processus, connus sous le nom d'ensembles de processus (PSets), peuvent être utilisés pour gérer les ressources. Les PSets permettent une flexibilité sur la façon dont les processus peuvent changer sans affecter tout le reste.
Opérations sur les ensembles : Les changements aux processus devraient être exprimés comme des opérations sur les PSets. De cette façon, le système peut maintenir des relations entre les changements de processus et les allocations de ressources.
Stockage de données : Il devrait y avoir un endroit centralisé pour stocker les informations liées aux PSets, permettant un accès asynchrone sans nécessiter de communication directe.
Langage d'optimisation coopératif (COL) : Un langage spécifique devrait exprimer les informations d'optimisation qui guident comment les ressources sont gérées. Ce langage devrait permettre aux différents composants de travailler ensemble vers un objectif commun.
Associations entre opérations et objets COL : Il devrait y avoir un lien clair entre les changements effectués sur les PSets et les informations d'optimisation représentées dans le COL.
Mise en œuvre de la gestion dynamique des ressources dans MPI et PMIx
MPI (Interface de passage de messages) est une norme utilisée pour la communication entre les processus en CHP. En étendant MPI avec de nouvelles fonctionnalités, on peut le rendre plus adapté à la GDR.
Changements proposés pour l'interface MPI
Utiliser des processus pour l'allocation : MPI devrait utiliser ses processus pour gérer les ressources efficacement, en les liant à des ressources spécifiques selon les besoins.
Créer de nouveaux PSets : De nouvelles opérations devraient être créées pour gérer les opérations sur les PSets, ce qui permettrait aux utilisateurs de gérer facilement des groupes de processus.
Gestion des objets COL : Bien que MPI ne puisse pas gérer directement le COL, il devrait être capable de reconnaître et de travailler avec ces objets pour permettre l'allocation des ressources basée sur les données d'optimisation.
Gestion des données : MPI devrait avoir des fonctions qui permettent aux processus de publier et de rechercher des données spécifiques associées à leurs PSets.
Applications réelles de la gestion dynamique des ressources
Le prototype créé en utilisant les principes mentionnés a montré des résultats prometteurs dans diverses applications. En fournissant une interface standard pour la gestion des ressources, il permet à différentes applications de tirer parti des ajustements dynamiques des ressources, menant à une amélioration des performances et de la flexibilité.
Directions futures pour la gestion dynamique des ressources
Alors que les systèmes CHP continuent d'évoluer, le besoin d'une GDR efficace deviendra encore plus crucial. Les efforts futurs devraient se concentrer sur :
Amélioration des interfaces : Créer des interfaces plus conviviales et efficaces pour les développeurs aidera à l'adoption généralisée de la GDR.
Surveillance avancée et prise de décision : Développer des algorithmes plus intelligents pour analyser les données d'exécution améliorera la capacité du système à optimiser dynamiquement l'utilisation des ressources.
Collaboration communautaire : Encourager la collaboration entre différents groupes de recherche et technologies favorisera une approche plus unifiée pour résoudre les défis de la GDR.
Tests et évaluation : Des tests continus avec des applications réelles aideront à affiner les systèmes de GDR et à démontrer leur valeur.
Conclusion
La gestion dynamique des ressources représente un pas en avant significatif dans le calcul haute performance, permettant aux systèmes de répondre aux besoins changeants des jobs de manière dynamique. En respectant des principes de conception spécifiques et en créant des interfaces standardisées, la transition de la gestion statique à la gestion dynamique des ressources peut être réalisée, menant à une amélioration de l'efficacité et des performances dans les systèmes CHP.
Titre: Design Principles of Dynamic Resource Management for High-Performance Parallel Programming Models
Résumé: With Dynamic Resource Management (DRM) the resources assigned to a job can be changed dynamically during its execution. From the system's perspective, DRM opens a new level of flexibility in resource allocation and job scheduling and therefore has the potential to improve system efficiency metrics such as the utilization rate, job throughput, energy efficiency, and responsiveness. From the application perspective, users can tailor the resources they request to their needs offering potential optimizations in queuing time or charged costs. Despite these obvious advantages and many attempts over the last decade to establish DRM in HPC, it remains a concept discussed in academia rather than being successfully deployed on production systems. This stems from the fact that support for DRM requires changes in all the layers of the HPC system software stack including applications, programming models, process managers, and resource management software, as well as an extensive and holistic co-design process to establish new techniques and policies for scheduling and resource optimization. In this work, we therefore start with the assumption that resources are accessible by processes executed either on them (e.g., on CPU) or controlling them (e.g., GPU-offloading). Then, the overall DRM problem can be decomposed into dynamic process management (DPM) and dynamic resource mapping or allocation (DRA). The former determines which processes (or which change in processes) must be managed and the latter identifies the resources where they will be executed. The interfaces for such \mbox{DPM/DPA} in these layers need to be standardized, which requires a careful design to be interoperable while providing high flexibility. Based on a survey of existing approaches we propose design principles, that form the basis of a holistic approach to DMR in HPC and provide a prototype implementation using MPI.
Auteurs: Dominik Huber, Martin Schreiber, Martin Schulz, Howard Pritchard, Daniel Holmes
Dernière mise à jour: 2024-03-25 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2403.17107
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.17107
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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