Intégrer le support SYCL dans ROOT : une nouvelle approche pour l'analyse de données

Le Grand Collisionneur de Hadrons, situé au CERN, est le plus grand accélérateur de particules au monde. Il génère d'énormes quantités de données chaque seconde, notamment sur les collisions de particules. Ces données sont essentielles pour les scientifiques qui étudient les aspects fondamentaux de notre univers. Cependant, analyser ces données nécessite des outils logiciels efficaces. Un de ces outils est ROOT, un cadre d'analyse de données construit avec C++. Il est conçu pour aider les scientifiques à analyser et visualiser les données de manière efficace.

ROOT a une interface de haut niveau appelée RDataFrame, qui permet aux utilisateurs de traiter les données en les organisant de manière simple à manipuler. Cependant, RDataFrame était initialement limité à l'utilisation des CPU. Avec l'avancement de la technologie informatique, il y a un besoin croissant d'utiliser des unités de traitement graphique (GPU) pour améliorer les performances et gérer des ensembles de données plus volumineux. C'est là que SYCL entre en jeu, permettant une approche de programmation qui peut fonctionner sur différents types de matériel.

Cet article discute des efforts pour améliorer ROOT en intégrant le support de SYCL, en se concentrant sur une tâche courante en analyse de données : la création d'Histogrammes. Il couvrira les défis rencontrés lors de l'implémentation et les comparaisons de performances entre les différentes technologies utilisées dans ce processus.

#Contexte

Les collisions de particules dans le Grand Collisionneur de Hadrons produisent des événements qui sont enregistrés et stockés sous forme de données. Ces données peuvent atteindre des pétaoctets, surtout avec les mises à jour du collisionneur qui augmentent considérablement la sortie de données. Analyser de tels ensembles de données volumineux de manière efficace est crucial, nécessitant l'utilisation d'outils logiciels avancés.

ROOT facilite l'analyse de la physique des hautes énergies en fournissant des fonctionnalités pour le stockage de données, les opérations mathématiques et la visualisation. Un élément principal de ROOT est RDataFrame, qui organise les données sous un format colonne. Chaque ligne représente un événement, et les colonnes contiennent divers attributs de cet événement. Pour analyser ces données, les utilisateurs appliquent des opérations comme le filtrage et le calcul de distributions. Avec RDataFrame, la parallélisation est possible, permettant aux opérations de s'exécuter simultanément sur plusieurs unités de traitement.

L'objectif ultime de la création d'un outil d'analyse de données efficace est de minimiser l'effort requis de la part des utilisateurs. Idéalement, un utilisateur devrait être capable d'activer le multi-threading avec un minimum de changements de code.

#Le besoin d'accélération GPU

Alors que le volume de données augmente, le besoin d'une puissance de calcul plus rapide devient plus pressant. La conception initiale de RDataFrame se concentrait principalement sur les CPU, ce qui limite les performances lorsque l'on travaille avec des ensembles de données massifs. Mettre en œuvre le support GPU peut considérablement améliorer les performances, permettant aux chercheurs d'analyser des ensembles de données plus volumineux en moins de temps.

Dans les premières étapes, l'équipe a utilisé la technologie CUDA pour décharger les calculs sur les GPU NVIDIA. Bien que CUDA ait fourni des améliorations de performance notables, cela a également introduit de la complexité en raison de la nécessité de maintenir des bases de code distinctes pour les implémentations CPU et GPU. Ce n'était pas idéal pour la maintenance à long terme des logiciels.

SYCL est apparu comme une solution potentielle à ce problème, permettant aux développeurs d'écrire du code pouvant s'exécuter sur divers matériels sans avoir besoin de le réécrire pour chaque plateforme. Cela offre plus de flexibilité et d'efficacité, rendant possible l'utilisation des capacités de diverses architectures de calcul.

#Étapes d'implémentation

#Migration de CUDA à SYCL

Pour améliorer RDataFrame, l'équipe s'est concentrée sur l'opération histogramme, qui est l'une des fonctions les plus utilisées en analyse de données. L'idée principale était de migrer le code CUDA existant vers SYCL. L'objectif était de rendre le logiciel compatible avec diverses architectures matérielles au-delà des seuls GPU NVIDIA.

Le processus a commencé par une évaluation de l'implémentation CUDA existante. L'équipe a apporté les ajustements nécessaires pour répondre aux exigences du cadre SYCL. Cela incluait la ré-implémentation des fonctions principales qui gèrent le traitement des données et assurer que les données étaient transférées efficacement entre le CPU et le GPU.

Au cours du processus de migration, plusieurs défis ont surgi. Un problème clé était l'intégration du flux de compilation SYCL dans le système de construction existant de ROOT. Cela a nécessité des modifications à la configuration CMake du projet pour prendre en charge la compilation des fichiers sources SYCL aux côtés du reste du code ROOT.

#Détails de l'opération d'histogramme

Lors de l'implémentation de la fonction histogramme dans RDataFrame, l'équipe a dû s'assurer qu'elle pouvait gérer efficacement les données entrantes en itérant sur les événements stockés. La classe histogramme dans ROOT, connue sous le nom de TH1, fournit des fonctions pour remplir les données de l'histogramme en fonction des valeurs des événements entrants.

Au fur et à mesure que les données sont traitées, l'algorithme détermine quel bin dans l'histogramme doit être mis à jour en fonction de la coordonnée de l'événement. Ce processus implique plusieurs étapes, y compris vérifier si la coordonnée se situe dans la plage définie de l'histogramme. Si elle dépasse les limites, les bacs de sous-flux ou de débordement sont remplis à la place.

L'implémentation comprenait le support des histogrammes à la fois unidimensionnels et multidimensionnels. L'équipe a utilisé les fonctionnalités de SYCL pour maintenir les performances tout en veillant à ce que le code soit lisible et maintenable.

#Évaluation des performances

#Méthodes de benchmarking

Le benchmarking des performances était une partie essentielle de ce projet. Pour mesurer la performance de la nouvelle implémentation SYCL, l'équipe a réalisé une série de tests la comparant à la fois à la version native CUDA et à l'approche précédente uniquement CPU. Les indicateurs clés comprenaient le temps d'exécution et l'utilisation de la mémoire.

Deux principales méthodes de benchmarking ont été employées :

1. Mesure du temps d'exécution total : Cette méthode consistait à enregistrer le temps nécessaire pour exécuter le programme complet ou des segments spécifiques. En utilisant des fonctions de chronométrage précises, l'équipe a pu obtenir des données fiables concernant la durée d'exécution des différentes approches.

2. Utilisation de profileurs : L'utilisation d'un outil de profiling a permis à l'équipe d'obtenir des insights plus profonds sur les opérations internes de leur code. Les profileurs ont mis en évidence le temps passé sur diverses activités GPU, aidant à identifier les goulets d'étranglement de performance et à révéler les domaines à améliorer.

#Résultats de l'évaluation

Après avoir examiné les résultats, il est devenu évident que l'implémentation DPC++ surpassait systématiquement AdaptiveCpp en termes d'efficacité globale. De plus, les deux implémentations SYCL ont montré un écart de performance par rapport à la version native CUDA, notamment en ce qui concerne les temps de lancement des noyaux et les surcharges associées aux appels d'API.

Un domaine d'attention était l'utilisation efficace des réductions, un modèle de programmation couramment utilisé dans le traitement des données. L'équipe a constaté que combiner plusieurs variables de réduction au sein d'un seul noyau SYCL entraînait de meilleures performances par rapport à l'exécution de noyaux séparés pour chaque variable.

#Buffers vs. Pointeurs de périphérique

Dans l'intégration de SYCL, l'équipe a exploré deux stratégies pour gérer les transferts de mémoire : utiliser des buffers et utiliser des pointeurs de périphérique. Les comparaisons ont aidé à clarifier quelle approche offrait de meilleures performances, surtout dans le contexte du transfert de données de l'hôte vers le GPU.

Dans les tests, les deux méthodes ont montré des performances similaires, mais DPC++ a généralement mieux performé qu'AdaptiveCpp. L'utilisation de buffers, qui permettent des transferts de mémoire implicites, a produit des résultats comparables à ceux des pointeurs de périphérique explicites. Les résultats ont souligné les avantages d'une gestion efficace des flux de données pour minimiser la latence lors du traitement GPU.

#Mise en cache de la compilation juste à temps

L'équipe a également examiné les impacts de la compilation juste à temps (JIT) sur les performances. Lors de la compilation du code, si le système ne trouve pas de versions pré-compilées optimisées, il doit compiler le code en temps réel, ce qui peut introduire des délais.

Ils ont découvert qu'AdaptiveCpp gère la compilation JIT et la mise en cache plus efficacement que DPC++. Cela signifie qu'AdaptiveCpp a pu tirer parti du code précédemment compilé de manière plus efficace, réduisant ainsi la surcharge pendant l'exécution.

#Recommandations d'implémentation

Sur la base des expériences et des constats de ce projet, plusieurs recommandations ont été faites pour les futurs développeurs cherchant à travailler avec SYCL :

1. Expérimenter avec plusieurs implémentations : Essayer différentes implémentations de compilateurs SYCL peut aider à identifier des bugs et améliorer la portabilité du code.

2. Ajouter des points de synchronisation : En cas de problèmes inattendus, insérer des points de synchronisation supplémentaires peut aider à garantir que les commandes s'exécutent dans l'ordre prévu.

3. Augmenter la charge de travail par élément de travail : Optimiser la quantité de travail assignée à chaque élément de travail peut mener à une amélioration des performances globales dans les tâches de réduction.

4. Surveiller la compilation JIT : Utiliser des outils de profiling pour garder un œil sur les performances de la compilation JIT et assurer une utilisation efficace des ressources.

5. Envisager l'utilisation de buffers : Les développeurs peuvent constater que l'utilisation de buffers pour les transferts de données simplifie la gestion de la mémoire et conduit à des gains de performance.

#Directions futures

En regardant vers l'avenir, il y a plein d'opportunités pour améliorer et explorer davantage dans ce domaine de recherche. Les prochaines étapes impliquent de tester les implémentations SYCL avec différentes architectures matérielles, notamment celles de fournisseurs au-delà de NVIDIA.

De plus, les travaux futurs pourraient bénéficier de l'analyse d'opérations ROOT plus compliquées au-delà du simple histogramme, incorporant plusieurs colonnes de données et des analyses plus complexes. Cela fournirait une image plus large de la manière dont les cadres SYCL actuels peuvent gérer des tâches computationnelles diverses.

#Conclusion

En résumé, l'intégration du support SYCL dans le cadre ROOT représente un pas en avant significatif dans le monde de l'analyse des données en physique des hautes énergies. Bien que les performances des implémentations SYCL ne correspondent pas encore à celles de CUDA natif, la capacité à écrire un коде plus portable et flexible offre des avantages clairs.

Ce travail souligne l'importance de trouver un équilibre entre performance et facilité d'utilisation, démontrant que consacrer du temps à améliorer les outils logiciels peut finalement conduire à une analyse plus efficace des vastes quantités de données générées dans la recherche en physique des hautes énergies. L'avenir semble prometteur alors que l'exploration continue pour optimiser ces nouveaux outils pour des performances encore meilleures sur des plateformes de calcul diverses.