ИСТИНА

В связи со стремительным увеличением масштабов высокопроизводительных вычислительных систем масштабируемость параллельных программ неизбежно становится одним из основных показателей качества их реализации. Однако до сих пор нет общепризнанной количественной метрики масштабируемости. В данном проекте предлагается развить предложенную ранее идею построения такой метрики и разработать способы её использования для исследование качества параллельных программ. Разработанная метрика позволит определить причины, влияющие на масштабируемость программы, что позволит определить основные свойства программы при исполнении на целевом суперкомпьютере. Планируемые масштабные вычислительные эксперименты должны показать адекватность предлагаемой метрики общепринятым понятиям масштабируемости. На заключительном этапе выполнения проекта предполагается разработать практические применения предлагаемой метрики масштабируемости, такие как построение рейтинга масштабируемости различных приложений на доступных суперкомпьютерах, построение прогноза масштабируемости приложений на сверхбольшие конфигурации суперкомпьютеров, планирование архитектуры будущих высокопроизводительных систем под специфику конкретной задачи.

Исследование качества предложенной метрики масштабируемости параллельных программ. Проведение массовых экспериментов на суперкомпьютерах для получения метрики масштабируемости различных параллельных программ. Оценка адекватности получаемых с помощью метрики масштабируемости результатов. Исследование проекций многомерной области определения метрики масштабируемости на различные пространства параметров меньшей размерности. Выработка предложений по улучшению данной метрики масштабируемости. Модификация предложенной метрики масштабируемости согласно разработанным предложениям. Рассмотрение проекций метрики масштабируемости на пространства различной размерности. Разработка принципов оценки качества параллельных программ с использованием метрики масштабируемости. Построение рейтинга масштабируемости различных приложений на доступных суперкомпьютерах. Исследование возможности построения прогноза масштабируемости приложений на сверхбольшие конфигурации суперкомпьютеров на основе разработанной метрики. Оценка применимости использования метрики масштабируемости для планирования архитектуры будущих высокопроизводительных систем под специфику конкретной задачи.

Авторы данного проекта работают в области параллельных вычислений и суперкомпьютеров много лет и имеют значительный задел по предлагаемому проекту. Они используют и развивают уникальную математическую теорию анализа структуры программ и алгоритмов, апробированную в ходе выполнения большого числа проектов и создания большого числа эффективных программ для параллельной вычислительной техники. Данная теория послужила основой для создания специальной системы, помогающей в исследовании структуры больших программных комплексов. В рамках выполнения гранта РФФИ N 10-07-00586-а «Исследование предельных параметров масштабируемости программ при использовании кластерных и реконфигурируемых (FPGA) суперкомпьютеров максимального уровня производительности» была разработана методика исследования предельных параметров масштабируемости, основанная на инструментальных средствах, использующих исходный текст программы. В рамках выполнения гранта РФФИ N 13-07-00790-а «Определение потенциала масштабируемости приложений с использованием динамических характеристик выполнения параллельных программ» исследования масштабируемости были продолжены. Полученные результаты показали возможность получения данных о масштабируемости программ без анализа исходного текста, только на основании данных системного мониторинга. Коллектив участвовал в выполнении проекта HOPSA, работы по которому выполняются в рамках совместного конкурса РФ-ЕС по 7 рамочной программе FP7-ICT-2011-EU-Russia. Это проект был направлен на исследование эффективности и масштабируемости параллельных программ и создание инструментов для их изучения. В частности был инструментарий для построения дайджестов задач (Job Digest), который может быть использован для визуального анализа данных динамики параллельных программ. Также был разработан язык Hoplang, предназначенный для обработки потоков данных динамики программ.