ИСТИНА

Типичные проблемы масштабирования в приложениях HPC

The demand for building new supercomputers increases with growing number of tasks with huge complexity and size (e.g., nuclear simulation, physics modeling, seismic hazard risk assessment, turbine wind plant efficiency, etc.). However, with growing number of computing nodes, the impact of scaling problems in the applications grows as well. One may expect that application scalability grows linearly with the linear increase of computing nodes number used by application. In fact, this case is almost unreachable. The real application scalability depends on the following four major factors: algorithm used, software quality, target HPC architecture, and system-level software stack, for example, task scheduling software. In the scope of this research an issue is an application scalability problem. An issue may be a software problem which can be fixed directly in the application source code. It may also be related to the algorithm itself, bad mapping of algorithm realization to the target HPC architecture, inefficient task scheduling, etc. We’re looking for the analysis of typical scaling issues in HPC applications. In general, when an application faces any scalability issue, we have to determine the exact reason for this and to suggest the way to improve it if possible. One important part of this research is analyze ability to properly recognize the root cause for every issue using technologies like MPI tracing or dynamic instrumentation, PMU (CPU Performance Monitoring Unit) counters, OS software counters or tracing, etc.

Итоговый отчет со списком типичных проблем масштабирования в приложениях HPC, где каждый элемент содержит: - Краткое описание проблемы - Пример исходного кода с проблемой, написанной на C, C++ или Fortran с использованием MPI и/или гибридного MPI+OpenMP. - Инструкцию по обнаружению проблемы, например, с помощью методов трассировки/ инструментации/ и т.д. - Указана важность, измеряемая степенью воздействия на масштабируемость. Необходимо определить зависимость влияния проблемы на время исполнения приложения по количеству рангов MPI или других показателей. - Анализ проблемы, включая подходы к устранению проблемы (если это возможно). В случае проблем, связанных с программным обеспечением, может быть предоставлен пример исходного кода с исправлением проблемы, написанной на C, C++ или Fortran с использованием MPI. В других случаях должно быть предоставлено исчерпывающее описание.