PDF de programación - Middlewares para Sistemas de Alto Rendimiento

Middlewares para Sistemas de Alto
Middlewares para Sistemas de Alto
Rendimiento
Rendimiento
José M. Peña

Contenidos
Contenidos
Middlewares:
Ejemplo lenguajes/entornos de
g
programación:
◦ Lenguaje de programación paralela:

p

j

j

3/31/2009

Middleware
Middleware
Middleware: En el concepto de

“software intermediario”, da soporte al
d
desarrollo de aplicaciones
ll d
distribuidas:
◦ Abstracción: Haciendo de interfaz entre

li

i

las tareas/procesos y el hardware o
sistema operativo.
Servicios: Proporciona servicios y
◦ Servicios: Proporciona servicios y
funcionalidades para el desarrollo de
aplicaciones.

OpenMP

Ejemplos de servicios HPC:

◦ Sistemas de ficheros para cluster

Lustre

◦ Memoria compartida distribuida

TreadMarks

Middleware de un Sistema

Distribuido
Objetivos:

◦ Interoperabilidad.
◦ Facilidad de desarrollo.
Ej
Ejemplos de Servicios:
◦ Descubrimiento.
◦ Seguridad.

d S

l

i

i

Mecanismos:

◦ Recubrimiento del Software
◦ Abstracciones.
◦ Deslocalización de servicios.

Middleware de un Sistema Cluster
Objetivos:

◦ Rendimiento.
◦ Disponibilidad.

Ejemplos de Servicios:
Ejemplos de Servicios:

◦ Acceso a datos.
◦ Checkpointing.
Mecanismos:

◦ Acceso directo al HW
◦ Reparto de carga.
◦ Caching.
◦ Caching

Middleware
Middleware

1

Niveles de Middleware
Niveles de Middleware

◦ Nivel de implementación:

Acceso a E/S compartida (e.g., disco).
Migración de procesos/checkpointing.
Espacio unificado (procesos, usuarios, …)

◦ Nivel de programación:

Lenguajes y bibliotecas específicos (HPF, MPI, OpenMP)
Servicios:

Sistemas de ficheros de cluster
Sistemas de ficheros de cluster
Memoria compartida distribuida (DSM)

◦ Nivel de gestión:

Gestión de trabajos.
Administración del sistema.

OpenMP
OpenMP
Estandarizado.
Adecuado para:
◦ Máquinas SMP
◦ Memoria compartida
◦ Paralelismo a nivel de tarea/datos

p

Características:

Basado en directrices de pre-procesador (en fase de

compilado).

Fácil de utilizar.
Flexibilidad limitada.
Dependencia del compilador.

MIDDLEWARE DE
MIDDLEWARE DE
SISTEMAS DE ALTO
SISTEMAS DE ALTO
RENDIMIENTO
RENDIMIENTO
Lenguajes y entornos de programación

Lenguajes de programación:
Lenguajes de programación:
◦ Lenguajes paralelos

OpenMP
OpenMP
Estructuras de control paralelas

int main(int argc, char **argv)
{

const int MAX = 250000;
int i, m[MAX];

#pragma omp parallel for
for (i = 0; i < MAX; i++)
for (i
)

MAX; i

0; i

m[i] = i*i*1.23;

return 0;

}

3/31/2009

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OpenMP
OpenMP
Mecanismos de sincronización:

◦ Barreras de sincronización:
#pragma omp barrier
◦ Operaciones atómicas:
#pragma omp atomic
◦ Secciones críticas:
#pragma omp critical

MIDDLEWARE DE
MIDDLEWARE DE
SISTEMAS DE ALTO
SISTEMAS DE ALTO
RENDIMIENTO
RENDIMIENTO
Servicios a nivel de programación

Servicios:
Servicios:
◦ Sistemas de ficheros de cluster.
◦ Sistemas de memoria compartida distribuida.

OpenMP
OpenMP
Funciones auxiliares:

◦ Barreras de sincronización:
omp_get_thread_num()
omp_get_num_threads()
◦ Información de control:
omp_get_nested()
omp_in_parallel()
◦ Control de cerrojos:
omp_*_lock()

Lustre
Lustre

Desarrollado por

Sun Microsystems
◦ Características

y

generales:
Compatible POSIX
Con estado
Basado en objetos
Tolerante a fallos

T l

f ll

t

◦ Componentes:

Object Storage Client

(OSC).

Metadata Served

Object Storage Server

t St

S

(MDS)
Obj
(OSS)

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3

Lustre
Lustre

◦ Componentes:
Object Storage

Client (OSC).

Metadata Served

(MDS)

Object Storage

Server (OSS)
)

(

LDAP Server

Configuration information, network connection details,

& security management

Lustre Client

Directory operations,

Meta-data & concurrency

file I/O &
file locking

Lustre
Lustre
Mejoras de rendimiento:

p

◦ Soporte nativo sobre redes de altas

prestaciones (e.g., InfiniBand), en lugar
de pasar por la pila TCP/IP

Meta-data Server

(MDS)

recovery,
file status,
file creation

Object Storage Targets

(OST)

Object Storage Targets

(OST)

© S.Ravindrandh Chowdary
Lustre File System – HP, 09

DSMDSM
Motivación:

g

◦ Migración de código de sistemas

multiprocesadores/vectoriales.

g

◦ Modelo de programación más intuitivo.

Implementaciones:

◦ Basadas en compiladores.
◦ Basadas en memoria virtual:

TreadMarks

DSM: Gestión de Copias
DSM: Gestión de Copias
Número de copias:

◦ Única: Mal rendimiento.
◦ Múltiples de lectura.
◦ Múltiples de lectura/escritura.

Localización:

◦ Broadcast.
◦ Gestor de páginas DSM
◦ Gestión distribuidas: Múltiples gestores.

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4

DSM:
DSM: TreadMarks
TreadMarks
Biblioteca de DSM a nivel de usuario:

◦ Bibliotecas propias de gestión.
◦ Identificación selectiva de variables

p p

g

compartidas (páginas de memoria virtual).

◦ Indicación explicita de sincronización.
◦ Consistencia perezosa.
◦ Múltiples lectores/escritores.
◦ Utiliza copias de trabajo y originales

modificados.

◦ Combinación en base a diferencias.

DSM:
DSM: TreadMarks
TreadMarks
Uso:

(

_

◦ Reserva de memoria (Tmk malloc).
)
◦ Compartición explícita de memoria
(Tmk_distribute).
◦ Sincronización entre todas las copias
(Tmk_barrier, Tmk_lock_...).
◦ Consistencia al adquirir cerrojos:

Invalidando datos compartidos.
Alternativas:

Recuperándolos bajo demanda (invalidate).
Mandando cambios al adquirir el cerrojo (update).

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