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P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU. 3. P ROGRAMACIÓN DE S ISTEMAS DE M EMORIA D ISTRIBUIDA : MPI.

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1 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU. 3. P ROGRAMACIÓN DE S ISTEMAS DE M EMORIA D ISTRIBUIDA : MPI

2 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío y recepción. 4. Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

3 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 33 Paralelizar una aplicación para que se ejecute en un sistema de memoria compartida SMP no es muy complejo. El uso de variables compartidas facilita la comunicación entre procesos, aunque implica: –analizar detalladamente el tipo de variables. –sincronizar correctamente el acceso a las variables compartidas. Sin embargo, el número de procesadores de un sistema SMP no suele ser muy grande, por lo que no es fácil conseguir altos niveles de paralelismo. Introducción

4 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 43 Es relativamente sencillo conseguir una máquina paralela tipo cluster con muchos procesadores, uniendo P máquinas independientes mediante una red de conexión estándar. Por ejemplo, nosotros vamos a utilizar una máquina de nodos, unidos mediante una red gigabit ethernet. No es una máquina de alto rendimiento, pero es barata y sencilla de ampliar (en nodos de cálculo y en comunicación). Introducción

5 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 53 Sin embargo, programar aplicaciones para sistemas de memoria distribuida es más complejo. Recuerda: la memoria de cada procesador es de uso privado, por lo que todas las variables son, por definición, privadas. la comunicación entre procesos debe hacerse a través de paso explícito de mensajes. la red de comunicación juega un papel importante en el rendimiento del sistema. Introducción

6 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 63 Diferentes alternativas para programar aplicaciones: utilizar lenguajes diseñados específicamente para sistemas paralelos. ampliar la sintaxis de un lenguaje estándar para gestionar el paso de mensajes (Fortran M). utilizar un lenguaje estándar y una librería de funciones de comunicación. Introducción

7 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 73 El estándar actual de programación de los sistemas de memoria distribuida, mediante paso de mensajes, es MPI (message-passing interface). PVM MPI 1.0 (94) MPI 2.0 (97) Necesitamos: - un método para crear procesos: estático / dinámico. - un método para enviar y recibir mensajes, punto a punto y de manera global. Introducción

8 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 83 MPI es, básicamente, una librería (grande) de funciones de comunicación para el envío y recepción de mensajes entre procesos. Para Fortran y C. Se busca: portabilidad, eficiencia... El objetivo de MPI es explicitar la comunicación entre procesos, es decir: > el movimiento de datos entre procesadores > la sincronización de procesos Introducción

9 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 93 El modelo básico de paralelismo que implementa MPI es SPMD (Single Program Multiple Data). if (pid==1) ENVIAR_a_pid2 else if (pid==2)RECIBIR_de_pid1 Recuerda que cada proceso dispone de su propio espacio de direcciones. También se puede trabajar con un modelo MPMD (Multiple Program Multiple Data): se ejecutan programas diferentes en los nodos. Introducción

10 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 103 MPI gestiona los procesos (número y asignación) de manera estática (MPI2 permite gestión dinámica de procesos). La comunicación entre procesos puede hacerse de formas muy diferentes. Elegiremos una determinada estrategia en función de la longitud de los mensajes, de la estructura del programa... Introducción

11 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 113 En todo caso, ten en cuenta que la eficiencia en la comunicación va a ser determinante en el rendimiento del sistema paralelo, sobre todo en aquellas aplicaciones en las que la comunicación juega un papel importante (paralelismo de grano medio / fino). Además de implementaciones específicas, dos imple- mentaciones libres de uso muy extendido: LAM y MPICH. Nosotros vamos a usar MPICH. Introducción

12 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 123 gigabit ethernet g gi.ehu.es nodo00 nodoxx Recuerda: ethernet - switch / conmutación de paquetes - formato de paquetes - direcciones IP: 32 bit (4 × 8) - direcciones del NIC (MAC, 48 bits) 4 bytes< 1,5 Kbytes2 bytes6 bytes 8 bytes Introducción: el cluster

13 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 133 Para poder ejecutar MPI en el cluster: 1.Generar fichero de claves para ssh > ssh-keygen –t rsa (pasar al directorio.ssh) > cp id_rsa.pub authorized_keys > chmod go-rw authorized_keys (salir del directorio.ssh) Entrar la primera vez en cada máquina: > ssh nodo yes.... exit 2.Crear en el directorio principal el fichero.mpd.conf con una línea que ponga: secretword=xxxxx > chmod 600.mpd.conf Introducción: el cluster

14 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 143 El proceso de compilación/ejecución de programas MPI depende de la implementación concreta. En el caso de MPICH2: 1.Lanzar daemons en cada procesador. > mpdboot –v –n zz –f fichero_maquinas 2.Tras compilar ( mpicc …), ejecutar el programa (spmd). > mpiexec –n xx programa 2.En su caso (mpmd), indicar qué ejecutar en cada nodo. > mpiexec –n 1 –host nodo00 p1 : -n 1 –host nodo01 p2 (o en un fichero) Introducción: el cluster

15 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 153 Algunas herramientas para gestionar el cluster como si fuera una máquina única. Una muy sencilla es C3 (Cluster Command and Control suite). Fichero de configuración cluster cluster32 { g000002:nodo00 #head node dead 0 nodo0[1-9] nodo[10-31] acpt48 acpt49 acpt51 } Algunos comandos cshutdown clist, cname, cnum cget, cpush, cpushimage crm ckill, cexec Introducción: el cluster

16 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas inicio y control de procesos envío y recepción de mensajes 3.Otros modos de envío y recepción. 4. Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

17 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 173 Aunque MPI consta de más de 320 funciones, el núcleo básico lo forman sólo 6: 2 de inicio y finalización del programa. 2 de control del número de procesos. 2 de comunicación. Sintaxis: MPI_Funcion(…) #include Funciones básicas

18 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 183 Los parámetros de las funciones MPI son de tres tipos: IN: la función lee el argumento OUT:la función modifica el argumento IN/OUT: la función lee y modifica el argumento Las funciones MPI (casi todas) devuelven un entero como código de error. error = MPI_Funcion(...) Si no ha habido problemas, MPI_SUCCESS (0 en esta implementación); en caso de errores, el valor que indica el tipo de error depende de la implementación. Funciones básicas

19 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Comienzo y final del programa: > MPI_Init(&argc, &argv); > MPI_Finalize(); Estas dos funciones son la primera y última función MPI que deben ejecutarse en un programa. No se pueden utilizar funciones MPI antes de _Init, y si un proceso no ejecuta _Finalize el programa queda como colgado. F. básicas: Init / Finalize

20 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 203 Los procesos que se van a ejecutar se agrupan en conjuntos denominados comunicadores. Cada proceso tiene un identificador o pid en cada comunicador. El comunicador MPI_COMM_WORLD (un objeto de tipo MPI_COMM ) se crea por defecto y engloba a todos los procesos. Funciones básicas

21 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Identificación de procesos > MPI_Comm_rank(comm, &pid); Devuelve en pid (int) el identificador del proceso dentro del grupo de procesos, comunicador comm, especificado. Recuerda que un proceso se identifica mediante dos parámetros: identificador ( pid ) y grupo ( comm ). > MPI_Comm_size(comm, &npr); Devuelve en npr (int) el número de procesos del comunicador especificado. F. básicas: Comm_rank / _size

22 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 223 Un ejemplo simple #include main (int argc, char *argv[]) { int pid, npr, A = 2; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &pid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &npr); A = A + 1; printf( Proceso %d de %d activado. A = %d \n, pid, npr, A ); MPI_Finalize(); } Funciones básicas

23 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 233 Otro ejemplo: planificación de un bucle... main (int argc, char *argv[]) {... MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &pid); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &npr); for (i=pid; i

24 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Envío y recepción de mensajes MPI ofrece dos (tres) tipos de comunicación: punto a punto, del proceso i al j (participan ambos). en grupo (colectiva):entre un grupo de procesos, de uno a todos, de todos a uno, o de todos a todos. one-sided: del proceso i al j (participa uno solo). F. básicas: comunicación Además, básicamente en el caso de comunicación entre dos procesos, hay múltiples variantes en función de cómo se implementa el proceso de envío y de espera.

25 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Envío y recepción de mensajes La comunicación entre procesos requiere (al menos) de dos participantes: emisor y receptor. El emisor ejecuta una función de envío y el receptor otra de recepción. A B enviar recibir La comunicación es un proceso cooperativo: si una de las dos funciones no se ejecuta, no se produce la comunicación (y podría generarse un deadlock). F. básicas: comunicación

26 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 263 MPI ofrece diferentes modo de comunicación. Veamos un resumen. F. básicas: comunicación EMI REC síncrona: la comunicación no se produce hasta que emisor y receptor se ponen de acuerdo (sin búfer intermedio). RTS RTR D Modos de comunicación (1) - petición de transmisión (espera) - aceptación de transmisión - envío de datos (de usuario a usuario)

27 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 273 Modos de comunicación (1) con búfer (buffered): el emisor deja el mensaje en un búfer y retorna. La comunicación se produce cuando el receptor está dispuesto a ello. El búfer no se puede reutilizar hasta que se vacíe. EMI REC usuario s.o. usuario ¡Ojo con el tamaño del búfer! F. básicas: comunicación

28 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 283 Modos de comunicación (2) bloqueante Se espera a que la comunicación se produzca, antes de continuar con la ejecución del programa. La comunicación síncrona es bloqueante. La comunica- ción con búfer también, si el mensaje no cabe en el búfer. no bloqueante Se retorna inmediatamente de la función de comunica- ción, y se continúa con la ejecución. Se comprueba más tarde si la comunicación se ha efectuado. F. básicas: comunicación

29 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 293 Cada estrategia tiene sus ventajas e inconvenien- tes: > síncrona: es más rápida si el receptor está dispuesto a recibir; nos ahorramos la copia en el búfer. Además del intercambio de datos, sirve para sincronizar los procesos. Ojo: al ser bloqueante es posible un deadlock! > con búfer: el emisor no se bloquea si el receptor no está disponible, pero hay que hacer copia(s) del mensaje (más lento). F. básicas: comunicación

30 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 303 Para enviar o recibir un mensaje es necesario especificar: a quién se envía (o de quién se recibe) los datos a enviar (dirección de comienzo y cantidad) el tipo de los datos la clase de mensaje (tag) F. básicas: comunicación Las dos funciones estándar para enviar y recibir mensajes son: Todo lo que no son los datos forma el sobre del mensaje (que se puede procesar).

31 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 313 > MPI_Send(&mess, count, type, dest, tag, comm); - mensaje a enviar: [ mess count (tamaño), type ] - receptor: [ dest comm (comunicador) ] - tag : (clase de mensajes, orden...) Función estándar para enviar un mensaje: Tipos : MPI_CHAR, INT, LONG, FLOAT, DOUBLE, BYTE... Send utiliza la capacidad de buffering del sistema; es decir, retorna una vez copiado en el búfer el mensaje a enviar… ¡siempre que quepa! F. básicas: Send y Recv

32 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 323 > MPI_Recv(&mess, count, type, source, tag, comm, &status); - mensaje a recibir: [ mess, count, type ] - emisor: [ source, comm ] - tag : clase de mensaje - status : devuelve información sobre el mensaje recibido Función básica para recibir un mensaje: Recv se bloquea hasta que se efectúa la recepción. F. básicas: Send y Recv

33 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 333 Algunas precisiones: source, dest, count y tag son enteros ( int ); comm y status son de tipo MPI_Comm y MPI_Status. para que la comunicación se efectúe tienen que coincidir las direcciones de emisor y receptor, y el tag del mensaje. el tamaño del mensaje ( count ) definido en la función Recv debe ser igual o mayor al definido en Send. el origen de un mensaje en la función Recv puede ser MPI_ANY_SOURCE, y el tipo de mensaje puede ser MPI_ANY_TAG. F. básicas: Send y Recv

34 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 343 status es un struct con tres campos, en el que se devuelve información sobre el mensaje recibido: status.MPI_SOURCE : indica el emisor del mensaje status.MPI_TAG : devuelve el tag del mensaje recibido status.MPI_ERROR : devuelve un código de error (aunque lo más habitual es abortar en caso de error) también puede obtenerse el tamaño del mensaje recibido ejecutando: > MPI_Get_count (&status, type, &count); Algunas precisiones: F. básicas: Send y Recv

35 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 353 si un proceso tiene varios mensajes pendientes de recibir, no se reciben en el orden en que se enviaron sino en el que se indica en la recepción mediante los parámetros de origen y tag del mensaje. si el tag del mensaje que se recibe puede ser cualquiera, los mensajes que provienen del mismo origen se reciben en el orden en que se enviaron. Algunas precisiones: F. básicas: Send y Recv

36 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU #defineN 10 int main (int argc, char **argv) { int pid, npr, orig, dest, ndat, tag; int i, VA[N]; MPI_Status info; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&pid); for (i=0;i

37 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 373 Lo más sencillo, mandar primero un mensaje con la longitud del segundo mensaje! Tras ello, puede asignarse la memoria correspondiente para el mensaje que se va a recibir. ¿Y si se desconoce el tamaño del mensaje que hay que recibir (p.e. se calcula dinámicamente)? MPI_Probe ( source, tag, comm, &status ) permite obtener información (fuente, tamaño y tag) de un mensaje que esté a la espera de ser recibido. Podemos así reservar espacio en memoria, decidir cómo recibir el mensaje en función de quién lo envía, o incluso no recibirlo si nos basta con el tag (p.e., es un mensaje vacío, un aviso). F. básicas: Probe

38 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 383 Un par de funciones MPI para obtener tiempos de ejecución: double MPI_Wtime(); tiempo (s) transcurrido desde algún instante anterior double MPI_Wtick(); devuelve la precisión de la medida de tiempo t1 = MPI_Wtime();... t2 = MPI_Wtime(); printf(T = %f\n, t2-t1); F. básicas: temporización

39 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 393 Una cuestión previa sobre las operaciones de entrada/salida. Lo habitual es que sólo un proceso tenga acceso a teclado y pantalla; ese proceso se encargará de leer los datos y distribuirlos, así como de recoger resultados e imprimirlos. if (pid==0) {leer_datos(); distribuir_datos(); } else recibir_datos(); Un procedimiento simple para hacerlo podría ser: F. básicas: entrada/salida

40 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío/recepción comunicación síncrona, inmediata Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

41 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 413 Aparte de las funciones estándar de envío y recepción, MPI ofrece otras alternativas con el objetivo de lograr el máximo rendimiento. Aunque bastaría con un solo modo, cada alternativa está pensada para determinado tipo de situación. Las principales alternativas al modo estándar son: - comunicación síncrona - comunicación inmediata Otros modos de comunicación

42 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Comunicación síncrona En modo síncrono, la función de envío no retorna hasta que se produce la comunicación. En principio, no se necesita un búfer intermedio. > MPI_ S send (mismos parámetros que Send ) ; La función síncrona es bloqueante; si no se produce el correspondiente matching, habrá un deadlock. Comunicación síncrona

43 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 433 Obviamente, hay que cambiar el orden. Deadlock P1P2 Ssend_to_2;Ssend_to_1; Recv_from_2;Recv_from_1; ¿Y con el Send estándar? P1P2 Send_to_2;Send_to_1; Recv_from_2;Recv_from_1; Comunicación síncrona

44 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Comunicación inmediata La función de comunicación retorna sin esperar a que se produzca una determinada acción (es una especie de post/signal). Es, por definición, no bloqueante y se busca solapar las latencias de cálculo y comunicación. La comunicación se divide en dos fases: un aviso de envío/recepción, y una verificación de que se ha producido. Se utiliza un handle para obtener información sobre el estado de la comunicación. Comunicación síncrona

45 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 453 Funciones de envío y recepción > MPI_Isend(..., &request); > MPI_Irecv(..., &request); request debe ser una variable de tipo MPI_Request, y se utiliza para preguntar sobre el estado de la función. El búfer no se puede acceder hasta que la comunicación se produce. Funciones de test ( status debe ser de tipo MPI_Status ) > MPI_Test(&request, &flag, &status); devuelve en flag un 0 si la operación no se ha completado > MPI_Wait(&request, &status); espera hasta que la comunicación se haya efectuado Comunicación inmediata

46 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 463 Ejemplo intflag = 0; // sólo parte del código MPI_Statusstatus; intbufer[grande]; MPI_Requestinfo;... MPI_Isend(bufer, grande, MPI_INT, dest, tag, MPI_COMM_WORLD, &info); while(!flag && hay_tareas) {... /* realizar una tarea */ MPI_Test(&info, &flag, &status); } if (!flag) MPI_Wait(&info, &status);... Comunicación inmediata

47 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 473 Hay más opciones (muchas): - MPI_Sendrecv(…); Por ejemplo, en una comunicación en anillo, recibe del anterior y envía al siguiente, asegurando que no se produce deadlock. - Comunicación con buffering Obligamos a que la comunicación se haga mediante un búfer definido por el usuario. Hay un conjunto de funciones con esas características ( Bsend, …), más otras funciones para gestionar los búferes. Otros modos de comunicación

48 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Comunicación persistente Si se van a enviar repetidamente mensajes con los mismos argumentos (por ejemplo, dentro de un bucle), dividimos la comunicación en dos partes: (1) crear el contexto, una sola vez, y (2) enviar el mensaje (las veces que haga falta). > MPI_Send_init(…, &request); > MPI_Recv_init(…, &request); > MPI_Start(&request); ( Isend = Send_init + Start ) - Mezclas de todas ellas Otros modos de comunicación Hay más opciones (muchas):

49 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 493 La comunicación es uno de los puntos clave en el rendimiento de un sistema paralelo de memoria distribuida. Por ello, MPI ofrece una gran variedad de estrategias de comunicación. Resumen de modos de envío / recepción ModoFun. bloq.Func. no bloq. estándarMPI_Send MPI_Isend síncronoMPI_Ssend MPI_Issend bufferedMPI_Bsend MPI_Ibsend (readyMPI_Rsend MPI_Irsend) Resumen En todos los casos: Recv / ProbeIrecv / Iprobe

50 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 503 El uso recomendado sería el siguiente: MPI_Ssend : cuando es posible, ofrece los mejores resultados, puesto que no se utilizan búferes intermedios (ojo con los deadlocks). MPI_Send : la alternativa más habitual. MPI_Isend : si, por cuestiones de rendimiento, se necesitan rutinas no bloqueantes. (p.e., en clusters en los que la comunicación sea cara, para solapar cálculo y comunicación). El resto de opciones, para casos especiales. Resumen

51 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío/recepción. 4.Comunicación en grupo: broadcast, gather, scatter / reduce / barrier 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

52 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 523 Muchas aplicaciones requieren de operaciones de comunicación en las que participan muchos procesos. La comunicación es en grupo o colectiva si partici- pan en ella todos los procesos del comunicador. Ejemplo: un broadcast, envío de datos desde un proceso a todos los demás. En general, podría ejecutarse mediante un bucle de funciones tipo send/receive, pero no sería muy eficiente. Comunicación en grupo

53 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 533 Todos los procesos del comunicador deben ejecutar la función. Las funciones de comunicación en grupo son bloqueantes en el mismo sentido que la función Send. Tres tipos: 1 Movimiento de datos 2 Cálculo en grupo 3 Sincronización Las principales funciones de comunicación en grupo que ofrece MPI son las siguientes: Comunicación en grupo

54 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 543 1a BROADCAST: envío de datos desde un proceso ( root ) a todos los demás. A P0 P2P3 P1 A A A (La implementación suele ser logarítmica, en árbol) A P0 P2P3 P1 > MPI_Bcast (&mess, count, type, root, comm); CG: mov. de datos, broadcast

55 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 553 ABCD P0 P2P3 P1 A B C DA B C D P0 P2P3 P1 1b SCATTER: reparto de datos desde un proceso al resto de procesos del comunicador. C B D A CG: mov. de datos, scatter

56 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 563 > MPI_Scatter( &send_data, send_count, send_type, &recv_data, recv_count, recv_type, root, comm ); - el proceso root distribuye send_data en P trozos, uno por procesador, de tamaño send_count. - los datos se reciben en recv_data (también en root ). -lo lógico es que el tamaño y tipo de los datos que se envían y se reciben sean iguales. Ejemplo: A = (0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7) en P0 MPI_Scatter(A, 2, MPI_INT, B, 2, MPI_INT, 0, comm); (P0) B = 0, 1 (P1) B = 2, 3 (P2) B = 4, 5 (P3) B = 6, 7 CG: mov. de datos, scatter

57 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 573 A P0 P2P3 P1 CD B A P0 P2P3 P1 CD B ABCD 1c GATHER: recolección de datos de todos los procesos en uno de ellos (orden estricto de pid ). CG: mov. de datos, gather

58 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 583 > MPI_Gather (&send_data, send_count, send_type, &recv_data, recv_count, recv_type, root, comm); - el proceso root recolecta en recv_data los datos enviados en send_data por cada proceso del comunicador. - los datos se guardan en el orden marcado por el pid. - recv_count indica el tamaño de los datos recibidos de cada proceso, no el total; lo lógico es que tamaño y tipo de los datos que se envían y se reciben sean iguales. Ejemplo: (P0) B = 0, 1 (P1) B = 2, 3 (P2) B = 4, 5 (P3) B = 6, 7 MPI_Gather(B, 2, MPI_INT, C, 2, MPI_INT, 0, comm); en P0: C = 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 CG: mov. de datos, gather

59 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 593 Otras versiones de estas funciones > MPI_Allgather(…); al final, todos los procesos disponen de todos los datos. > MPI_Gatherv(…); la información que se recolecta es de tamaño variable. > MPI_Allgatherv(…); suma de las dos anteriores. > MPI_Alltoall(…); todos los procesos distribuyen datos a todos los procesos. > MPI_Scatterv(…); la información que se distribuye es de tamaño variable. > MPI_Alltoallv(…); suma de las dos anteriores. CG: movimiento de datos

60 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 603 Ejemplo: reparto de trozos de un vector A, de tamaños diferentes y no consecutivos: - Tam : vector (int) que contiene un elemento por proceso, e indica el número de datos del trozo a enviar a cada uno. - Desp : vector (int) que contiene un elemento por proceso, e indica la distancia desde el comienzo de A al comienzo de cada trozo que hay que repartir. - Tamrec : entero que indica el número de elementos a recibir en buf en el procesador local. No se admite solapamiento fisico de los trozos a enviar. > MPI_Scatterv (A, tam, desp, tipo, buf, tamrec, tipo, root, comm); CG: movimiento de datos

61 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU REDUCE: una operación de reducción con los datos de cada procesador, dejando el resultado en uno de ellos ( root ). > MPI_Reduce (&operand, &result, count, datatype, operator, root, comm); A P0 P2P3 P1 CD B A P0 P2P3 P1 CD B A+B+C+D CG: cálculo en grupo, reduce

62 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 623 Algunos comentarios Operación: result := result operator operand result es una variable del proceso destino, de nombre diferente a operand (no aliasing). Funciones típicas de reducción: MPI_MAX, _ MIN, _ SUM, _ PROD, _ BAND, _ BOR, _ BXOR, _ LAND, _ LOR, _ LXOR, _ MAXLOC, _ MINLOC Pueden definirse otras operaciones de reducción: MPI_Op_create(…); MPI_Op_free(…); CG: cálculo en grupo, reduce

63 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 633 Otras funciones del mismo tipo: >MPI_Allreduce(…); >MPI_Reduce_scatter(…); >MPI_Scan(…); ALLREDUCE butterfly, 3 pasos (log P) CG: cálculo en grupo, reduce

64 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU BARRIER: sincronización global entre los procesos del comunicador. > MPI_Barrier(comm); La función se bloquea hasta que todos los procesos del comunicador la ejecutan. CG: sincronización

65 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 653 Ejemplo: V(i) = V(i) * V(j) (Leer N; sum = 0); for (j=0; j

66 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío/recepción. 4. Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados vector, indexed, struct / packed 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

67 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 673 L a comunicación entre procesos es costosa (en función de la red). Por ello, es mejor enviar un paquete con tres datos que tres paquetes con un dato cada uno. Las funciones Send y Recv indican explícitamente la dirección de comienzo del mensaje y el número de elementos que lo componen, pero hay una restricción: deben ser elementos consecutivos y del mismo tipo. Tipos de datos derivados

68 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 683 Ejemplo: enviar la fila 2 de la matriz A, de P0 a P1 Pero, ¿cómo se envía una columna en un solo mensaje? ¿cómo se envían en un mensaje datos de tipos diferentes? int A[N][M];... orig = 0; dest = 1; if (pid == orig) MPI_Send(&A[2][0], M, MPI_INT, dest, 0, MPI_COMM_WORLD); else if (pid == dest) MPI_Recv(&A[2][0], M, MPI_INT, orig, 0, MPI_COMM_WORLD, &info); Tipos de datos derivados

69 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 693 Tenemos dos soluciones: 1. Definir nuevos tipos de datos, en los que se permita agrupar datos de diferente tipo, tamaño... para formar un mensaje con cierta estructura. 2. Empaquetar los datos que hay enviar (que en general serán de diferente tipo, tamaño y estructura) en un único paquete, que el receptor deberá desempaquetar de manera adecuada. Tipos de datos derivados

70 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Definición de tipos derivados El proceso de generación de nuevos tipos de datos se efectúa mediante dos funciones: 1. definición del tipo de datos 2. creación del tipo (commit) Los nuevos tipos de datos que se crean se declaran como MPI_Datatype. Veamos la opciones que disponemos. Tipos de datos derivados

71 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU a. Tipo vector Se define un vector de n elementos, del mismo tipo y tamaño, a distancia (stride) constante. (normalmente un subconjunto de un array mayor). > MPI_Type_vector(num_elem, tam, stride, tipo, &nuevo_tipo); El nuevo tipo contiene num_elem elementos de tamaño tam, a distancia stride uno de otro. [ - MPI_Type_contiguous(num_elem, tipo, &nuevo_tipo); ] TDD: vector

72 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 723 Ejemplo: enviar la columna 2 de la matriz A, de P0 a P1. int A[N][M]; MPI_Datatype Columna;... MPI_Type_vector(N, 1, M, MPI_INT, &Columna); MPI_Type_commit(&Columna); orig = 0; dest = 1; if (pid == orig) MPI_Send(&A[0][2], 1, Columna, dest, 0, MPI_COMM_WORLD ); else if (pid == dest) MPI_Recv(&A[0][2], 1, Columna, orig, 0, MPI_COMM_WORLD, &info); TDD: vector OJO: 1 columna

73 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 733 1b. Tipo indexed Se define un vector de n elementos, del mismo tipo, con tamaño y stride variable. > MPI_Type_indexed(num_elem, tam, desp, tipo, &nuevo_tipo); tam[]: array que contiene el número de componentes de cada elemento que forma el nuevo tipo. desp[]: array que contiene el desplazamiento necesario para acceder desde el comienzo del nuevo tipo a cada elemento (de tipo MPI_Aint). TDD: indexed

74 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 743 Ejemplo: enviar de P0 a P1 el triángulo superior de la matriz A. int A[N][M], T[N][M]; MPI_Datatype Mtri;... for(i=0; i

75 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 753 1c. Tipo struct Es un caso más general, en el que se agrupan n elementos de tamaño y tipo diferente. Por ejemplo, P0 tiene que enviar a todos los procesadores tres parámetros: A y B, flotantes, y C, entero. Podemos formar un paquete con los tres parámetros y efectuar un único envío (BC). Para ello construimos un struct con: - número de elementos - tipo de cada elemento - desplazamiento de cada elemento desde el origen 6 2 ffi A B C TDD: struct

76 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 763 1c. Tipo struct La función para definir el tipo es: > MPI_Type_create_struct(num_elem, tam, desp, tipo, &nuevo_tipo); tam[] : número de componentes de cada elemento que forma el nuevo tipo. desp[] :desplazamiento necesario para acceder desde el comienzo del nuevo tipo a cada elemento (MPI_Aint). tipo[] :tipo de cada elemento (MPI_Datatype). TDD: struct > MPI_Get_address (&A, &dirA) Devuelve la dirección de A en dirA (de tipo MPI_Aint)

77 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 773 void Crear_Tipo (float* A, B; int* C; MPI_Datatype* Mensaje) { inttam[3]; MPI_Aintdesp[3], dir1, dir2;// address int MPI_Dataypetipo[3]; tam[0] = tam[1] = tam[2] = 1; tipo[0] = tipo[1] = MPI_FLOAT; tipo[2] = MPI_INT; despl[0] = 0; MPI_Address (A, &dir1); MPI_Address (B, &dir2); despl[1] = dir2 - dir1; MPI_Address (C, &dir2); despl[2] = dir2 - dir1; MPI_Type_create_struct(3, tam, desp, tipo, Mensaje); MPI_Type_commit(Mensaje); }... (A, B, C, punteros a las variables) Crear_Tipo(A, B, C, &Mensaje); MPI_Bcast(A, 1, Mensaje, 0, MPI_COMM_WORLD );... TDD: struct

78 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 783 1d. Subarrays Una submatriz de N dimensiones a partir de una de N dimensiones. Por ejemplo, un bloque 2D de una matriz 2D: TDD: subarrays > MPI_Type_create_subarray(...); > MPI_Type_create_darray(...);

79 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 793 1d. Subarrays Una submatriz de N dimensiones a partir de una de N dimensiones. Por ejemplo, un bloque 2D de una matriz 2D: TDD: subarrays > MPI_Type_create_subarray(ndims, tam_a, tam_sa, dir_sa, orden, tipo, &nuevo_tipo); ndims : dimensiones del array original. tam_a[], tam_sa[] : elementos en cada dimensión. dir_sa[] : comienzo del subarray. orden : MPI_ORDER_C, _FORTRAN.

80 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 803 TDD: subarrays Tamaño y extensión del tipo: 1. Tamaño: número de bytes que se transmiten (sin incluir huecos). 2. Extensión: Distancia entre el primer y el último byte (incluyendo huecos). Un par de funciones MPI devuelven estos parámetros del tipo de datos.

81 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Empaquetamiento Alternativa a la definición de tipos: empaquetar los datos que hay que enviar en posiciones consecutivas de memoria. La comunicación se efectúa en tres fases: Antes de enviar el mensaje, se van añadiendo los datos a un búfer (vector) mediante una función MPI de empaquetamiento. Se envía el vector, que es de tipo MPI_PACKED. El receptor desempaqueta los datos recibidos mediante la función MPI de desempaquetamiento. TDD: packed

82 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Empaquetamiento La función para empaquetar datos es: > MPI_Pack(&dat, tam, tipo, bufer, tambuf, &pos, comm); Añade a bufer (char, de tamaño tambuf ) la variable dat, a partir de la posición marcada por el puntero pos. El puntero queda apuntando a la primera posición libre de bufer. Al final de las operaciones de empaquetamiento, indica el tamaño del paquete. La función MPI_Pack_size (ver manual) devuelve el tamaño mínimo necesario para empaquetar un objeto. Se puede usar para calcular el tamaño final del paquete y reservar memoria para el mismo. TDD: packed

83 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Empaquetamiento La función para desempaquetar datos es: > MPI_Unpack(bufer, tambuf, &pos, &dat, tam, tipo, comm); Recupera de bufer (apuntado por pos ) la variable dat del tamaño y tipo indicado ( pos queda apuntando a la siguiente variable). Tambuf debe ser suficiente para que quepa el mensaje recibido. TDD: packed

84 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 843 void Leer_Datos (float* A, B; int* C; int pid) { char bufer[100]; int pos; if (pid == 0) { printf(-> A, B y C\n); scanf(%f %f %d, A, B, C);// A, B, C, punteros a las vbles. pos = 0; MPI_Pack(A, 1, MPI_FLOAT, bufer, 100, &pos, MPI_COMM_WORLD ); MPI_Pack(B, 1, MPI_FLOAT, bufer, 100, &pos, MPI_COMM_WORLD ); MPI_Pack(C, 1, MPI_INT, bufer, 100, &pos, MPI_COMM_WORLD ); MPI_Bcast(bufer, pos, MPI_PACKED, 0, MPI_COMM_WORLD); } else { MPI_Bcast(bufer, 100, MPI_PACKED, 0, MPI_COMM_WORLD); pos = 0; MPI_Unpack(bufer, 100, &pos, A, 1, MPI_FLOAT, MPI_COMM_WORLD ); MPI_Unpack(bufer, 100, &pos, B, 1, MPI_FLOAT, MPI_COMM_WORLD ); MPI_Unpack(bufer, 100, &pos, C, 1, MPI_INT, MPI_COMM_WORLD ); } TDD: packed

85 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 853 Para reducir el overhead de la comunicación se pueden definir tipos de datos que agrupen los datos a enviar en posiciones consecutivas de memoria. Especialmente útil cuando se repite el mismo tipo de comunicación una y otra vez. Un tipo derivado es básicamente un struct que se crea en ejecución y que puede pasarse como argumento a una función de comunicación. Tipos: MPI_Type_vector, _indexed, _create_struct Otra alternativa es empaquetar datos y desempaquetarlos tras recibirlos ( MPI_PACKED ). TDD: resumen

86 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 863 Lo más habitual es utilizar el mecanismo estándar de transmisión: datos consecutivos de un array. Si los datos a enviar son muchos y no consecutivos, y se envían repetidamente, lo mejor sería definir un tipo específico: - datos homogéneos: contiguous, vector, indexed - datos heterogéneos: struct Si se envían datos heterogéneos una sola vez (o pocas), lo más adecuado sería empaquetar. TDD: resumen

87 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 873 Matching de tipos Send y Recv especifican el tipo de los datos que se envían y reciben. Se llama firma (signature) de tipos a la secuencia {t 0, t 1..., t n-1 }, donde t i es el tipo del elemento i. El tipo no tiene por qué ser el mismo en ambas funciones, pero la firma de tipos del tipo de datos especificado en Recv tiene que tener al menos tantos elementos como la de Send, y los tipos han de ser iguales: es decir, se deben recibir al menos tantos datos como se envían y del mismo tipo. Ojo: en las funciones colectivas el tipo debe ser el mismo! TDD: resumen

88 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 883 Matching de tipos El paquete de datos lleva los datos sin estructura. La estructura se recompone, si se desea, al recibirlos. Por ejemplo, enviamos N elementos de una columna de una matriz utilizando el tipo columna. Si recibimos los datos con el tipo columna, se cargarán en la columna de la matriz que indiquemos. Si los recibimos como N enteros, se cargarán uno tras otro a partir de la dirección que indiquemos; si los recibimos con tipo diagonal, se cagarán en la diagonal; etc. TDD: resumen

89 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío/recepción. 4. Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling... Índice

90 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 903 Un comunicador MPI define un grupo de procesos entre los cuales es posible el intercambio de mensajes. Cada proceso se identifica en el comunicador mediante su pid. El comunicador predefinido MPI_COMM_WORLD engloba a todos los procesos de la aplicación paralela. En muchos casos es útil definir otros grupos de procesos o comunicadores para hacer más simple la comunicación. Así, un proceso puede tener más de un pid : uno por cada grupo del que forme parte. Comunicadores

91 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 913 Un comunicador está formado, al menos, por un grupo de procesos y un contexto. El contexto define un espacio propio e identificado de comunicación. Un comunicador puede incluir más datos asociados, tales como una topología, características específicas de los procesadores que lo componen, entrada/salida, etc. Para ver la utilidad de definir grupos de procesos, analicemos un ejemplo sencillo: producto de dos matrices. Comunicadores

92 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 923 Ejemplo: C = A × B En el caso de una matriz densa, hay que efectuar O(N 3 ) operaciones. ¿Cómo paralelizar el cálculo de manera eficiente entre P procesadores? ¿Cuál es la mejor manera de distribuir los datos entre los procesos? Objetivo: minimizar el tiempo asociado a la comunicación. C ij = A i,0 B 0,j + A i,1 B 1,j A i,i B i,j A i,n-1 B n-1,j x = B A C Motivación

93 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 933 x = B A C P0 1. Descomposición unidimensional (filas) (P procesadores, N/P filas por procesador) Computación por procesador (* y +) : O(N 3 /P) Pero hay que añadir comunicación: N 2 /P datos desde cada uno de los P-1 procesadores restantes O(N 2 ). Podría ser un allgather de N 2 /P datos, que se ejecuta en log P pasos. Motivación (A × B)

94 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 943 T ejec = T calc + T com Eficiente sólo si: t op >> t w o P es pequeño (<

95 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 953 N = 100t i = 100 t w t w = 100 t op P speed-up = Ts / Tp eficiencia = Ts / (Tp*P) Motivación

96 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Descomposición bidimensional: Computación por procesador: O(N 3 /P) x = B A C P0 Pero ahora la necesidad de comunicación es menor. Cada procesador necesita los datos de los bloques de su fila y su columna. Se necesita recibir 2(P 1/2 -1)(N 2 /P) datos. ¿Cuál es la manera más eficiente de procesar/enviar esos datos? Motivación (A × B)

97 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 973 A 00 B 00 + A 01 B 10 + A 02 B 20 A 00 B 01 + A 01 B 11 + A 02 B 21 A 00 B 02 + A 01 B 12 + A 02 B 22 A 20 B 00 + A 21 B 10 + A 22 B 20 A 20 B 01 + A 21 B 11 + A 22 B 21 A 20 B 02 + A 21 B 12 + A 22 B 22 A 10 B 00 + A 11 B 10 + A 12 B 20 A 10 B 01 + A 11 B 11 + A 12 B 21 A 10 B 02 + A 11 B 12 + A 12 B 22 bc Motivación (A × B)

98 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 983 Algoritmo de multiplicación (Fox): for k = 0 to P – 1 en cada fila i, el proceso (i+k) mod N hace un broadcast de A (su trozo) al resto de procesos de la fila operaciones locales de cálculo: C i,j += A i,i+k B i+k,j envío del trozo procesado de B al vecino de arriba Comunicación por procesador: P veces broadcast de N 2 /P datos a P - 1 procesos (se puede optimizar en log P pasos) send de N 2 /P datos Motivación (A × B)

99 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 993 Coste global (cálculo + comunicación) [ ¿y el coste de reorganizar las matrices? ] Motivación (A × B)

100 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1003 N = 100t i = 100 t w t w = 100 t op eficiencia = Ts / (Tp*P) P speed-up = Ts / Tp Motivación

101 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1013 Conclusión: división 2D es más escalable, pero requiere comunicaciones entre subconjuntos de procesos. N N N 2 /P Com.: N 2 - N 2 /P = N 2 (P-1)/P P 1/2 bloques Com.: 2 N 2 /P (P 1/2 -1) = N 2 2(P 1/2 -1)/P Resumen (NxN datos, P procesadores) Motivación

102 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1023 Para crear grupos de procesos entre los que poder intercambiar información, hay que seguir los siguientes pasos: 1. Extraer de un comunicador inicial, com1, el grupo de procesos asociados, gr1 : > MPI_Comm_group(com1, &gr1); Si com1 es MPI_COMM_WORLD, gr1 contendrá a todos los procesos. Creación de comunicadores

103 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Finalmente, se crea el comunicador com2 con los procesos del grupo gr2 extraídos del comunicador com1 : > MPI_Comm_create(com1, gr2, &com2); 2. Crear un nuevo grupo de procesos, gr2, eligiendo del grupo gr1 aquellos que queremos que formen parte del nuevo comunicador: > MPI_Group_incl(gr1, npr_gr2, pid_gr1, &gr2); pid_gr1 es un array de npr_gr2 elementos que indica el pid de los procesos que se eligen para formar el nuevo grupo. (también se puede hacer por exclusión, con la función MPI_Group_excl ) Creación de comunicadores

104 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1043 Ejemplo: una matriz está repartida por bloques en n × n procesos. Así definiríamos el grupo fila 0 de procesos y haríamos un broadcast en esa fila: Creación de comunicadores MPI_Groupgr1, grf0; MPI_CommCF0; for(i=0; i

105 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1053 Algunas precisiones: Los grupos de procesos son variables de tipo MPI_Group y los comunicadores son de tipo MPI_Comm. MPI_Comm_create es una operación colectiva, que debe ser llamada por todos los procesos del comunicador original (aunque no vayan a formar parte del nuevo comunicador; se les devuelve el valor MPI_COMM_NULL ). Al finalizar su uso hay que deshacer el comunicador, ejecutando MPI_Comm_free. Otras funciones para trabajar con grupos: MPI_Group_rank, size, free, union, intersection... Creación de comunicadores

106 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1063 Si hay que crear comunicadores similares a partir de uno determinado (por ejemplo filas o columnas de una estructura 2D), podemos generarlos todos a la vez, mediante la función: > MPI_Comm_split(com1,split_key,pid_com1,&com2) ; Los procesos de com1 se van a agrupar en nuevos comunicadores en función de la clave con la que llamen a la función. Se crean tantos comunicadores como claves diferentes se utilicen, todos con el mismo nombre com2. Creación de comunicadores

107 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1073 Ejemplo: crear comunicadores para todas las filas de un grupo de n × n procesos: // pid = identificador en el comunicador global mi_fila = pid / n; MPI_Comm_split( MPI_COMM_WORLD, mi_fila, pid, &CFILA); Si había 3×3 procesos, ahora tendremos un nuevo comunicador en el que el grupo de procesos es diferente en función de quién lo use: {0,1,2} en P0,P1,P2 / {3,4,5} en P3,P4,P5 / {6,7,8} en P6,P7,P8. Se trata de una función colectiva; todos los procesos del comuni- cador original tienen que ejecutarla. Si un proceso no va a formar parte de los nuevos comunicadores, llama a la función con la clave MPI_UNDEFINED (formará parte del comunicador MPI_COMM_NULL ). Creación de comunicadores

108 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1083 Un comunicador puede incluir, además del grupo y el contexto, otro tipo de información o atributos; por ejemplo, una topología (virtual). No se refiere a la red de comunicación, sino a una manera alternativa de identificar a los procesos de un comunicador. Se genera un nuevo comunicador. Dos tipos: cartesian y graph. Topologías

109 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1093 Por ejemplo, si queremos trabajar con una distribución 2D de datos, podemos definir una retícula de procesos (p.e., de 4x4 si tenemos 16 procesadores). Para definir un comunicador con una malla global tenemos que indicar: número de dimensiones (2) elementos por dimensión (4) ¿cadenas (0) o anillos (1)? optimización (ajuste a la red física) Topologías

110 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1103 Ejemplo: definir un comunicador con topología toro MPI_Comm CTORO... opt = 1; ndim = 2; kdim[0] = kdim[1] = 4; c_a[0] = c_a[1] = 1; MPI_Cart_create (MPI_COMM_WORLD, ndim, kdim, c_a, opt, &CTORO); kdim : número de procesos en cada dimensión. c_a: 0 malla; 1 toro; CTORO es un nuevo comunicador que engloba a los mismos procesos que MPI_COMM_WORLD, pero que añade coordenadas cartesianas a los procesos. Topologías

111 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1113 Ahora podemos trabajar con una identificación doble de los procesos: el pid en el nuevo comunicador, y las coordenadas cartesianas de la topología asociada. Dos funciones permiten pasar de una a otra: > MPI_Cart_coords(com2, pid2, dim, coord); com2 :nuevo comunicador con topología pid2 : identificador del proceso en el nuevo comunicador dim : número de dimensiones coord : array donde se devuelven las coordenadas > MPI_Cart_rank(com2, coord, pid); Topologías

112 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1123 Se pueden obtener las direcciones de los vecinos en la topología: > MPI_Cart_shift(com, direc, desp, &orig, &dest); dir :dimensión en la que queremos buscar los vecinos desp : distancia del vecino &orig,&dest : vecinos segun el despl (orig, yo, dest) Topologías

113 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1133 Se puede dividir (split) una retícula en otras de menos dimensiones (p.e., una malla de dos dimensiones en sus columnas o filas), y crear así nuevos comunicadores: > MPI_Cart_sub(cart_comm, free_coords, new_comm); A partir del comunicador que tiene asociada la topología, se crean comunicadores en función del array booleano free_coords : 0 se considera esa coordenada 1 no se tiene en cuenta (free) Por ejemplo, de una malla de n × n procesos se pueden crear los comunicadores fila haciendo: free_coord[0] = 0 ; free_coord[1] = 1; (al revés, las columnas). Topologías

114 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1143 Un conjunto de funciones similares permite añadir un grafo subyacente a un determinado grupo de procesos. En resumen Un comunicador representa a un grupos de procesos que se reconocen entre sí como posible origen y destino de sus comunicaciones. Una topología es un mecanismo alternativo de identificación lógica de procesos dentro de un grupo, que genera un nuevo comunicador y, en su caso, subgrupos. Topologías

115 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1153 Resumen de las funciones prinicipales (hay más funciones, mirar manual) que permiten crear comunicadores y topologías: > MPI_Comm_group/create/split/free > MPI_Group_incl/excl/rank/free > MPI_Cart_create/rank/coords/sub Topologías

116 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU 1. Introducción. 2. Funciones MPI básicas. 3.Otros modos de envío/recepción. 4. Comunicación en grupo. 5.Tipos de datos derivados. 6.Comunicadores y topologías. 7. Performance, debugging, profiling Índice

117 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1173 El objetivo de un programa paralelo es resolver problemas más grandes y/o en menor tiempo. Los parámetros típicos que miden el rendimiento de una determinada ejecución en paralelo son (N = tam. probl., P = núm. proc.): speed-up S(N,P) = Ts(N) / Tp(N,P) eficiencia E(N,P) = S(N,P) / P La comparación de tiempos hay que hacerla con el mejor programa serie, y no con el programa paralelo ejecutado sobre un procesador. Performance

118 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1183 Factores que limitan el rendimiento > parte del código se ejecutará en serie (Amdahl) - a tamaño constante S 1 / (1-f) - a tiempo constante S f * p S debería estar entre 0 y P (E, entre 0 y 1) S = P es el caso ideal. En todo caso, lo mejor es que S sea una función lineal de P (escalabilidad). ¡pero puede ser que S < 1! (peor que el caso serie) S > P?? Influyen otros factores, por ejemplo el hecho de que el sistema de P procesadores tenga P veces más memoria que un solo procesador. Performance

119 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1193 ts + N/B ts = latencia (start-up) B = ancho de banda N = datos a transmitir Factores que limitan el rendimiento Cuando se ejecuta el código en paralelo, hay que hacer más cosas que simplemente ejecutar cálculo. Lo principal, la comunicación entre procesos (y las operaciones de entrada/salida). Tp(N,P) = T_calc(N,P) + T_com(N,P) + (T_io) Performance

120 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1203 Comunicación Tc = ts + N/B TC N ABreal = N / Tc = = B / (1 + B*ts/N) (x 1/B) ABreal N Performance

121 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1213 Factores que limitan el rendimiento: > cálculo extra (replicado) > tiempos muertos (load balancing) (+ Tidle) Tp(N,P) = Tcal(N,P) + Tcom(N,P) + Tidle + (Tio) Es útil/necesario solapar cálculo y comunicación en cada proceso: (a) comunicaciones no bloqueantes. (b) procesadores específicos de comunicación. Performance

122 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1223 Hay que elegir el algoritmo adecuado al problema, teniendo en cuenta el tiempo de respuesta. Error: cambiar un buen algoritmo secuencial por un algoritmo paralelo... ¡desastroso! Hay que analizar con cuidado el reparto de datos a los procesadores (localidad). Error: suponer que las operaciones de coma flotante son asociativas (reducciones). Performance

123 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1233 Intentar reducir el efecto de la latencia en la comunicación: Agrupar datos en los envíos. Aumentar el tamaño de grano de las tareas. Utilizar las diferentes estrategias de gestión de los mensajes para reducir los tiempos muertos en la comunicación (handshake). Error: no tomar en consideración las limitaciones de buffering del sistema (dep. de la máquina!). Performance

124 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1243 Algunas ideas sobre debugging de programas paralelos: es más difícil; un error puede no corresponder a un proceso, sino a una secuencia de acciones en diferentes procesos. es imposible predecir el comportamiento de un programa erróneo, ya que los resultados cambian de ejecución a ejecución y de sistema a sistema. la gran mayoría de los errores no tienen nada que ver con el paralelismo. Debugging

125 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1253 Procedimiento a seguir: 1. Hacer una versión serie del programa. Diseñar previamente el programa antes de escribir código, seguir un proceso incremental de pruebas, mejor ser claro que original... Utilizar las herramientas de debug de programas serie (por ejemplo, gdb). 2. Tras diseñar el programa paralelo, probarlo en un solo procesador. 3. Si es correcto, probarlo con más procesadores. Debugging

126 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1263 Los problemas específicos están relacionados casi siempre con la sincronización de los procesos: Carreras (races) Los programas paralelos pueden ofrecer resultados no deterministas, que cambian de ejecución a ejecución. Bloqueos (deadlocks) Los procesos se bloquean en operaciones de comunicación que no se completan. Por ejemplo: + intentar recibir datos con Recv pero no enviarlos. + parámetros no correctos en las funciones de comunicación: direcciones de origen/destino, tags... Debugging

127 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1273 Ante un determinado problema, tres líneas a seguir: 1. Leer el código detenidamente, e intentar deducir cómo se comporta el programa paralelo (si es sencillo y sabemos más o menos dónde puede estar el error). 2. Tracear el programa mediante ( printf ); etiquetar los mensajes con el nodo y hacer flush(stdout);... Ojo: la introducción de trazas puede modificar el comportamiento del programa. Es útil imprimir los parámetros de comunicación antes de enviar los mensajes y cuando se reciben. Debugging

128 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU Usar un debbuger simbólico: TotalView, gdb... Casi todas las funciones MPI devuelven un código que puede ayudar a identificar problemas. Manejadores de errores (error handler, EH) - MPI_ERRORS_ARE_FATAL : el programa aborta. - MPI_ERRORS_RETURN : devuelve un código de error. Los EH están asociados a los comunicadores (recuerda que un comunicador puede llevar parámetros cacheados, como, por ejemplo, una topología). Un ejemplo: Debugging Ante un determinado problema, tres líneas a seguir:

129 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1293 intcod_err; cod_err = MPI_Errhandler_set (MPI_COMM_WORLD, MPI_ERRORS_RETURN); charmens_err[MPI_MAX_ERROR_STRING]; intlong_mens; cod_err = MPI_Broadcast (&x, 1, MPI_INT, 0, comm); if (cod_err != MPI_SUCCESS) { MPI_Error_string (cod_err, mens_err, &long_mens); fprintf (stderr, Error BC = %s\n, mens_err); fprintf (stderr, Agur Benhur\n); MPI_Abort (MPI_COMM_WORLD, -1); // -1: error_code } Debugging

130 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1303 De cara a mejorar el rendimiento del programa, tenemos que identificar qué partes del mismo son las responsables de la mayor parte del tiempo de ejecución: hay que obtener un perfil. Obviamente, para obtener un buen rendimiento debemos de partir de un buen algoritmo. Hay que medir tiempos: - gettimeofday, MPI_Wtime… - barreras (?) - modificar las funciones MPI, para incluir toma de tiempos (PMPI) Profiling

131 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1313 Usar alguna herramienta específica de profiling: gprof (serie) TotalView, Paragraph, Pablo, Vampir, Paradyne… (INTEL, KAI, Porland, PALLAS…) jumpshot(xmpi / lam) Se puede analizar el tiempo de ejecución de cada función MPI, los patrones de comunicación... Profiling

132 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1323 Jumpshot es una aplicación que permite analizar gráficamente el comportamiento de programas paralelos (MPICH / MPE) que se han ejecutado previamente y de los que se ha obtenido un fichero tipo log. Para generar el fichero log podemos añadir puntos de muestreo en lugares concretos (añadiendo funciones de MPE), o, en casos sencillos, tomar datos de todas las funciones MPI: > mpicc –mpe=mpilog –o p1 p1.c > mpiexec –n num_proc p1 Jumpshot

133 MPI P rogramación de S istemas P aralelos MSIA – IF - EHU 1333 Al ejecutar el programa se genera el fichero p1.clog2, que, transformado a formato slog2, puede analizarse mediante jumpshot4 > clog2TOslog2 p1.clog2 > jumpshot Veamos unos ejemplos de uso de jumpshot. Jumpshot

134 L aboratorio de P aralelismo IF - EHU Hemos analizado las funciones principales de MPI, pero hay más. Por ejemplo, MPI-2 permite generar procesos de manera dinámica, y no solamente de manera estática, tal como hemos hecho a lo largo del curso. También existen operaciones de comunicación one- sided ( put, get ) que permiten a un proceso acceder a la memoria local de otro (con lo que podríamos utilizar un modelo de memoria compartida!). Comunicación one-sided

135 L aboratorio de P aralelismo IF - EHU En la mayoría de los clusters, cada nodo es un pequeño multiprocesador (4-8 procesadores), o un procesador de cuatro a ocho núcleos con multithreading. En esos casos es interesante utilizar simultáneamente los dos modelos: MPI (paso de mensajes entre nodos de memoria privada) y OpenMP (hilos de memoria compartida). Basta con añadir a los procesos MPI las correspondientes directivas OpenMP, de tal manera que la tarea asignada a cada nodo se reparta entre los procesadores locales. Atención al modelo de memoria (variables privadas y compartidas), que es diferente en cada caso. MPI-OpenMP

136 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU > MPI P. S. Pacheco: Parallel Programming with MPI. Morgan Kaufmann, W. Gropp et al.: Using MPI. Portable Parallel Programming with the Message Passing Interface. Using MPI-2. Advanced Features of the Message Passing Interface. The MIT Press, M. Snir et al.: MPI - The complete reference (vol. 1 /2). The MIT Press, mpich:www-unix.mcs.anl.gov/mpi/ lam: Referencias

137 P rogramación de S istemas P aralelos MSIA - IF - EHU > Gestión de un cluster T. Sterling: Beowulf Cluster Computing with Linux. The MIT Press, 2002 J.D. Sloan: High Performance Linux Clusters with OSCAR, Rocks, openMosix & MPI. OReilly, 2005 Referencias


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