Optimal Application-Oriented Resource Brokering in a High Performance Computing Grid

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1 Optimal Application-Oriented Resource Brokering in a High Performance Computing Grid THÈSE N O 4221 (2008) PRÉSENTÉE le 12 novembre 2008 À LA FACULTé SCIENCES ET TECHNIQUES DE L'INGÉNIEUR LABORATOIRE D'INGÉNIERIE NUMÉRIQUE PROGRAMME DOCTORAL EN MÉCANIQUE ÉCOLE POLYTECHNIQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES PAR Vincent Keller acceptée sur proposition du jury: Prof. D. Favrat, président du jury Prof. M. Deville, Prof. U. Schwiegelshohn, directeurs de thèse Prof. R. Badia, rapporteur Prof. B. Chopard, rapporteur Prof. R. Hersch, rapporteur Suisse 2008

2 Abstract In the world of High Performance Computing (newly renamed High Productivity Computing ), where the race for performance is on, where the hunt for the last Flop rages and where the developers swear by the Cult of Power, the different applications have different needs. Some of them are single threaded, others are parallel, some are memory bandwidth, others processor speed dominated. Some are embarrassingly parallel, point-to-point or multicast dominated, all depending on the algorithms and numerical methods they implement. Computing resources are also different, some are low-cost clusters of PlayStations 3, clusters with more or less efficient networks, others are expensive vector supercomputers. To express that diversity, a parameterization of the applications and the resources is proposed. Based on this parameterization, it is possible to quantify the needs of the different types of applications in terms of memory, processor and network requirements. On the other hand, the parameterization of the resources quantifies what a resource offers in term of memory, processor or network performance. Comparing the needs of the application and the offers of the resources, we present a model that predicts the computation and the communication times, and consequently the execution times of an application on different resources. We define a cost model that finds the best matches between an application and the available resources in an HPC Grid. It takes into account the cost of execution time of the application (based on the prediction previously mentioned), the waiting time cost (based on the information given by the local resource management systems), the cost of the licenses of the different software the application may use, the cost of the data transfer, and the ecological cost. The choice is made on a QOS (Quality of Service) given by the user, such as minimum turnaround time or minimum cost. Computing these different costs requires a fine knowledge of the behavior of the application on the resource. Thus we present a detailed application-oriented monitoring that consists in mapping information from the hardware monitoring and the different middleware the application (or the resource) uses, such as MPI detailed information, the hardware counters or the information of the execution on a local resource management system. The monitored data is stored in an archive system. The archived monitoring data concerning the behavior of the applications on the different resources, can then be used to help deciders purchasing new best suited resources for the current (and future) applications. In the second part of this work, we go further in matching the applications and resources: if it is possible to predict the behavior of an application on a given resource, it is also possible to fit the resource to the needs of the application. Knowing the processor performance needs of the application during its execution, it is possible to adjust its frequency through the frequency stepping mechanism that authorizes an operating system kernel or a program to modify on the fly the frequency (and the voltage) of the present days processors. Hence the resource exactly fits the needs of the application and the energy consumption of the processor is reduced.

3 vi Finally, we propose a methodology to determine poorly implemented applications and thus giving users and developers hints and advice to detect flaws in an automatic manner. We present a real-life example, a spectral element code in CFD, for which the complexity changed when more than 1024 processors were used. Keywords: Computational science, High Performance Computing, Applications, Parameterization, Execution Time Prediction Model, Grid-level Brokering, Cost Function, Optimization, Code Repair, Monitoring

4 Résumé Dans le monde du calcul intensif (récemment renommé Calcul à Haute Productivité), en anglais HPC, où la course pour la performance est lancée, où la chasse au dernier Flop est ouverte et où les développeurs sont adeptes du Culte de la Puissance, les applications HPC présentent des besoins différents. Certaines n ont qu un seul processus, d autres sont parallèles, certaines sont dominées par la bande passante mémoire, d autres enfin par la vitesse du processeur. Les applications parallèles sont elles aussi différentes : certaines ont un parallèlisme trivial, d autres sont dominées par des communications point à point, d autres enfin par des communications multidiffusion. Les besoins des applications dépendent des algorithmes et des méthodes numériques qu elles implémentent. Les ressources de calcul sont elles aussi différentes : certaines sont des grappes de calcul peu chères formées de PlayStations 3, d autres sont des grappes de calculs au réseau d interconnexion plus ou moins efficace, d autres enfin sont des super-ordinateurs vectoriels onéreux. Pour exprimer cette diversité, l on se propose de paramétrer les applications et les ressources. En se basant sur cette paramétrisation, il est possible de quantifier les besoins des différents types d applications en terme de besoin mémoire, de performance du réseau et de puissance du processeur. De l autre côté, la paramétrisation des ressources permet de quantifier ce qu une ressource offre en terme de mémoire, de performance réseau et de puissance du processeur. En comparant les besoins des applications et ce qu offrent les ressources, l on présente un modèle qui prédit le temps de calcul et de communication, donc le temps d exécution, des applications sur différentes ressources. Nous définissons un modèle de coût qui permet de trouver les meilleurs correspondances entre les applications et les ressources disponibles dans une Grille de calcul HPC. Ce modèle prend en compte le coût d exécution de l application (en se basant sur la prédiction du temps d exécution précédemment mentionné), le coût d attente (en se basant sur les informations fournies par les systèmes de gestion des ressources locaux), le coût des licences des différents composants logiciels que l application pourrait utiliser, le coût du transfert des données et le coût énergétique. Le choix est fait sur la base d une Qualité de Service (QOS) donnée par l utilisateur comme par exemple un temps total minimum ou un coût minimum. Calculer ces différents coûts implique une connaissance fine du comportement de l application sur les ressources. Nous présentons donc un système d analyse automatique des applications qui consiste en la mise en correspondance des informations provenant de différentes sources d informations matériels (compteurs matériels, information détaillée des messages MPI, utilisation processeur, etc..) et l information sur l application provenant du système de gestion des ressources local. Toutes les informations provenant du système de surveillance sont stockées dans un système d archivage. Les informations archivées sur le comportement des applications sur les différentes ressources peuvent être utilisées pour aider les décideurs dans leur choix lors du renouvellement des ressources de calcul. Dans une seconde partie de ce travail nous allons plus loin dans la mise en correspondance

5 viii des applications et des ressources : s il est possible de prédire le comportement d une applications sur une ressource donnée, alors il est aussi possible d accorder la ressource en fonction des besoins de l application. En connaissant les besoins de l application en terme de processeur durant son exécution, alors il est possible d ajuster la fréquence du processeur exactement. L on utilise dans ce cas les nouvelles capacités des processeurs modernes de frequency stepping provenant des architectures mobiles. La consommation énergétique d un processeur est proportionnelle à sa fréquence au carré, elle est ainsi réduite. Finalement nous proposons une méthodologie pour détecter les application mal implémentées en donnant aux utilisateurs/développeurs des conseils pour les améliorer et les corriger. Nous présentons un exemple réel avec un code provenant de la mécanique des fluides computationnelle (un solveur Navier-Stokes tridimensionnel (3D) utilisant les éléments spectraux) pour lequel a été détecté un changement de complexité lorsque plus de 1024 processeurs ont été utilisés. Mots-clefs : Sciences Computationnelles, Calcul à Haute Performance, Applications, Paramétrisation, Modèle de Prédiction du Temps d Execution, Brokering du Niveau Grille de Calcul, Fonction de Coût, Optimisation, Réparation de Code Source, Monitoring

6 Zusammenfassung Im Bereich des Instensivrechnens (neu Hochleistungsrechnen genannt, oder HPC auf Englisch), in dem bestmögliche Leistung erstrebt wird, in dem die Jagd auf Flop eröffnet ist, in dem Rechenstärke als Kult verehrt wird, weisen HPC Anwendungen verschiedene Beürfnisse auf. Einige dieser Anwendungen bestehen aus einem einzigen Prozess, andere sind parallelisiert, einige hängen stark von der Bandweite des Speichers ab, andere vielmehr von der Prozessorleistung. Auch zwischen den verschiedenen Arten paralleler Anwendungen sind wichtige Unterschiede ersichtlich: die einen parallelisieren sich auf triviale Weise, andere weisen nur Punkt-zu- Punkt-Verbindungen auf, andere noch basieren auf Mehrpunktverbindungen. Die Bedürfnisse einer Anwendung hängen vom Algorithmus und von der umgesetzten numerischen Methode ab. Die verfübaren Rechenressourcen sind ebenfalls sehr verschieden: Man findet sehr billige Maschinen wie Cluster von PlayStation3-Maschinen, oder andere Cluster mit mehr oder weniger leistungsfähigen Verbindungsnetzwerken, oder schliesslich kostspielige vektorielle Supercomputer. Um diese Vielfalt zum Ausdruck zu bringen werden in dieser Arbeit die Anwendungen und Ressourcen in angebrachter Weise parametrisiert. Auf Grund dieser Parametrisierung können die Bedürfnisse verschiedener Arten von Anwendungen in Bezug auf Speicher, Netzwerk und Prozessor bestimmt werden. Andersherum kann dank einer Parametrisierung der Ressourcen festgestellt werden, was diese bezüglich Speicher, Netzwerk und Prozessor anzubieten hat. Durch den Vergleich zwischen Angebot an Ressourcen und Nachfrage von den Anwendungen wird im folgenden ein Modell vorgestellt, in dem die Ausführungszeit einer Anwendung, aufgeteilt in Rechenzeit und Kommunikationszeit, auf verschiedenen Ressourcen vorhergesagt wird. Ein Kostenmodell wird vorgestellt, mit dem eine Anwendung auf optimale Weise einer verfügbaren Ressource in einem HPC Grid zugeordnet wird. Das Modell zieht die Ausführungskosten der Anwendung in Betracht (basierend auf die oben erwähnte geschätzte Ausführungszeit), die Kosten der Wartezeit (basierend auf Informationen, die vom lokalen Ressourcenverwaltungssystem stammen), die Lizenzkosten der verschiedenen Softwareeinheiten, die von der Anwendung beansprucht werden, die Kosten für den Datentransfer, und die Energiekosten. Die Entscheidung wird auf Grund einer Benutzerbestimmten Servicequalität (Quality of Service QOS) getroffen, wie zum Beispiel ein unterer Grenzwert für die gesamte Ausführungszeit oder für die Kosten. Um diese verschiedenen Kosten zu berechnen werden sehr genaue Kenntnisse über das Verhalten der Anwendungen gegenüber den Ressourcen vorausgesetzt. Es wird deshalb ein automatisches Analyseverfahren der Anwendungen vorgestellt, durch das Informationen von verschiedenen Gerätequellen (Zähler, detaillierte Auswertung von MPI Nachrichten, Prozessornutzung, usw.) mit denen vom lokalen Ressourcenverwaltungssystem in Zusammenhang gestellt werden. Alle Informationen des Überwachungssystems werden in einem Archiv gespeichert. Archivierte Informationen über das Verhalten von Anwendungen bezüglich der Ressourcen können auch für Entscheide zur Erneuerung von Rechenressourcen ausgewertet werden.

7 x Im zweiten Teil dieser Arbeit wird die Analyse des Verhältnisses zwischen Anwendung und Ressource noch einen Schritt weiter gebracht. Dabei wird die Feststellung ausgewertet, dass, sowie das Verhalten einer Anwendung auf einer gegebenen Ressource vorhergesagt werden kann, es ebenfalls möglich ist, die Ressource auf die Bedürfnisse der Anwendung anzupassen. Falls der Bedarf an Prozessorleistung während der Ausführung der Anwendung bekannt ist, kann man die Taktfrequenz des Prozessors entsprechend anpassen. Dies wird durch eine neuartige Fähigkeit auf mobilen Architekturen ermöglicht, die unter dem Begriff frequency stepping bekannt ist. Da der Energieverbrauch eines Prozessors vom Quadrat der Frequenz abhängt, wird er somit stark eingeschränkt. Schliesslich stellen wir eine Methode vor, mit der schlecht geschriebene Anwendungen aufgespürt werden können, um dem Benutzer oder Entwickler Empfehlungen zur Verbesserung des Programms zu gegeben. Ein konkretes Beispiel aus dem Bereich der rechenbasierten Strömungs-mechanik wird beschrieben. In diesem Beispiel, in dem die Navier-Stokes Gleichung in drei Dimensionen aufgrund von spektralen Elementen gelöst wird, wurde festgestellt, dass sich die Komplexität des Problems wesentlich ändert, wenn mehr als 1024 Prozessoren benutzt werden. Stichwörter: Computational Science, High Performance Computing, Applications, Parametrierung, Execution Time Prediction Model, Grid-Level Brokering, Kosten Funktion, Optimierung, Code reparieren, Monitoring

8 Contents Abstract Résumé Zusammenfassung Acknowledgements Contents v vii ix xi xv 1 Introduction Context Contributions How did we arrive at this? From the Cray 1 to the Grid The HPC applications evolution Which ecosystem do we consider? The Problem Organization State-of-the-Art Grid: where are we today? Grid basic services Resource Brokering in Grid Environments What about Grid applications? The existing Grid Middleware Implementations and their Features Globus Toolkit The choice of the target resource in standard GT Real world applications that use GT UNICORE The choice of the target resource in UNICORE Real world applications that use UNICORE Monitoring in a Grid Environment Resource-Oriented monitoring Application-Oriented monitoring What is missing? Resource Broker Monitoring service Parameterization Definitions Parameterization of an application component Parameterization of the components of a Grid Resource The computational nodes P i r i

9 xiv Contents Interconnection networks Parameterization of a Grid resource r i A network performance model The extended Γ κ model The IANOS solution An Introduction to IANOS Job Submission Scenario The cost model Mathematical formulation CPU costs K e License fees K l Costs due to waiting time K w Energy costs K eco Data transfer costs K d Example: The Pleiades clusters CPU cost per hour Remarks on the Cost Function Model Different currencies in a Grid environment The performance prediction model Monitoring the metrics The execution time evaluation model (ETEM) The implementation Architecture & Design The Grid Adapter The Meta Scheduling Service (MSS) The Resource Broker The System Information The Data Warehouse The Monitoring Service The Monitoring Module VAMOS Integration with UNICORE Grid System Scheduling algorithm User Interfaces to the IANOS framework Application deployment Results & Evaluation The testbeds The applications testbed DGEMM: Full matrix matrix multiplication SMXV: Sparse matrix vector multiplication SpecuLOOS The hardware testbed (The Grid resources) The Pleiades clusters The PACK-CS cluster The Technische Universität Dortmund clusters Validation of the models Methodology DGEMM: The full matrix matrix multiplication SMXV: Sparse matrix vector multiplication

10 Contents xv SpecuLOOS Conclusion & Future Work Summary What have we learned? First address the current problems then the planned ones Experience has no price Applications then resources A resource broker must have a deep-seated knowledge of the applications Monitoring is a key issue Strengths and weaknesses of IANOS Strengths Weaknesses Conclusion A Green IT border effect 85 A.1 Introduction A.2 Power consumption of a CPU A.3 An algorithm to save energy A.4 First results A.5 Conclusion B Automatic pinpoint poorly implemented applications 91 B.1 Overview B.2 What is needed? B.3 A few words on the compilers and linkers B.4 A (simple) example B.4.1 A small algorithmic survey for SMXV B.4.2 Methodology B.4.3 Results B.4.4 Remarks on SMXV B.5 Is SpecuLOOS able to run on a BlueGene/L? B.5.1 First results B.5.2 What is wrong with SpecuLOOS? Bibliography 107 List of Figures 120 List of Tables 123 Curriculum vitae 125

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