Noise inspector tool

The operating system noise can interfere with normal execution programs. This behavior is becoming especially important when scaling parallel programs and amplified with global synchronizations. This work presents a tool to detect in a non-intrusive way the alien programs that share resources with current running applications in a multicore cluster.The authors acknowledge the support of the BSC (Barcelona Supercomputing Centre). We would like to thank the anonymous reviewers for their comments, which helped us to improve the manuscript. This work has been supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation (contract TIN2015-65316), the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness (HAR2014-57776-P) and the Generalitat de Catalunya (2014 SGR-1051).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Aplicaciones del cómputo de altas prestaciones

Debido al avance de las arquitecturas multiprocesador y la importancia que tiene actualmente el Cómputo de Altas Prestaciones (HPC) se vió la necesidad de proporcionar a los alumnos, docentes investigadores de la provincia de Jujuy y a la región noroeste un lugar de referencia donde se pueda aprovechar los servicios para aplicaciones que requieran una gran capacidad de procesamiento. Es así que se inicia en el año 2008 el proyecto de Investigación “APLICACIONES DEL CÓMPUTO DE ALTAS PRESTACIONES” formado por jóvenes docentes investigadores de la Facultad de Ingeniería de la UNJu con el objetivo de profundizar en el área del cómputo de altas prestaciones, incorporar HPC en la currícula de las carreras informáticas y colaborar con otros grupos de investigación que requieran HPC.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Aplicaciones del cómputo de altas prestaciones

Debido al avance de las arquitecturas multiprocesador y la importancia que tiene actualmente el Cómputo de Altas Prestaciones (HPC) se vió la necesidad de proporcionar a los alumnos, docentes investigadores de la provincia de Jujuy y a la región noroeste un lugar de referencia donde se pueda aprovechar los servicios para aplicaciones que requieran una gran capacidad de procesamiento. Es así que se inicia en el año 2008 el proyecto de Investigación “APLICACIONES DEL CÓMPUTO DE ALTAS PRESTACIONES” formado por jóvenes docentes investigadores de la Facultad de Ingeniería de la UNJu con el objetivo de profundizar en el área del cómputo de altas prestaciones, incorporar HPC en la currícula de las carreras informáticas y colaborar con otros grupos de investigación que requieran HPC.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Holistic Hardware Counter Performance Analysis of Parallel Programs

The KOJAK toolkit has been augmented with refined hardware performance counter support, including more convenient measurement specification, additional metric derivations and hierarchical structuring, and an extended algebra for integrating multiple experiments. Comprehensive automated analysis of a hybrid OpenMP/MPI parallel program, the ASC Purple sPPM benchmark, is demonstrated with performance experiments on equisized POWER4-II-based IBM Regatta p690+ cluster, Opteron-based Cray XD1 cluster and UltraSPARC-IV-based Sun Fire E25000 systems. Automatically assessed communication and synchronisation performance properties, combined with a rich set of measured and derived counter metrics, provide a holistic analysis context and facilitate multi-platform comparison

Factores de rendimiento asociados a SPMD

Actualmente existen muchas aplicaciones paralelas/distribuidas en las cuales SPMD es el paradigma más usado. Obtener un buen rendimiento en una aplicación paralela de este tipo es uno de los principales desafíos dada la gran cantidad de aplicaciones existentes. Este objetivo no es fácil de resolver ya que existe una gran variedad de configuraciones de hardware, y también la naturaleza de los problemas pueden ser variados así como la forma de implementarlos. En consecuencia, si no se considera adecuadamente la combinación "software/hardware" pueden aparecer problemas inherentes a una aplicación iterativa sin una jerarquía de control definida de acuerdo a este paradigma. En SPMD todos los procesos ejecutan el mismo código pero computan una sección diferente de los datos de entrada. Una solución a un posible problema del rendimiento es proponer una estrategia de balance de carga para homogeneizar el cómputo entre los diferentes procesos. En este trabajo analizamos el benchmark CG con cargas heterogéneas con la finalidad de detectar los posibles problemas de rendimiento en una aplicación real. Un factor que determina el rendimiento en esta aplicación es la cantidad de elementos nonzero contenida en la sección de matriz asignada a cada proceso. Determinamos que es posible definir una estrategia de balance de carga que puede ser implementada de forma dinámica y demostramos experimentalmente que el rendimiento de la aplicación puede mejorarse de forma significativa con dicha estrategia.There currently are many 'parallel/distributed' applications that use the SPMD paradigm. Getting a good performance in a parallel application of this type is a major challenge because of the large number of existing applications. This objective is not easily achieved because there are many hardware configurations possible, and also the nature of the problems can be varied as well as its implementation. Consequently, if not adequately consider the combination 'software/hardware' inherent problems can occur without an iterative application defined control hierarchy according to this paradigm. In SPMD all processes execute the same code but they compute a different section of the input data. In this paper we analyze the benchmark CG with heterogeneous loads in order to detect possible performance problems in a real application. One factor that determines the performance in this application is the number of elements nonzero contained in the array section assigned to each process. We determined that it is possible to define a load balancing strategy, which can be implemented dynamically, and we demonstrate experimentally that the application performance can be significantly improved with this approach.Actualment existeixen moltes aplicacions paral·leles/distribuïdes en les quals SPMD és el paradigma més emprat. Obtenir un bon rendiment en una aplicació paral·lela d'aquest tipus és un dels principals reptes donada la gran quantitat d'aplicacions existents. Aquest objectiu no és fàcil de resoldre donat que existeixen una gran varietat de configuracions de hardware, i també la naturalesa dels problemes pot ser variada així com la forma d'implementar-los. En conseqüència, si no es considera adequadament la combinació "software/hardware" poden aparèixer problemes inherents a una aplicació iterativa sense una jerarquia de control definida d'acord a aquest paradigma. En SPMD tots els processos executen el mateix codi però computen una secció diferent de les dades d'entrada. Una solució a un possible problema de rendiment es proposar una estratègia de balanceig de càrrega per homogeneïtzar el còmput entre els diferents processos. En aquest treball analitzem el benchmark CG amb càrregues heterogènies amb la finalitat de detectar els possibles problemes de rendiment en una aplicació real. Un factor que determina el rendiment en aquesta aplicació és la quantitat d'elements nonzero continguda en la secció de la matriu assignada a cada procés. Es determina que és possible definir una estratègia de balanceig de càrrega que pot ser implementada de forma dinàmica i es demostra de forma experimental que el rendiment de la aplicació pot millorar-se de forma significativa amb aquesta estratègia