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Bridging the gap between OpenMP and task-based runtime systems for the fast multipole method
International audienceWith the advent of complex modern architectures, the low-level paradigms long considered sufficient to build High Performance Computing (HPC) numerical codes have met their limits. Achieving efficiency, ensuring portability, while preserving programming tractability on such hardware prompted the HPC community to design new, higher level paradigms while relying on runtime systems to maintain performance. However, the common weakness of these projects is to deeply tie applications to specific expert-only runtime system APIs. The OpenMP specification, which aims at providing common parallel programming means for shared-memory platforms, appears as a good candidate to address this issue thanks to the latest task-based constructs introduced in its revision 4.0. The goal of this paper is to assess the effectiveness and limits of this support for designing a high-performance numerical library, ScalFMM, implementing the fast multipole method (FMM) that we have deeply redesigned with respect to the most advanced features provided by OpenMP 4. We show that OpenMP 4 allows for significant performance improvements over previous OpenMP revisions on recent multicore processors and that extensions to the 4.0 standard allow for strongly improving the performance, bridging the gap with the very high performance that was so far reserved to expert-only runtime system APIs
Combler l'écart de performance entre OpenMP 4.0 et les moteurs d'exécution pour la méthode des multipoles rapide
With the advent of complex modern architectures, the low-levelparadigms long considered sufficient to build High Performance Computing (HPC)numerical codes have met their limits. Achieving efficiency, ensuringportability, while preserving programming tractability on such hardwareprompted the HPC community to design new, higher level paradigms.The successful ports of fully-featured numerical libraries on severalrecent runtime system proposals have shown, indeed, the benefit oftask-based parallelism models in terms of performance portability oncomplex platforms. However, the common weakness of these projects is todeeply tie applications to specific expert-only runtime system APIs. The\omp specification, which aims at providing a common parallelprogramming means for shared-memory platforms, appears as a goodcandidate to address this issue thanks to the latest task-basedconstructs introduced as part of its revision 4.0.The goal of this paper is to assess the effectiveness and limits ofthis support for designing a high-performance numerical library. Weillustrate our discussion with the \scalfmm library, which implementsstate-of-the-art fast multipole method (FMM) algorithms, that wehave deeply re-designed with respect to the most advancedfeatures provided by \omp 4. We show that \omp 4 allows forsignificant performance improvements over previous \omp revisions onrecent multicore processors. We furthermore propose extensions to the\omp 4 standard and show how they can enhance FMM performance. Toassess our statement, we have implemented this support within the\klanglong source-to-source compiler that translates \omp directives intocalls to the \starpu task-based runtime system. This study shows thatwe can take advantage of the advanced capabilities of a fully-featuredruntime system without resorting to a specific, native runtime port,hence bridging the gap between the \omp standard and the very highperformance that was so far reserved to expert-only runtime systemAPIs.Avec l'arrivée des architectures modernes complexes, les paradigmes de parallélisation de bas niveau, longtemps considérés comme suffisant pour développer des codes numériques efficaces, ont montré leurs limites. Obtenir de l'efficacité et assurer la portabilité tout en maintenant une bonne flexibilité de programmation sur de telles architectures ont incité la communauté du calcul haute performance (HPC) à concevoir de nouveaux paradigmes de plus haut niveau.Les portages réussis de bibliothèques numériques sur plusieurs moteurs exécution récentos ont montré l'avantage des modèles de parallélisme à base de tâche en ce qui concerne la portabilité et la performance sur ces plateformes complexes. Cependant, la faiblesse de tous ces projets est de fortement coupler les applications aux experts des API des moteurs d'exécution.La spécification d'\omp, qui vise à fournir un modèle de programmation parallèle unique pour les plates-formes à mémoire partagée, semble être un bon candidat pour résoudre ce problème. Notamment, en raison des améliorations apportées à l’expressivité du modèle en tâches présentées dans sa révision 4.0.Le but de ce papier est d'évaluer l'efficacité et les limites de ce modèle pour concevoir une bibliothèque numérique performante. Nous illustrons notre discussion avec la bibliothèque \scalfmm, qui implémente les algorithmes les plus récents de la méthode des multipôles rapide (FMM). Nous avons finement adapté ces derniers pour prendre en compte les caractéristiques les plus avancées fournies par \omp4. Nous montrons qu'\omp4 donne de meilleures performances par rapport aux versions précédentes d'\omp pour les processeurs multi-coeurs récents. De plus, nous proposons des extensions au standard d’\omp4 et nous montrons comment elles peuvent améliorer la performance de la FMM. Pour évaluer notre propos, nous avons mis en oeuvre ces extensions dans le compilateur source-à -source \klanglong qui traduit les directives \omp en des appels au moteur d'exécution à base de tâches \starpu. Cette étude montre que nous pouvons tirer profit des capacités avancées du moteur d'exécution sans devoir recourir à un portage sur l'API spécifique de celui-ci.%d'un moteur d'exécution. %prouve que nous pouvons tirer profit des capacités avancées du moteur d'exécution sans recourir à un portage spécifique dans le moteur d’exécution. Par conséquent, on comble le fossé entre le standard \omp et l’approche très performante par moteur d’exécution qui est de loin réservée au seul expert son API
Bridging the Gap Between OpenMP and Task-Based Runtime Systems for the Fast Multipole Method
StarPU
StarPU is a runtime system that offers support for heterogeneous multicore machines