Environnements pour l'analyse expérimentale d'applications de calcul haute performance

• Main Author: Perarnau, Swann
• Language: fra
• Published: Université de Grenoble 2011
• Subjects: [INFO:INFO_OH] Computer Science/Other; [INFO:INFO_OH] Informatique/Autre; Charge processeur; Coloration de page; Analyse de performance; Génération de graphes; Algorithmes d'ordonnancement
• Online Access: http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00650047; http://tel.archives-ouvertes.fr/docs/00/65/00/47/PDF/22660_PERARNAU_2011_archivage.pdf

Les machines du domaine du calcul haute performance (HPC) gagnent régulièrement en com- plexité. De nos jours, chaque nœud de calcul peut être constitué de plusieurs puces ou de plusieurs cœurs se partageant divers caches mémoire de façon hiérarchique. Que se soit pour comprendre les performances ob- tenues par une application sur ces architectures ou pour développer de nouveaux algorithmes et valider leur performance, une phase d'expérimentation est souvent nécessaire. Dans cette thèse, nous nous intéressons à deux formes d'analyse expérimentale : l'exécution sur machines réelles et la simulation d'algorithmes sur des jeux de données aléatoires. Dans un cas comme dans l'autre, le contrôle des paramètres de l'environnement (matériel ou données en entrée) permet une meilleure analyse des performances de l'application étudiée. Ainsi, nous proposons deux méthodes pour contrôler l'utilisation par une application des ressources ma- térielles d'une machine : l'une pour le temps processeur alloué et l'autre pour la quantité de cache mémoire disponible. Ces deux méthodes nous permettent notamment d'étudier les changements de comportement d'une application en fonction de la quantité de ressources allouées. Basées sur une modification du compor- tement du système d'exploitation, nous avons implémenté ces méthodes pour un système Linux et démontré leur utilité dans l'analyse de plusieurs applications parallèles. Du point de vue de la simulation, nous avons étudié le problème de la génération aléatoire de graphes orientés acycliques (DAG) pour la simulation d'algorithmes d'ordonnancement. Bien qu'un grand nombre d'algorithmes de génération existent dans ce domaine, la plupart des publications repose sur des implémen- tations ad-hoc et peu validées de ces derniers. Pour pallier ce problème, nous proposons un environnement de génération comprenant la majorité des méthodes rencontrées dans la littérature. Pour valider cet envi- ronnement, nous avons réalisé de grande campagnes d'analyses à l'aide de Grid'5000, notamment du point de vue des propriétés statistiques connues de certaines méthodes. Nous montrons aussi que la performance d'un algorithme est fortement influencée par la méthode de génération des entrées choisie, au point de ren- contrer des phénomènes d'inversion : un changement d'algorithme de génération inverse le résultat d'une comparaison entre deux ordonnanceurs.