Đánh giá hiệu năng siêu máy tính bằng mô hình mạng hàng đợi (tt)

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - DOÃN THỊ HƯƠNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG SIÊU MÁY TÍNH BẰNG MƠ HÌNH MẠNG HÀNG ĐỢI Chun ngành: KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số : 60.48.01.01 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Hà Nội - 2013 S Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: TS Hồ Khánh Lâm Phản biện 1: …………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông -1- MỞ ĐẦU Đánh giá hiệu thông qua mô hệ thống phương pháp hiệu đặc biệt hữu ích nhà thiết kế, xây dựng hệ thống Nền tảng phương pháp là: − Mơ hệ thống: mơ hình hố cấu trúc (structure) mô tả hành vi (behaviour) hệ thống − Phân tích, đánh giá hiệu mơ hình mơ hệ thống Hiện nay, có ba phương pháp đánh giá hiệu thông qua mô hệ thống, là: phương pháp sử dụng Mạng hàng đợi (Queue Network - QN), phương pháp sử dụng Mạng Petri (Petri Net - PN) phương pháp sử dụng chương trình máy tính thiết kế đặc thù để mơ cho hệ thống Trong đó, phương pháp cuối cho kết với độ tin cậy xác cao phải trả giá địi hỏi chiếm dụng tài ngun lớn, vậy, phương pháp thường sử dụng đánh giá hiệu Phương pháp sử dụng mạng hàng đợi, với tảng lý thuyết xếp hàng luật Little, chi phí thấp, việc -2mơ đơn giản, trở nên hữu dụng hệ thống khơng phức tạp, địi hỏi độ xác kết phân tích khơng cao Việc phân tích đánh giá hiệu siêu máy tính việc tương đối phức tạp Một phương pháp đánh giá sử dụng rộng rãi có hiệu thực tế phương pháp mơ hình hóa mơ hình sử dụng mơ hình mạng hàng đợi, mạng Petri, đồ thị mơ hình lai ghép Trong mơ hình mạng hàng đợi mơ hình đơn giản tỏ có hiệu thực tế Lý thuyết xếp hàng nghiên cứu rộng rãi giới đầu kỉ 20 Có nhiều ứng dụng cài đặt sử dụng lý thuyết này, có thư viện mở xây dựng để giải toán mơ hình mạng hàng đợi Do phổ biến có hiệu lý thuyết xếp hàng việc đánh giá hiệu siêu máy tính mà luận văn em sâu vào nghiên cứu lý thuyết xếp hàng từ xây dựng thư việc giải toán hàng đợi áp dụng vào để đánh giá hiệu siêu máy tính mơ hình mạng hàng đợi -3Do đó, học viên chọn đề tài “Đánh giá hiệu siêu máy tính mơ hình mạng hàng đợi” cho luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Mục tiêu nhiệm vụ nghiên cứu Để hoàn thành mục đích ý tưởng đề cần nghiên cứu nội dung sau: - Nghiên cứu mơ hình mạng hàng đợi - Tìm hiểu số kỹ thuật phân tích hiệu năng, bao gồm: mơ hình phân tích (analytic modeling), mơ hình mơ (simulation modeling), đo hiệu (benchmarking) - Tìm hiểu trình đánh giá hiệu siêu máy tính mơ hình mạng hàng đợi - Đánh giá kết theo yêu cầu đề tài Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu Trong khuôn khổ luận văn thuộc loại nghiên cứu ứng dụng, giới hạn nghiên cứu vấn đề sau: - Mơ hình mạng hàng đợi - Tìm hiểu số kỹ thuật phân tích hiệu -4- Ứng dụng mơ hình mạng hàng đợi để dánh giá hiệu siêu máy tính Phạm vi nghiên cứu - Mơ hình mạng hàng đợi - Tìm hiểu số kỹ thuật phân tích hiệu - Cơng cụ phần mềm JMT, kết mô hiệu kiến trúc siêu máy tính cơng cụ JMT - Ứng dụng mơ hình mạng hàng đợi để đánh giá hiệu siêu máy tính Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu tài liệu, báo ngồi nước có liên quan đến mơ hình mạng hàng đợi sử dụng thuật toán để đánh giá hiệu siêu máy tính Bố cục luận văn Chương 1: Tổng quan kiến trúc máy tính Chương 2: Các phương pháp kiểm thử hiệu Chương 3: Mơ hình mạng hàng đợi Chương 4: Đánh giá hiệu siêu máy tính -5- Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC KIẾN TRÚC SIÊU MÁY TÍNH 1.1 Tổng quan siêu máy tính 1.1.1 Sự phát triển cơng nghệ siêu máy tính Hình 1.1 tỷ lệ phần trăm số lượng siêu máy tính số nước (Nguồn: Wikipedia) Hình 1.2 Siêu máy tính nước giới (Nguồn: top500.org) -6- 1.1.2 Phần cứng kiến trúc siêu máy tính 1.1.3 Sử dụng lượng quản lý nhiệt 1.2 Kiến trúc siêu máy tính cỡ nhỏ (PC Desktop) CPU+GPU 1.2.1 Công nghệ xử lý đồ họa GPU (Graphics processing unit) Hình 1.3 Mơ hình phần cứng GPU Hình 1.4 Cấu trúc GPU -7- Hình 1.5 Mơ hình nhớ Hình 1.6 cho thấy số phần tử tốn học GPU nhiều hẳn CPU, điều mang đến cho GPU khả xử lý song song hiệu Hình 1.6 So sánh kiến trúc CPU GPU Sau đồ thị so sánh khả xử lý floatingpoint GPU CPU mô tả qua Hình 1.7 -8- Hình 1.7 So sánh floating-point GPU CPU 1.2.2 Sự kết hợp CPU với GPU tạo thành siêu máy tính cỡ nhỏ Hình 1.8 Mơ hình tổ chức theo cluster CPU+GPU siêu máy tính -10- 1.6 Kết luận chương Trong chương giới thiệu đ ược phát triển công nghệ siêu máy tính kiến trúc Giới thiệu phần mềm công cụ phần mềm siêu máy tính Tìm hiểu kiến trúc siêu máy tính cỡ nhỏ (PC Desktop) CPU+GPU Ngồi ra, chương cịn trình bày hiệu siêu máy tính giới thiệu lực khả tính tốn siêu máy tính ứng dụng siêu máy tính -11- CHƯƠNG 2: CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM THỬ HIỆU NĂNG Để có tiến trình kiểm thử hiệu hệ thống đa xử lý như: chip đa lõi, hệ thống tốn song song, siêu máy tính hiệu quả, có số kỹ thuật phân tích hiệu năng, bao gồm: mơ hình phân tích (analytic modeling), mơ hình mô (simulation modeling), đo hiệu (benchmarking) Tất kỹ thuật phân tích: Mơ hình phân tích mơ hình mơ u cầu phải xây dựng mơ hình Mơ hình biểu diễn trừu tượng hệ thống thực Phương pháp đo đạc hiệu (gồm benchmarks) hệ thống đa xử lý không sử dụng mơ hình mà thay vào đó, sử dụng quan sát trực tiếp hệ thống, hệ thống tương tự 2.1 Mơ hình phân tích 2.1.1 Các tính tốn giới hạn (bounding calculations) 2.1.2 Các mơ hình mạng hàng đợi -12- 2.1.3 Petri nets 2.2 Mơ hình mơ Các mơ hình mơ hệ đa xử lý thực chương trình máy tính chun dụng Sự mơ cho phép hệ thống mơ hình hóa cấp độ chi tiết: từ chuyển đổi trực tiếp mơ hình mạng xếp hàng để có đặc tính chủ yếu hành vi hệ đa xử lý Mô hỗ trợ thu thập số đo hiệu xác định lập trình 2.2.1 Kiến trúc mô 2.2.2 Mô tải làm việc 2.3 Đo hiệu hệ thống tính tốn hiệu cao Bảng 2.1 so sánh kỹ thuật phân tích hiệu trên, cho thấy khơng có phương pháp hồn hảo tất trường hợp, hầu hết thiết kế hệ thống sử dụng nhiều kỹ thuật phân tích khác Khả ứng dụng kỹ thuật phân tích hiệu hệ thống phụ thuộc vào thân tính chất hệ thống đặc điểm mà kỹ thuật phân tích đáp ứng -13Các kết q trình phân tích với sử dụng kết hợp kỹ thuật phân tích tập hợp loại liệu hệ thống thực tế làm để thực biện pháp nâng cao hiệu hệ thống thực tế nhằm đáp ứng yêu cầu người sử dụng 2.3 Kết luận chương Tìm hiểu số kỹ thuật phân tích hiệu năng, bao gồm: mơ hình phân tích (analytic modeling), mơ hình mơ (simulation modeling), đo hiệu (benchmarking) Giới thiệu mơ hình mạng hàng đợi (Trong có mơ hình mạng hàng đợi mở, đóng, hỗn hợp), loại mơ hình giới thiệu chương Ngoài chương giới thiệu số phương pháp đo đạc hiệu (gồm benchmarks) hệ thống đa xử lý khơng sử dụng mơ hình mà thay vào đó, sử dụng quan sát trực tiếp hệ thống, hệ thống tương tự -14- Chương 3: MƠ HÌNH MẠNG HÀNG ĐỢI 3.1 Giới thiệu chung Trong thực tế, nhiều hệ thống thực phức tạp khơng thể mơ hình hệ thống gồm hàng đợi số hàng đợi loại mà phải mơ hình mạng gồm nhiều hàng đợi (nút) loại thuộc số loại khác Mạng mạng hàng đợi hệ thống mà chúng gồm số tùy tiện hữu hạn hàng đợi Các khách hàng (các công việc, tin, gói tin), đơi thuộc lớp khác di chuyển qua mạng phục vụ nút (các sever) Các khách hàng sau phục vụ xong khỏi mạng tùy thuộc vào loại mạng: Mạng đóng, mạng mở, mạng kết hợp đóng mở, mạng có ràng buộc số lượng khách hàng Mỗi nút mạng loại hàng đợi sau đây: - M/M/m – FCFS - M/G/l – PSRR (Preemptive Round – Robine) – nguyên tắc phục vụ quay vòng ưu tiên trược, biểu -15hiện chia sẻ thực CPU hệ thống máy tính đa nhiệm (round – robin processor sharing) - M/G/∞ (Infinite Server) M/G/l – LCFS PR (Last Come – First Served with Preemptive Resume): Khi khách hàng đến hệ thống bận, khách hàng phục vụ loại khỏi phương tiện phục vụ đẩy vào hàng đợi LIFO phục vụ bắt đầu cho khách hàng 3.2 Phân loại mơ hình mạng hàng đợi 3.2.1 Mạng hàng đợi mở ́ ́ ́ ́ ́ ́ Hình 3.1: Mạng mở hàng đợi 01 0,4 µ1 0,6 03 µ2 0,2 µ4 µ3 0,8 Hình 3.2: Mạng mở hàng đợi 1,0 -16- 3.2.2 Mạng hàng đợi đóng µ1 µ2 0,4 0,6 µ3 1,0 1,0 Hình 3.3: Mạng đóng hàng đợi 3.2.3 Mạng hàng đợi kết hợp µ4 Nguồn µ1 µ2 µ3 Hình 3.4: Mạng kết hợp 3.2.4 Mạng có ràng buộc số lượng khách hàng 1 i Buffer size = B µ Hình 3.5: Mạng với ràng buộc: n1  n2   nm  B m 3.3 Các xác định mạng hàng đợi Chúng ta xét mạng đơn lớp đa lớp -17- 3.3.1.Các mạng lớp công việc 3.3.2 Các mạng nhiều lớp công việc 3.4 Các số đo hiệu mạng hàng đợi 3.4.1 Các mạng lớp công việc 3.4.2 Các mạng nhiều lớp công việc 3.5 Kết luận chương Trong chương giới thiệu mạng hàng đợi mở, cách phân loại mơ hình mạng hàng đợi, mạng hàng đợi đóng, mở, kết hợp Các xác định mạng hàng đợi, mạng lớp công việc hay nhiều lớp công việc Cuối số đo hiệu mạng hàng đợi Trên sở nội dung nghiên cứu chương 3, chương nghiên cứu mơ hình mạng hàng đợi để đánh giá hiệu siêu máy tính dựa cơng cụ mơ phịng JMT -18- Chương 4: ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG SIÊU MÁY TÍNH 4.1 Cơng cụ phần mềm JMT 4.1.1 Sơ lược lịch sử JMT 4.1.2 Cách cài đặt JMT 4.1.3 Bắt đầu với JMT Cửa sổ Hình 4.1 xuất Hình 4.1: Bộ hình bắt đầu JMT -19- 4.2 Đánh giá ảnh hưởng mạng liên kết nút xử lý CPU + GPU 4.3 Ứng dụng mạng hàng đợi để đánh giá hiệu kiến trúc siêu máy tính 0C CPU kC 0G GPU  jG  star Node CPU+GPU 0C CPU kC 0G GPU Node NCPU+GPU/CL-1 0C CPU kC GPU CPU  Int Inter-cluster Interconnect  0G  jG  star 0G kC  jG GPU Interconnect  jG Node  CPU+GPU 0C Intra-cluster Star Intra-cluster Star Interconnect NCL-1 Node Hình 4.3.NCPU+GPU/CL MCPFQN -1 hệ thống song song gồm N CL cluster , N CPU GPU / CL , CPU+GPU với N CPU GPU / CL số nút xử lý -20- Hình 4.4 MCPFQN hệ thống song song gồm CPU ( P 0) GPU ( P1  P8) , 16 clusters (NCL=16) Hình 4.5 Thông lượng hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 2D-mesh Inter-cluster interconnect interconnect Star intra-cluster -21- Hình 4.6 Mức độ sử dụng nút P0 (CPU+GPU0) hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 2D-mesh Inter-cluster interconnect Star Intra-cluster interconnect Hình 4.7 Thơng lượng hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 2D-torus Inter-cluster interconnect interconnect Star intra-cluster -22- Hình 4.8 Mức độ sử dụng nút P0 (CPU+GPU0) hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 2D-Torus Inter-cluster interconnect Star Intra-cluster interconnect Hình 4.9 Thơng lượng hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 3D-torus Inter-cluster interconnect interconnect Star intra-cluster -23- Hình 4.10 Mức độ sử dụng nút P0 (CPU+GPU0) hệ thống gồm nhiều nút CPU+GPU theo tăng NW, sử dụng 3D-Torus Inter-cluster interconnect Star Intra-cluster interconnect 4.4 Kết luận Trong chương giới thiệu công cụ JMT cách cài đặt, lịch sử hình thành cơng cụ Sử dụng công cụ JMT để đánh giá hiệu SMT cơng cụ mạng hạng đợi Áp dụng mơ hình mạng hàng đợi để đánh giá hiệu siêu máy tính Ở đây, sử dụng mạng hàng đợi đóng dạng tích nhiều lớp cơng việc MCPFQN với thơng số hiệu năng: thông lượng hệ thống, thời gian đáp ứng trung bình, thời gian chờ đợi, mức độ sử dụng, -24xác suất biên hàng đợi để mơ hình hệ thống siêu máy tính có số lượng cluster N CL đấu nối theo: 2D-mesh, 2D-torus, 3D-torus Ring cluster có liên kết star có N CPU GPU / CL nút xử lý CPU+GPU Sử dụng công cụ phần mềm JMT 0.9.0 để mô trình đánh giá hiệu SMT mơ hình mạng hàng đợi ... giải toán hàng đợi áp dụng vào để đánh giá hiệu siêu máy tính mơ hình mạng hàng đợi -3Do đó, học viên chọn đề tài ? ?Đánh giá hiệu siêu máy tính mơ hình mạng hàng đợi? ?? cho luận văn tốt nghiệp thạc... vấn đề sau: - Mơ hình mạng hàng đợi - Tìm hiểu số kỹ thuật phân tích hiệu -4- Ứng dụng mơ hình mạng hàng đợi để dánh giá hiệu siêu máy tính Phạm vi nghiên cứu - Mơ hình mạng hàng đợi - Tìm hiểu... mạng hàng đợi Chương 4: Đánh giá hiệu siêu máy tính -5- Chương 1: TỔNG QUAN VỀ CÁC KIẾN TRÚC SIÊU MÁY TÍNH 1.1 Tổng quan siêu máy tính 1.1.1 Sự phát triển cơng nghệ siêu máy tính Hình 1.1 tỷ