Multi-Bulk Synchronous Parallel (MultiBSP) is a recently proposed parallel programming model for multicore machines that extends the classic BSP model. MultiBSP is very useful to design algorithms and estimate their running time, which are hard to do in High Performance Computing applications. For a correct estimation of the running time, the main parameters of the MultiBSP model for different multicore architectures need to be determined. This article presents a benchmark proposal for measuring the parameters that characterize the communication and synchronization cost for the model. Our approach discovers automatically the hierarchical structure of the multicore architecture by using a specific tool (hwloc) that allows obtaining runtime information about the machine. We describe the design, implementation and the results of benchmarking two multicore machines. Furthermore, we report the validation of the proposed method by using a real Multi-BSP implementation of the vector inner product algorithm and comparing the predicted execution time against the real execution time.
Аннотация. Модель Multi-Bulk Synchronous Parallel (Multi-BSP)-это модель параллельного программирования для многоядерных машин, которая расширяет классическую модель Bulk Synchronous Parallel. Multi-BSP направлена на поддержку разработки алгоритмов и оценки времени их работы. Эта модель в значительной степени опирается на правильное вычисление параметров, которые характеризуют оборудование. Конечно, использование оборудования также зависит и от особенностей задач и алгоритмов, применяемых для их решения. В этой статье представлен полуавтоматический подход к решению задач с применением параллельных алгоритмов на основе модели Multi-BSP. Вопервых, характеристики конкретного многоядерного компьютера определяются путем применения автоматической процедуры. После этого аппаратная архитектура, обнаруженная на предыдущем этапе, применяется для разработки переносимого параллельного алгоритма. Наконец, выполняется точная настройка параметров для повышения общей эффективности. Мы предлагаем бенчмарк для измерения параметров, которые характеризуют расходы на коммуникации и синхронизацию в конкретном оборудовании. Наш подход обнаруживает иерархическую структуру многоядерной архитектуры и вычисляет параметры для каждого уровня. Вторым вкладом нашего исследования является предложение системы поддержки Multi-BSP. Она позволяет разрабатывать алгоритмы, применяя рекурсивную методологию к иерархическому дереву, уже построенному с помощью бенчмарка, уделяя особое внимание трем элементарным функциям и основываясь на стратегии «разделяй и властвуй». Валидация предлагаемого метода производилась путем изучения алгоритма, реализованного в прототипе механизма Multi-BSP, тестирования различных конфигураций параметров, которые лучше всего подходят для каждой задачи, и использования трех различных высокопроизводительных многоядерных компьютеров.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.