Event model for tracking dependencies of MPI partitioned point-to-point communication

Thärigen, Isabel; Hermanns, Marc-André; Wolf, Felix; Müller, Matthias S.; Geimer, Markus

doi:10.18154/RWTH-2023-00452

Event model for tracking dependencies of MPI partitioned point-to-point communication = Ereignismodell zum Nachvollziehen von Abhängigkeiten in MPI Partitioned Point-to-Point Communication

Thärigen, Isabel^RWTH*

2023

VerantwortlichkeitsangabeIsabel Thärigen

ImpressumAachen : RWTH Aachen University 2023

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen, Diagramme

Masterarbeit, RWTH Aachen University, 2023

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University

Genehmigende Fakultät
Fak01

Hauptberichter/Gutachter
Müller, Matthias S. (Thesis advisor)^RWTH* ; Wolf, Felix (Thesis advisor) ; Hermanns, Marc-André (Consultant)^RWTH* ; Geimer, Markus (Consultant)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2023-01-02

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2023-00452
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/862319/files/862319.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
HPC (frei) ; MPI (frei) ; Partitioned P2P Communication (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004

Kurzfassung
Der neue MPI 4.0 Standard führt das Konzept von partitioned point-to-point (P2P) communication ein. Diese neue Unterkategorie von persistenter Kommunikation birgt viel Potential, insbesondere für multi-threaded MPI Programme, schafft jedoch auch neue Hindernisse für Mess- und Analysewerkzeuge, die den neuen Kommunikationstyp in ihrer Ausführung integrieren müssen. Die meisten solcher Werkzeuge erzeugen oder analysieren Profile oder Ereignisspuren, welche einem Ereignismodell folgen, das festlegt, welche Informationen gespeichert werden. Damit die Werkzeuge partitioned P2P communication in ihre Analyse mit einbeziehen können, muss das Ereignismodell alle Informationen bereitstellen, um die im Programm abgelaufene Kommunikation nachvollziehen zu können. In dieser Arbeit werden verschiedene Möglichkeiten betrachtet, wie das bekannte OTF2 Ereignismodell erweitert werden könnte, um dies zu gewährleisten. Basierend auf diesen Überlegungen schlägt diese Arbeit vor, das Modell um sieben weitere Ereignisse zu ergänzen. Die Funktionalität dieser Erweiterung wird mithilfe zweier Anwendungsfälle demonstriert. Hierbei wird beschrieben, wie die Kommunikationsvisualisierung in Vampir und die Wartezeiten-Analyse in Scalasca erweitert werden kann, um auch mit partitioned P2P communication umzugehen. Die erweiterte Analyse in Scalasca ist zusätzlich als Prototyp implementiert worden und liefert die gewünschten Ergebnisse auf einem kleinen Testset von Programmen, die partitioned P2P communication beinhalten.

The new MPI 4.0 standard introduces the concept of partitioned point-to-point (P2P) communication. While this new subtype of persistent point-to-point communication brings many advantages, especially for multi-threaded MPI programs, it also introduces challenges for measurement and analysis tools which have to integrate the new concept in their execution. The tools work on profiles or traces which follow a specific event model that specifies which events are recorded for which operations as well as the information they provide. To enable tools to integrate partitioned P2P communication into their analysis, the event model has to provide all information necessary to understand the communication that happened in the original application. This work discusses possibilities to extend the well-known OTF2 event model to support partitioned P2P communication and introduces seven new events to do so. The functionality of this extension is demonstrated by explaining how the communication visualization in Vampir and the wait-state analysis in Scalasca can be extended to integrate partitioned P2P communication. The latter is also implemented in form of a prototype and calculates the desired results for a set of small test cases with partitioned P2P communication.

OpenAccess:
PDF
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