close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

SC2012 Tutorial How to Analyze the - Open|SpeedShop

код для вставки
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
Mar6n ┬аSchulz, ┬аLLNL, ┬аJim ┬аGalarowicz, ┬аKrell ┬аIns6tute ┬а
Mahesh ┬аRajan, ┬аSNL, ┬аDon ┬аMaghrak, ┬аKrell ┬аIns6tute ┬а
Dave ┬аMontoya, ┬аLANL, ┬аMaG ┬аLegendre, ┬аLLNL ┬а
LLNL-┬нтАРPRES-┬нтАР503451 ┬а
11/11/2012 ┬а
Why ┬аThis ┬аTutorial? ┬а
vяБ╢тАп Performance ┬аAnalysis ┬аis ┬аbecoming ┬аmore ┬аimportant ┬а
Complex ┬аarchitectures ┬а
├ШяГШтАп Complex ┬аapplicaCons ┬а
├ШяГШтАп Mapping ┬аapplicaCons ┬аonto ┬аarchitectures ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп More ┬аthan ┬аjust ┬аmeasuring ┬а?me ┬а
What ┬аare ┬аthe ┬аcriCcal ┬аsecCons ┬аin ┬аa ┬аcode? ┬а
├ШяГШтАп Is ┬аa ┬аpart ┬аof ┬аthe ┬аcode ┬аrunning ┬аeямГciently ┬аor ┬аnot? ┬а
├ШяГШтАп Is ┬аthe ┬аcode ┬аusing ┬аthe ┬аunderlying ┬аresources ┬аwell? ┬а
├ШяГШтАп Where ┬аis ┬аthe ┬аgreatest ┬аpayoямА ┬аfor ┬аopCmizaCon? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп OAen ┬аhard ┬аto ┬аknow ┬аwhere ┬аto ┬аstart ┬а
Which ┬аexperiments ┬аto ┬аrun ┬аямБrst? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аto ┬аplan ┬аfollow-┬нтАРon ┬аexperiments? ┬а
├ШяГШтАп What ┬аkind ┬аof ┬аproblems ┬аcan ┬аbe ┬аexplored? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аto ┬аinterpret ┬аthe ┬аdata? ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
2 ┬а
Tutorial ┬аGoals ┬а
vяБ╢тАп Basic ┬аintroduc?on ┬аinto ┬аperformance ┬аanalysis ┬а
Typical ┬аpiUalls ┬аwrt. ┬аPerformance ┬а
├ШяГШтАп Wide ┬аrange ┬аof ┬аtypes ┬аof ┬аperformance ┬аtools ┬аand ┬аtechniques ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Provide ┬аbasic ┬аguidance ┬аon ┬атАж ┬а
How ┬аto ┬аunderstand ┬аthe ┬аperformance ┬аof ┬аa ┬аcode? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аto ┬аanswer ┬аbasic ┬аperformance ┬аquesCons? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аto ┬аplan ┬аperformance ┬аexperiments? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Provide ┬аyou ┬аwith ┬аthe ┬аability ┬аto ┬атАж ┬а
Run ┬аthese ┬аexperiments ┬аon ┬аyour ┬аown ┬аcode ┬а
├ШяГШтАп Provide ┬аstarCng ┬аpoint ┬аfor ┬аperformance ┬аopCmizaCons ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аas ┬аthe ┬аrunning ┬аexample ┬а
IntroducCon ┬аinto ┬аone ┬аpossible ┬аtool ┬аsoluCon ┬а
├ШяГШтАп Basic ┬аusage ┬аinstrucCons ┬а
├ШяГШтАп Pointers ┬аto ┬аaddiConal ┬аdocumentaCon ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
3 ┬а
Open|SpeedShop ┬аTool ┬аSet ┬а
vяБ╢тАп Open ┬аSource ┬аPerformance ┬аAnalysis ┬аTool ┬аFramework ┬а
Most ┬аcommon ┬аperformance ┬аanalysis ┬аsteps ┬аall ┬аin ┬аone ┬аtool ┬а
├ШяГШтАп Combines ┬аtracing ┬аand ┬аsampling ┬аtechniques ┬а
├ШяГШтАп Extensible ┬аby ┬аplugins ┬аfor ┬аdata ┬аcollecCon ┬аand ┬аrepresentaCon ┬а
├ШяГШтАп Gathers ┬аand ┬аdisplays ┬аseveral ┬аtypes ┬аof ┬аperformance ┬аinformaCon ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Flexible ┬аand ┬аEasy ┬аto ┬аuse ┬а
├ШяГШтАп
User ┬аaccess ┬аthrough: ┬а
GUI, ┬аCommand ┬аLine, ┬аPython ┬аScrip6ng, ┬аconvenience ┬аscripts ┬а
vяБ╢тАп Several ┬аInstrumenta?on ┬аOp?ons ┬а
All ┬аwork ┬аon ┬аunmodiямБed ┬аapplica6on ┬аbinaries ┬а
├ШяГШтАп OямДine ┬аand ┬аonline ┬аdata ┬аcollec6on ┬а/ ┬аaGach ┬аto ┬аrunning ┬аcodes ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Supports ┬аa ┬аwide ┬аrange ┬аof ┬аsystems ┬а
Extensively ┬аused ┬аand ┬аtested ┬аon ┬аa ┬аvariety ┬аof ┬аLinux ┬аclusters ┬а
├ШяГШтАп New: ┬аCray ┬аXT/XE/XK ┬аand ┬аBlue ┬аGene ┬аP/Q ┬аsupport ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
4 ┬а
тАЬRulesтАЭ ┬а
vяБ╢тАп LetтАЩs ┬аkeep ┬аthis ┬аinterac?ve ┬а
Feel ┬аfree ┬аto ┬аask ┬аquesCons ┬аas ┬аwe ┬аgo ┬аalong ┬а
├ШяГШтАп Ask ┬аif ┬аyou ┬аwould ┬аlike ┬аto ┬аsee ┬аanything ┬аspeciямБc ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп We ┬аare ┬аinterested ┬аin ┬аfeedback ┬а ┬а
Both ┬аabout ┬аO|SS ┬аand ┬аtutorial ┬аin ┬аgeneral ┬а
├ШяГШтАп What ┬аwas ┬аclear ┬а/ ┬аwhat ┬аdidnтАЩt ┬аmake ┬аsense? ┬а
├ШяГШтАп What ┬аscenarios ┬аare ┬аmissing? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аwell ┬аdoes ┬аO|SS ┬а(or ┬аother ┬аtools) ┬аaddress ┬аthe ┬аneeds ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп For ┬аO|SS: ┬аPlease ┬аreport ┬аbugs ┬аand ┬аincompa?bili?es ┬а
vяБ╢тАп Updated ┬аslides: ┬а ┬а
hdp://www.openspeedshop.org/wp/category/tutorials ┬а
├ШяГШтАп Then ┬аchoose ┬аSunday ┬аNov ┬а11 ┬аtutorial ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
5 ┬а
Presenters ┬а
vяБ╢тАп Jim ┬аGalarowicz, ┬аKrell ┬а
vяБ╢тАп MaV ┬аLegendre, ┬аLLNL ┬а
vяБ╢тАп Donald ┬аMaghrak, ┬аKrell ┬а
vяБ╢тАп David ┬аMontoya, ┬аLANL ┬а
vяБ╢тАп Mahesh ┬аRajan, ┬аSNL ┬а
vяБ╢тАп Mar?n ┬аSchulz, ┬аLLNL ┬а
vяБ╢тАп Larger ┬аteam ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
William ┬аHachfeld ┬аand ┬аDave ┬аWhitney, ┬аKrell ┬а
Dane ┬аGardner, ┬аArgo ┬аNavis/Krell ┬а
Chris ┬аChambreau, ┬аLLNL ┬а
Dyninst ┬аgroup ┬а(Bart ┬аMiller, ┬аUW ┬а& ┬аJeямА ┬аHollingsworth, ┬аUMD) ┬а
Phil ┬аRoth, ┬аORNL ┬а
Ciera ┬аJaspan, ┬аCMU ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
6 ┬а
Outline ┬а
vяБ╢тАп Welcome ┬а
1)тАп
Concepts ┬аin ┬аperformance ┬аanalysis ┬а
2)тАп
3)тАп
Introduc?on ┬аinto ┬аTools ┬аand ┬аOpen|SpeedShop ┬а ┬а
Basic ┬а?ming ┬аexperiments ┬аand ┬аtheir ┬аPros/Cons ┬а
4)тАп
Advanced ┬аanalysis ┬аwith ┬аHardware ┬аCounter ┬аExperiments ┬а
5)тАп
Analysis ┬аof ┬аI/O ┬а ┬а
Analysis ┬аof ┬аparallel ┬аcodes ┬а(MPI, ┬аthreaded ┬аapplica?ons) ┬а
6)тАп
7)тАп
8)тАп
Analysis ┬аon ┬аheterogeneous ┬аplacorms ┬а(e.g., ┬аfor ┬аGPUs) ┬а
Installa?on, ┬аDocumenta?on, ┬аand ┬аConclusions ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
7 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а1 ┬а
Concepts ┬аin ┬аPerformance ┬аAnalysis ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
8 ┬а
Typical ┬аDevelopment ┬аCycle ┬а
vяБ╢тАп Performance ┬аtuning ┬аis ┬аan ┬аessen?al ┬а
part ┬аof ┬аthe ┬аdevelopment ┬аcycle ┬а
├ШяГШтАп
PotenCal ┬аimpact ┬аat ┬аevery ┬аstage ┬а
тАвтАп Message ┬аpaderns ┬а
тАвтАп Data ┬аstructure ┬аlayout ┬а
тАвтАп Algorithms ┬а
├ШяГШтАп
Should ┬аbe ┬аdone ┬аfrom ┬аearly ┬аon ┬аin ┬аthe ┬аlife ┬а
of ┬аa ┬аnew ┬аHPC ┬аcode ┬а
vяБ╢тАп Typical ┬аuse ┬а
Measure ┬аperformance ┬а
├ШяГШтАп Analyze ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп Modify ┬аcode ┬аand/or ┬аalgorithm ┬а
├ШяГШтАп Repeat ┬аmeasurements ┬а
├ШяГШтАп Analyze ┬аdiямАerences ┬а
┬а
Algorithm
Coding ┬а
Code/Binary
Debugging ┬а
Correct Code
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
Tuning ┬а
Efficient Code
11/11/2012 ┬а
9 ┬а
What ┬аto ┬аLook ┬аFor: ┬аSequenCal ┬аRuns ┬а
vяБ╢тАп Step ┬а1: ┬аIden?fy ┬аcomputa?onal ┬аintensive ┬аparts ┬а
├ШяГШтАп
Where ┬аam ┬аI ┬аspending ┬аmy ┬аCme? ┬а
тАвтАп Modules/Libraries ┬а
тАвтАп Statements ┬а
тАвтАп FuncCons ┬а
CPU
Is ┬аthe ┬аCme ┬аspent ┬аin ┬аthe ┬аcomputaConal ┬аkernels? ┬а
├ШяГШтАп Does ┬аthis ┬аmatch ┬аmy ┬аintuiCon? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Impact ┬аof ┬аmemory ┬а ┬аhierarchy ┬а
Do ┬аI ┬аhave ┬аexcessive ┬аcache ┬аmisses? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аis ┬аmy ┬аdata ┬аlocality? ┬а
├ШяГШтАп Impact ┬аof ┬аTLB ┬аmisses? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп External ┬аresources ┬а
Is ┬аmy ┬аI/O ┬аeямГcient? ┬а
├ШяГШтАп Time ┬аspent ┬аin ┬аsystem ┬аlibraries? ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
L1 Cache
L2 Cache
Shared L3 Cache
Main Memory
11/11/2012 ┬а
10 ┬а
What ┬аto ┬аLook ┬аFor: ┬аShared ┬аMemory ┬а
vяБ╢тАп Shared ┬аmemory ┬аmodel ┬а
Single ┬аshared ┬аstorage ┬а
├ШяГШтАп Accessible ┬аfrom ┬аany ┬аCPU ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Common ┬аprogramming ┬аmodels ┬а
CPU
CPU
L1
L1
Explicit ┬аthreads ┬а(e.g., ┬аPthreads) ┬а
├ШяГШтАп OpenMP ┬а
├ШяГШтАп
L2 Cache
vяБ╢тАп Typical ┬аperformance ┬аissues ┬а
False ┬аcache ┬аsharing ┬а
├ШяГШтАп Excessive ┬аSynchronizaCon ┬а
├ШяГШтАп Limited ┬аwork ┬аper ┬аthread ┬а
├ШяГШтАп Threading ┬аoverhead ┬а
Main Memory
├ШяГШтАп
Mem.
CPU
CPU
Mem.
Mem.
CPU
CPU
Mem.
vяБ╢тАп Complica?ons: ┬аNUMA ┬а
Memory ┬аlocality ┬аcriCcal ┬а
├ШяГШтАп Thread:Memory ┬аassignments ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
11 ┬а
What ┬аto ┬аLook ┬аFor: ┬аMessage ┬аPassing ┬а
vяБ╢тАп Distributed ┬аMemory ┬аModel ┬а
SequenCal/shared ┬аmemory ┬аnodes ┬аcoupled ┬аby ┬аa ┬аnetwork ┬а
├ШяГШтАп Only ┬аlocal ┬аmemory ┬аaccess ┬а
├ШяГШтАп Data ┬аexchange ┬аusing ┬аmessage ┬аpassing ┬а(e.g., ┬аMPI) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Typical ┬аperformance ┬аissues ┬а
Long ┬аblocking ┬аCmes ┬аwaiCng ┬аfor ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп Low ┬аmessage ┬аrates ┬а
├ШяГШтАп Limited ┬аnetwork ┬аbandwidth ┬а
├ШяГШтАп Global ┬аcollecCve ┬аoperaCons ┬а
├ШяГШтАп
Node
Memory
Application
MPI Library
NIC
Node
Memory
Memory
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
12 ┬а
A ┬аCase ┬аfor ┬аPerformance ┬аTools ┬а
vяБ╢тАп First ┬аline ┬аof ┬аdefense ┬а
Full ┬аexecuCon ┬аCmings ┬а(UNIX: ┬атАЬCmeтАЭ ┬аcommand) ┬а
├ШяГШтАп Comparisons ┬аbetween ┬аinput ┬аparameters ┬а
├ШяГШтАп Keep ┬аand ┬аtrack ┬аhistorical ┬аtrends ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Disadvantages ┬а
Measurements ┬аare ┬аcoarse ┬аgrain ┬а
├ШяГШтАп CanтАЩt ┬аpin ┬аperformance ┬аbodlenecks ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Alterna?ve: ┬аcode ┬аintegra?on ┬аof ┬аperformance ┬аprobes ┬а
Hard ┬аto ┬аmaintain ┬а
├ШяГШтАп Requirements ┬аsigniямБcant ┬аa ┬аpriori ┬аknowledge ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Performance ┬аTools ┬а
Enable ┬аямБne ┬аgrain ┬аinstrumentaCon ┬а
├ШяГШтАп Show ┬аrelaCon ┬аto ┬аsource ┬аcode ┬а
├ШяГШтАп Work ┬аuniversally ┬аacross ┬аapplicaCons ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
13 ┬а
Tuning ┬аConsideraCons ┬а
vяБ╢тАп
System ┬аLevel ┬аConsidera?ons ┬а
number ┬аof ┬аnodes, ┬аtask/thread, ┬а
placement, ┬аtopology, ┬аI/O ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Applica?on ┬аLevel ┬аConsidera?ons ┬а
load ┬аBalance, ┬аop?mal ┬аcompiler ┬а
ямВags, ┬аuse ┬аof ┬аtuned ┬аlibraries, ┬а
op?mal ┬аprogramming ┬аmodel ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Tools ┬аthat ┬аprovide ┬аoverview ┬а
Tools ┬аthat ┬аrecord ┬аsystem ┬аevents ┬а
ApplicaCon; ┬а
Medium ┬аROI ┬а
Tools ┬аthat ┬аadribute ┬аto ┬аmodules ┬а
Tools ┬аthat ┬аidenCfy ┬аsynchronizaCon ┬а
Architecture ┬аLevel ┬аConsidera?ons ┬а
execu?on ┬аeямГciency, ┬аcache ┬а
u?liza?on ┬аand ┬аlocality ┬а, ┬аavoid ┬а
picalls ┬аlike ┬аfalse ┬аcache ┬аsharing, ┬а
numa ┬аeямАects, ┬а ┬аmis-┬нтАРpredicted ┬а
branches ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
System: ┬а
High ┬аROI ┬а
Architecture: ┬а
Lower ┬аROI ┬а
Tools ┬аthat ┬аenable ┬аaccess ┬аto ┬аHWC ┬а
Tools ┬аthat ┬аmap ┬аto ┬аsource ┬аcode ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
10:90 ┬аrule: ┬а
The ┬аlast ┬а10% ┬аof ┬а
performance ┬аtake ┬а
90% ┬аof ┬аthe ┬а:me ┬а
11/11/2012 ┬а
14 ┬а
How ┬аto ┬аSelect ┬аa ┬аTool? ┬а
vяБ╢тАп A ┬аtool ┬аwith ┬аthe ┬аright ┬аfeatures ┬а
Must ┬аbe ┬аeasy ┬аto ┬аuse ┬а
├ШяГШтАп Provides ┬аcapability ┬аto ┬аanalyze ┬аthe ┬аcode ┬аat ┬аdiямАerent ┬аlevels ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп A ┬аtool ┬аmust ┬аmatch ┬аthe ┬аapplica?onтАЩs ┬аworkямВow ┬а
├ШяГШтАп
Requirements ┬аfrom ┬аinstrumentaCon ┬аtechnique ┬а
тАвтАп Access ┬аto ┬аand ┬аknowledge ┬аabout ┬аsource ┬аcode? ┬аRecompilaCon ┬аCme? ┬а
тАвтАп Machine ┬аenvironments? ┬аSupported ┬аplaUorms? ┬а
├ШяГШтАп
Remote ┬аexecuCon/analysis? ┬а
vяБ╢тАп Local ┬аsupport ┬аsupport ┬аand ┬аinstalla?on ┬а
vяБ╢тАп Why ┬аWe ┬аPicked ┬аOpen|SpeedShop? ┬а
Sampling ┬аand ┬аtracing ┬аin ┬аa ┬аsingle ┬аframework ┬а
├ШяГШтАп Easy ┬аto ┬аuse ┬аGUI ┬а& ┬аcommand ┬аline ┬аopCons ┬аfor ┬аremote ┬аexecuCon ┬а
├ШяГШтАп Transparent ┬аinstrumentaCon ┬а(preloading ┬а& ┬аbinary) ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп No ┬аneed ┬аto ┬аrecompile ┬аapplicaCon ┬а
├ШяГШтАп
Extensible ┬а ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
15 ┬а
Performance ┬аTools ┬аOverview ┬а
vяБ╢тАп
Basic ┬аOS ┬аtools ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Capture ┬аall ┬аMPI ┬аevents ┬а
Present ┬аas ┬аCmeline ┬а
Vampir ┬а(TU-┬нтАРDresden) ┬а
Jumpshot ┬а(ANL) ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Typically ┬аproямБling ┬аand ┬аtracing ┬а
Combined ┬аworkямВow ┬а
Typically ┬аGUI/some ┬аvis. ┬аsupport ┬а
Binary: ┬аOpen|SpeedShop ┬а(Krell/TriLab) ┬а
Source: ┬аTAU ┬а(U. ┬аof ┬аOregon) ┬а
Specialized ┬аtools/techniques ┬а
├ШяГШтАп
Tracing ┬аtool ┬аkits ┬а
ProямБle ┬аand ┬аtrace ┬аcapture ┬а
AutomaCc ┬а(parallel) ┬аtrace ┬аanalysis ┬а
Kojak/Scalasca ┬а(JSC) ┬а
Paraver ┬а(BSC) ┬а
Integrated ┬аtool ┬аkits ┬а
├ШяГШтАп
Typically ┬аunmodiямБed ┬аbinaries ┬а
Callstack ┬аanalysis ┬а
HPCToolkit ┬а(Rice ┬аU.) ┬а
MPI ┬аor ┬аOpenMP ┬аproямБles ┬а
mpiP ┬а(LLNL&ORNL) ┬а
ompP ┬а(LMU ┬аMunich) ┬а
Trace ┬аAnalysis ┬а
├ШяГШтАп
ProямБling/direct ┬аmeasurements ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
PAPI ┬аAPI ┬а& ┬аtool ┬аset ┬а
hwcCme ┬а(AIX) ┬а
Sampling ┬аtools ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Cme, ┬аgprof, ┬аstrace ┬а
Hardware ┬аcounters ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
vяБ╢тАп
Libra ┬а(LLNL) ┬а
Load ┬аbalance ┬аanalysis ┬а
BoxямБsh ┬а(LLNL/Utah/Davis) ┬а
3D ┬аvisualizaCon ┬аof ┬аtorus ┬аnetworks ┬а
Rubik ┬а(LLNL) ┬а
Node ┬аmapping ┬аon ┬аtorus ┬аarchitectures ┬а
Vendor ┬аTools ┬а
11/11/2012 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а2 ┬а
IntroducCon ┬аinto ┬аTools ┬аand ┬аOpen|SpeedShop ┬а
11/11/2012 ┬а
Open|SpeedShop ┬аTool ┬аSet ┬а
vяБ╢тАп Open ┬аSource ┬аPerformance ┬аAnalysis ┬аTool ┬аFramework ┬а
Most ┬аcommon ┬аperformance ┬аanalysis ┬аsteps ┬аall ┬аin ┬аone ┬аtool ┬а
├ШяГШтАп Combines ┬аtracing ┬аand ┬аsampling ┬аtechniques ┬а
├ШяГШтАп Extensible ┬аby ┬аplugins ┬аfor ┬аdata ┬аcollecCon ┬аand ┬аrepresentaCon ┬а
├ШяГШтАп Gathers ┬аand ┬аdisplays ┬аseveral ┬аtypes ┬аof ┬аperformance ┬аinformaCon ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Flexible ┬аand ┬аEasy ┬аto ┬аuse ┬а
├ШяГШтАп
User ┬аaccess ┬аthrough: ┬а
GUI, ┬аCommand ┬аLine, ┬аPython ┬аScrip6ng, ┬аconvenience ┬аscripts ┬а
vяБ╢тАп Several ┬аInstrumenta?on ┬аOp?ons ┬а
All ┬аwork ┬аon ┬аunmodiямБed ┬аapplica6on ┬аbinaries ┬а
├ШяГШтАп OямДine ┬аand ┬аonline ┬аdata ┬аcollec6on ┬а/ ┬аaGach ┬аto ┬аrunning ┬аcodes ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Supports ┬аa ┬аwide ┬аrange ┬аof ┬аsystems ┬а
Extensively ┬аused ┬аand ┬аtested ┬аon ┬аa ┬аvariety ┬аof ┬аLinux ┬аclusters ┬а
├ШяГШтАп New: ┬аCray ┬аXT/XE/XK ┬аand ┬аBlue ┬аGene ┬аP/Q ┬аsupport ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
18 ┬а
Typical ┬аTool ┬аWorkямВow ┬а(Example ┬аO|SS) ┬а
Application
тАЬExperimentтАЭ
Results can be
displayed using
several тАЬViewsтАЭ
Run
Defines what
and how data is
collected
Process and
Experiment
Control
Results
Stored in a
database
11/11/2012 ┬а
Basic ┬аInterface ┬аUsage ┬а
vяБ╢тАп Step ┬а1 ┬а
Gather ┬аdata ┬аfrom ┬аcommand ┬аline ┬а
├ШяГШтАп Example: ┬аosspcsamp ┬атАЬ<applicaCon>тАЭ ┬а
├ШяГШтАп Create ┬аdatabase ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Step ┬а2 ┬а
Analyze ┬аdata ┬аin ┬аGUI ┬а
├ШяГШтАп Simple ┬аgraphics ┬а
├ШяГШтАп Relate ┬аdata ┬аto ┬аsource ┬а
├ШяГШтАп openss ┬атАУf ┬а<db ┬аямБle> ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
20 ┬а
AlternaCve ┬аInterfaces ┬а
vяБ╢тАп Scrip?ng ┬аlanguage ┬а
Immediate ┬аcommand ┬аinterface ┬а
├ШяГШтАп O|SS ┬аinteracCve ┬аcommand ┬аline ┬а(CLI) ┬а
┬а
┬а
├ШяГШтАп
Experiment Commands
expAttach
expCreate
expDetach
expGo
expView
vяБ╢тАп Python ┬аmodule ┬а
List Commands
list тАУv exp
list тАУv hosts
import openss
list тАУv src
my_filename=openss.FileList("myprog.a.out")
my_exptype=openss.ExpTypeList("pcsamp")Session Commands
setBreak
my_id=openss.expCreate(my_filename,my_exptype)
openGui
openss.expGo()
My_metric_list = openss.MetricList("exclusive")
my_viewtype = openss.ViewTypeList("pcsampтАЭ)
result = openss.expView(my_id,my_viewtype,my_metric_list)
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
21 ┬а
Performance ┬аExperiments ┬а
vяБ╢тАп Concept ┬аof ┬аan ┬аExperiment ┬а
What ┬аto ┬аmeasure ┬аand ┬аfrom ┬аwhich ┬аsources? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аto ┬аselect, ┬аview, ┬аand ┬аanalyze ┬аthe ┬аresulCng ┬аdata? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Basic ┬аques?on ┬аbefore ┬аusing ┬аany ┬аtool ┬а
Does ┬аa ┬аtool ┬аsupport ┬аthe ┬аexperiment ┬аI ┬аneed? ┬а
├ШяГШтАп How ┬аdo ┬аI ┬аpick ┬аand ┬аthen ┬аspecify ┬аthe ┬аright ┬аexperiment? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп O|SS ┬аexperiments ┬аconsists ┬аof ┬аCollectors ┬аand ┬аViews ┬а
Experiment ┬аtype ┬а(data ┬аtype ┬аto ┬аgather) ┬аis ┬аchosen ┬аby ┬аuser ┬а
├ШяГШтАп Any ┬аexperiment ┬аcan ┬аbe ┬аapplied ┬аto ┬аany ┬аapplicaCon ┬а
├ШяГШтАп Collectors ┬аdeямБne ┬аspeciямБc ┬аperformance ┬аdata ┬аsources ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
├ШяГШтАп
Program ┬аcounter ┬аsamples ┬а
Call ┬аstack ┬аsamples ┬а
Hardware ┬аcounters ┬а
Tracing ┬аof ┬аlibrary ┬аrouCnes ┬а
Views ┬аspecify ┬аperformance ┬аdata ┬аaggregaCon ┬аand ┬аpresentaCon ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
22 ┬а
Two ┬аMain ┬аClasses ┬аof ┬аExperiments ┬а
vяБ╢тАп Sta?s?cal ┬аSampling ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Periodically ┬аinterrupt ┬аexecuCon ┬аand ┬аrecord ┬аlocaCon ┬а
Report ┬аstaCsCcal ┬аdistribuCon ┬аacross ┬аall ┬аreported ┬аlocaCons ┬а
Data ┬аtypically ┬аaggregated ┬а(all ┬аresults ┬аadded ┬аtogether) ┬аover ┬аCme ┬а
Most ┬аcommon ┬аmetric ┬аis ┬аCme, ┬аbut ┬аother ┬аmetrics ┬аpossible ┬а
Useful ┬аto ┬аget ┬аan ┬аoverview ┬а ┬а
Low ┬аand ┬аuniform ┬аoverhead ┬а
vяБ╢тАп Event ┬аTracing ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Gather ┬аand ┬аstore ┬аindividual ┬аapplicaCon ┬аevents ┬а
Examples: ┬аfuncCon ┬аinvocaCons, ┬аMPI ┬аmessages, ┬аI/O ┬аcalls ┬а
Events ┬аare ┬аtypically ┬аCme ┬аstamped ┬а
Provides ┬аdetailed ┬аper ┬аevent ┬аinformaCon ┬а
Can ┬аlead ┬аto ┬аhuge ┬аdata ┬аvolumes ┬а
Higher ┬аoverhead, ┬аpotenCally ┬аin ┬аbursts ┬а
vяБ╢тАп Hybrid ┬аapproach ┬аcombining ┬аtracing ┬аand ┬аsampling ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
23 ┬а
Sampling ┬аExperiments ┬аin ┬аO|SS ┬а
vяБ╢тАп PC ┬аSampling ┬а(pcsamp) ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Record ┬аPC ┬аrepeatedly ┬аat ┬аuser ┬аdeямБned ┬аCme ┬аinterval ┬а
Low ┬аoverhead ┬аoverview ┬аof ┬аCme ┬аdistribuCon ┬а
Good ┬аямБrst ┬аstep, ┬аlightweight ┬аoverview ┬а
vяБ╢тАп Call ┬аPath ┬аProямБling ┬а(user?me) ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
PC ┬аSampling ┬аand ┬аCall ┬аstacks ┬аfor ┬аeach ┬аsample ┬а
Provides ┬аinclusive ┬аand ┬аexclusive ┬аCming ┬аdata ┬а
Use ┬аto ┬аямБnd ┬аhot ┬аcall ┬аpaths, ┬аwhom ┬аis ┬аcalling ┬аwho ┬а
vяБ╢тАп Hardware ┬аCounters ┬а(hwc, ┬аhwc?me, ┬аhwcsamp) ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Access ┬аto ┬аdata ┬аlike ┬аcache ┬аand ┬аTLB ┬аmisses ┬а
hwc, ┬аhwcCme: ┬а
├ШяГШтАп
hwcsamp: ┬а
тАвтАп Sample ┬аa ┬аHWC ┬аevent ┬аbased ┬аon ┬аan ┬аevent ┬аthreshold ┬а
тАвтАп Default ┬аevent ┬аis ┬аPAPI_TOT_CYC ┬аoverямВows ┬а
тАвтАп Periodically ┬аsample ┬аup ┬аto ┬а6 ┬аcounter ┬аevents ┬аbased ┬а(hwcsamp) ┬а
тАвтАп Default ┬аevents ┬аare ┬аPAPI_FP_OPS ┬аand ┬аPAPI_TOT_CYC ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
24 ┬а
Tracing ┬аExperiments ┬аin ┬аO|SS ┬а
vяБ╢тАп Input/Output ┬аTracing ┬а(io, ┬аiot) ┬а
Record ┬аinvocaCon ┬аof ┬аall ┬аPOSIX ┬аI/O ┬аevents ┬а
├ШяГШтАп Provides ┬аaggregate ┬аand ┬аindividual ┬аCmings ┬а
├ШяГШтАп Store ┬аfuncCon ┬аarguments ┬аand ┬аreturn ┬аcode ┬аfor ┬аeach ┬аcall ┬а(iot) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп MPI ┬аTracing ┬а(mpi, ┬аmpit, ┬аmpioc) ┬а
Record ┬аinvocaCon ┬аof ┬аall ┬аMPI ┬аrouCnes ┬а
├ШяГШтАп Provides ┬аaggregate ┬аand ┬аindividual ┬аCmings ┬а
├ШяГШтАп Store ┬аfuncCon ┬аarguments ┬аand ┬аreturn ┬аcode ┬аfor ┬аeach ┬аcall ┬а(mpit) ┬а
├ШяГШтАп Create ┬аOpen ┬аTrace ┬аFormat ┬а(OTF) ┬аoutput ┬а(mpioU) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Floa?ng ┬аPoint ┬аExcep?on ┬аTracing ┬а(fpe) ┬а
Triggered ┬аby ┬аany ┬аFPE ┬аcaused ┬аby ┬аthe ┬аapplicaCon ┬а
├ШяГШтАп Helps ┬аpinpoint ┬аnumerical ┬аproblem ┬аareas ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
25 ┬а
Performance ┬аAnalysis ┬аin ┬аParallel ┬а
vяБ╢тАп How ┬аto ┬аdeal ┬аwith ┬аconcurrency? ┬а
├ШяГШтАп
Any ┬аexperiment ┬аcan ┬аbe ┬аapplied ┬аto ┬аparallel ┬аapplicaCon ┬а
тАвтАп Important ┬аstep: ┬аaggregaCon ┬аor ┬аselecCon ┬аof ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп
Special ┬аexperiments ┬аtargeCng ┬аparallelism/synchronizaCon ┬а
vяБ╢тАп O|SS ┬аsupports ┬аMPI ┬аand ┬аthreaded ┬аcodes ┬а
AutomaCcally ┬аapplied ┬аto ┬аall ┬аtasks/threads ┬а
├ШяГШтАп Default ┬аviews ┬аaggregate ┬аacross ┬аall ┬аtasks/threads ┬а
├ШяГШтАп Data ┬аfrom ┬аindividual ┬аtasks/threads ┬аavailable ┬а
├ШяГШтАп Thread ┬аsupport ┬а(incl. ┬аOpenMP) ┬аbased ┬аon ┬аPOSIX ┬аthreads ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп SpeciямБc ┬аparallel ┬аexperiments ┬а(e.g., ┬аMPI) ┬а
├ШяГШтАп
Wraps ┬аMPI ┬аcalls ┬аand ┬аreports ┬а ┬а
тАвтАп MPI ┬аrouCne ┬аCme ┬а
тАвтАп MPI ┬аrouCne ┬аparameter ┬аinformaCon ┬а ┬а
├ШяГШтАп
The ┬аmpit ┬аexperiment ┬аalso ┬аstore ┬аfuncCon ┬аarguments ┬аand ┬аreturn ┬а
code ┬аfor ┬аeach ┬аcall ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
26 ┬а
How ┬аto ┬аRun ┬аa ┬аFirst ┬аExperiment ┬аin ┬аO|SS? ┬а
1.тАп
Picking ┬аthe ┬аexperiment ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
2.тАп
Launching ┬аthe ┬аapplica?on ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
3.тАп
How ┬аdo ┬аI ┬аcontrol ┬аmy ┬аapplicaCon ┬аunder ┬аO|SS? ┬а
Enclose ┬аhow ┬аyou ┬аnormally ┬аrun ┬аyour ┬аapplica:on ┬аin ┬аquotes ┬а
osspcsamp ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а256 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а65 ┬а65 ┬а65тАЭ ┬а
Storing ┬аthe ┬аresults ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
4.тАп
What ┬аdo ┬аI ┬аwant ┬аto ┬аmeasure? ┬а
We ┬аwill ┬аstart ┬аwith ┬аpcsamp ┬аto ┬аget ┬аa ┬аямБrst ┬аoverview ┬а
O|SS ┬аwill ┬аcreate ┬аa ┬аdatabase ┬а
Name: ┬аsmg2000-┬нтАРpcsamp.openss ┬а
Exploring ┬аthe ┬аgathered ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
How ┬аdo ┬аI ┬аinterpret ┬аthe ┬аdata? ┬а
O|SS ┬аwill ┬аprint ┬аa ┬аdefault ┬аreport ┬а
Open ┬аthe ┬аGUI ┬аto ┬аanalyze ┬аdata ┬аin ┬аdetail ┬а(run: ┬атАЬopenssтАЭ) ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
27 ┬а
Example ┬аRun ┬аwith ┬аOutput ┬а
vяБ╢тАп osspcsamp ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а2 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а65 ┬а65 ┬а65тАЭ ┬а(1/2) ┬а
Bash> ┬аosspcsamp ┬а"mpirun ┬а-┬нтАРnp ┬а2 ┬а./smg2000 ┬а-┬нтАРn ┬а65 ┬а65 ┬а65" ┬а
[openss]: ┬аpcsamp ┬аexperiment ┬аusing ┬аthe ┬аpcsamp ┬аexperiment ┬аdefault ┬аsampling ┬аrate: ┬а"100". ┬а
[openss]: ┬аUsing ┬аOPENSS_PREFIX ┬аinstalled ┬аin ┬а/opt/OSS-┬нтАРmrnet ┬а
[openss]: ┬аSezng ┬аup ┬аoямДine ┬аraw ┬аdata ┬аdirectory ┬аin ┬а/tmp/jeg/oямДine-┬нтАРoss ┬а
[openss]: ┬аRunning ┬аoямДine ┬аpcsamp ┬аexperiment ┬аusing ┬аthe ┬аcommand: ┬а
"mpirun ┬а-┬нтАРnp ┬а2 ┬а/opt/OSS-┬нтАРmrnet/bin/ossrun ┬а"./smg2000 ┬а-┬нтАРn ┬а65 ┬а65 ┬а65" ┬аpcsamp" ┬а
┬а
Running ┬аwith ┬аthese ┬аdriver ┬аparameters: ┬а
┬а(nx, ┬аny, ┬аnz) ┬а ┬а ┬а ┬а= ┬а(65, ┬а65, ┬а65) ┬а
┬атАж ┬а
┬а<SMG ┬аnaCve ┬аoutput> ┬а
тАж ┬а
Final ┬аRelaCve ┬аResidual ┬аNorm ┬а= ┬а1.774415e-┬нтАР07 ┬а
[openss]: ┬аConverCng ┬аraw ┬аdata ┬аfrom ┬а/tmp/jeg/oямДine-┬нтАРoss ┬аinto ┬аtemp ┬аямБle ┬аX.0.openss ┬а
┬а
Processing ┬аraw ┬аdata ┬аfor ┬аsmg2000 ┬а
Processing ┬аprocesses ┬аand ┬аthreads ┬а... ┬а
Processing ┬аperformance ┬аdata ┬а... ┬а
Processing ┬аfuncCons ┬аand ┬аstatements ┬а... ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
28 ┬а
Example ┬аRun ┬аwith ┬аOutput ┬а
vяБ╢тАп osspcsamp ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а2 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а65 ┬а65 ┬а65тАЭ ┬а(2/2) ┬а
[openss]: ┬аRestoring ┬аand ┬аdisplaying ┬аdefault ┬аview ┬аfor: ┬а
┬а/home/jeg/DEMOS/demos/mpi/openmpi-┬нтАР1.4.2/smg2000/test/smg2000-┬нтАРpcsamp-┬нтАР1.openss ┬а
[openss]: ┬аThe ┬аrestored ┬аexperiment ┬аidenCямБer ┬аis: ┬а ┬а-┬нтАРx ┬а1 ┬а
┬а
┬аExclusive ┬аCPU ┬аCme ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а% ┬аof ┬аCPU ┬аTime ┬а ┬аFuncCon ┬а(deямБning ┬аlocaCon) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аin ┬аseconds. ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.630000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а43.060498221 ┬а ┬аhypre_SMGResidual ┬а(smg2000: ┬аsmg_residual.c,152) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.860000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а33.926453144 ┬а ┬аhypre_CyclicReducCon ┬а(smg2000: ┬аcyclic_reducCon.c,757) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.280000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.321470937 ┬а ┬аhypre_SemiRestrict ┬а(smg2000: ┬аsemi_restrict.c,125) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.210000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.491103203 ┬а ┬аhypre_SemiInterp ┬а(smg2000: ┬аsemi_interp.c,126) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.150000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1.779359431 ┬а ┬аopal_progress ┬а(libopen-┬нтАРpal.so.0.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.100000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1.186239620 ┬аmca_btl_sm_component_progress ┬а(libmpi.so.0.0.2) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.090000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1.067615658 ┬а ┬аhypre_SMGAxpy ┬а(smg2000: ┬аsmg_axpy.c,27) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.080000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.948991696 ┬а ┬аompi_generic_simple_pack ┬а(libmpi.so.0.0.2) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.070000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.830367734 ┬а ┬а__GI_memcpy ┬а(libc-┬нтАР2.10.2.so) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.070000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.830367734 ┬аhypre_StructVectorSetConstantValues ┬а(smg2000: ┬а
struct_vector.c,537) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.060000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.711743772 ┬а ┬аhypre_SMG3BuildRAPSym ┬а(smg2000: ┬аsmg3_setup_rap.c,233) ┬а
┬а ┬а
vяБ╢тАпView ┬аwith ┬аGUI: ┬а ┬аopenss ┬атАУf ┬аsmg2000-┬нтАРpcsamp-┬нтАР1.openss ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
29 ┬а
Default ┬аOutput ┬аReport ┬аView ┬а
Toolbar to switch
Views
Performance Data
Default view: by Function
(Data is sum from all
processes and threads)
Select тАЬFunctionsтАЭ, click D-icon
Graphical
Representation
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
30 ┬а
Statement ┬аReport ┬аOutput ┬аView ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
Performance Data
View Choice: Statements
Select тАЬstatements, click D-icon
Statement in Program that
took the most time
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
31 ┬а
Associate ┬аSource ┬а& ┬аPerformance ┬аData ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
Double click to open
source window
Use window controls to
split/arrange windows
Selected performance
data point
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
32 ┬а
Summary ┬а
vяБ╢тАп Place ┬аthe ┬аway ┬аyou ┬аrun ┬аyour ┬аapplica?on ┬аnormally ┬аin ┬аquotes ┬а
and ┬аpass ┬аit ┬аas ┬аan ┬аargument ┬аto ┬аosspcsamp, ┬аor ┬аany ┬аof ┬аthe ┬аother ┬а
experiment ┬аconvenience ┬аscripts: ┬аossio, ┬аossmpi, ┬аetc. ┬а
├ШяГШтАп
osspcsamp ┬атАЬsrun ┬атАУN ┬а8 ┬атАУn ┬а64 ┬а./mpi_applicaCon ┬аapp_argsтАЭ ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аsends ┬аa ┬аsummary ┬аproямБle ┬аto ┬аstdout ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аcreates ┬аa ┬аdatabase ┬аямБle ┬а ┬а
vяБ╢тАп Display ┬аalterna?ve ┬аviews ┬аof ┬аthe ┬аdata ┬аwith ┬аthe ┬аGUI ┬аvia: ┬а ┬а
├ШяГШтАп
openss ┬атАУf ┬а<database ┬аямБle> ┬а
vяБ╢тАп Display ┬аalterna?ve ┬аviews ┬аof ┬аthe ┬аdata ┬аwith ┬аthe ┬аCLI ┬аvia: ┬а ┬а
├ШяГШтАп
openss ┬атАУcli ┬атАУf ┬а<database ┬аямБle> ┬а
vяБ╢тАп On ┬аclusters, ┬аneed ┬аto ┬аset ┬аOPENSS_RAWDATA_DIR ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Should ┬аpoint ┬аto ┬аa ┬аdirectory ┬аin ┬аa ┬аshared ┬аямБle ┬аsystem ┬а
More ┬аon ┬аthis ┬аlater ┬атАУ ┬аusually ┬аdone ┬аin ┬аa ┬аmodule ┬аor ┬аdotkit ┬аямБle. ┬а
vяБ╢тАп Start ┬аwith ┬аpcsamp ┬аfor ┬аoverview ┬аof ┬аperformance ┬а
vяБ╢тАп Then ┬аhome ┬аinto ┬аperformance ┬аissues ┬аwith ┬аother ┬аexperiments ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
33 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а3 ┬а
Basic ┬аCming ┬аexperiments ┬аand ┬аtheir ┬аPros/Cons ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
34 ┬а
Step ┬а1: ┬аFlat ┬аProямБle ┬а
vяБ╢тАп Answers ┬аa ┬аbasic ┬аques?on: ┬а
Where ┬аdoes ┬аmy ┬аcode ┬аspend ┬аits ┬аCme? ┬а
├ШяГШтАп Time ┬аspent ┬аat ┬аeach ┬аfuncCon ┬а
├ШяГШтАп Aggregate ┬а(sum) ┬аmeasurements ┬аduring ┬аcollecCon ┬а
├ШяГШтАп Over ┬аCme ┬аand ┬аcode ┬аsecCons ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Why ┬аuse ┬аa ┬аproямБle? ┬а
Reduced ┬аsize ┬аof ┬аperformance ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп Typically ┬аcollected ┬аwith ┬аlow ┬аoverhead ┬а
├ШяГШтАп Provides ┬аgood ┬аoverview ┬аof ┬аperformance ┬аof ┬аapplicaCon ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Disadvantages ┬аof ┬аusing ┬аa ┬аproямБle ┬а
Requires ┬аa-┬нтАРpriori ┬аdeямБniCon ┬аof ┬аaggregaCon ┬а
├ШяГШтАп Omits ┬аperformance ┬аdetails ┬аof ┬аindividual ┬аevents ┬а
├ШяГШтАп Possible ┬аsampling ┬аfrequency ┬аskew ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
35 ┬а
Flat ┬аProямБles ┬аin ┬аO|SS: ┬аPCSamp ┬а
Basic ┬аsyntax ┬а(same ┬аas ┬аin ┬а1st ┬аexperiment ┬аbefore): ┬а
osspcsamp ┬атАЬhow ┬аyou ┬аrun ┬аyour ┬аexecutable ┬аnormallyтАЭ ┬а
┬а
Examples: ┬а
osspcsamp ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а ┬а
osspcsamp ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а ┬аhigh ┬а
┬а
Op?onal ┬аParameter: ┬а
Sampling ┬аfrequency ┬а(samples ┬аper ┬аsecond) ┬а
├ШяГШтАп AlternaCve ┬аparameter: ┬аhigh ┬а(200) ┬а| ┬аlow ┬а(50) ┬а| ┬аdefault ┬а(100) ┬а
├ШяГШтАп
Recommenda6on: ┬аcompile ┬аcode ┬аwith ┬атАУg ┬аto ┬аget ┬аstatements! ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
36 ┬а
How ┬аto ┬аRead ┬аFlat ┬аProямБles ┬а
┬а ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
37 ┬а
IdenCfying ┬аCriCcal ┬аRegions ┬а
vяБ╢тАп ProямБles ┬аshow ┬аcomputa?onally ┬аintensive ┬аcode ┬аregions ┬а
├ШяГШтАп
First ┬аviews: ┬аTime ┬аspent ┬аper ┬аfuncCons ┬аor ┬аper ┬аstatements ┬а
vяБ╢тАп Ques?ons: ┬а
Are ┬аthose ┬аfuncCons/statements ┬аexpected? ┬а
├ШяГШтАп Do ┬аthey ┬аmatch ┬аthe ┬аcomputaConal ┬аkernels? ┬а
├ШяГШтАп Any ┬аrunCme ┬аfuncCons ┬аtaking ┬аa ┬аlot ┬аof ┬аCme? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Iden?fy ┬аboVleneck ┬аcomponents ┬а
View ┬аthe ┬аproямБle ┬аaggregated ┬аby ┬аshared ┬аobjects ┬а
├ШяГШтАп Correct/expected ┬аmodules? ┬а
├ШяГШтАп Impact ┬аof ┬аsupport ┬аand ┬аrunCme ┬аlibraries ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
38 ┬а
Adding ┬аContext ┬аthrough ┬аStack ┬аTraces ┬а
vяБ╢тАп
Func?on ┬а ┬а
A ┬а
Missing ┬аinforma?on ┬аin ┬аямВat ┬а
proямБles ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Func?on ┬а ┬а
B ┬а
Func?on ┬а ┬а
C ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Cri?cal ┬аtechnique: ┬аStack ┬аtraces ┬а
├ШяГШтАп
Func?on ┬а ┬а
D ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Gather ┬аstack ┬аtrace ┬аfor ┬аeach ┬а
performance ┬аsample ┬а
Aggregate ┬аonly ┬аsamples ┬аwith ┬а
equal ┬аtrace ┬а
User ┬аperspec?ve: ┬а
├ШяГШтАп
Func?on ┬а ┬а
E ┬а
DisCnguish ┬аrouCnes ┬аcalled ┬аfrom ┬а
mulCple ┬аcallers ┬а
Understand ┬аthe ┬аcall ┬аinvocaCon ┬а
history ┬а
Context ┬аfor ┬аperformance ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп
BuderямВy ┬аviews ┬а
┬а(caller/callee ┬аrelaConships) ┬а
Hot ┬аcall ┬аpaths ┬а ┬а
тАвтАп Paths ┬аthrough ┬аapplicaCon ┬аthat ┬а
take ┬аmost ┬аCme ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
39 ┬а
Inclusive ┬аvs. ┬аExclusive ┬аTiming ┬а
vяБ╢тАп
Func?on ┬а ┬а
A ┬а
Stack ┬аtraces ┬аenable ┬а
calcula?on ┬аof ┬аinclusive/
exclusive ┬а?mes ┬а
├ШяГШтАп
Func?on ┬а ┬а
B ┬а
тАвтАп See: ┬аFuncCon ┬аB ┬а
Func?on ┬а ┬а
C ┬а
├ШяГШтАп
Func?on ┬а ┬а
D ┬а
Exclusive ┬аTime ┬аfor ┬аB ┬а
Implementa?on ┬аsimilar ┬аto ┬аямВat ┬а
proямБles ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Func?on ┬а ┬а
E ┬а
Time ┬аspent ┬аinside ┬аa ┬аfuncCon ┬аand ┬а
its ┬аchildren ┬а(inclusive) ┬а ┬а ┬а
тАвтАп See ┬аFuncCon ┬аC ┬аand ┬аchildren ┬а
vяБ╢тАп
Inclusive ┬аTime ┬аfor ┬аC ┬а
Time ┬аspent ┬аinside ┬аa ┬аfuncCon ┬аonly ┬а
(exclusive) ┬а ┬а ┬а
Sample ┬аPC ┬аinformaCon ┬а
AddiConally ┬аcollect ┬аcall ┬аstack ┬а
informaCon ┬аat ┬аevery ┬аsample ┬а
TradeoямАs ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Pro: ┬аObtain ┬аaddiConal ┬аcontext ┬а
informaCon ┬а
Con: ┬аHigher ┬аoverhead/lower ┬а
sampling ┬аrate ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
40 ┬а
In/Exclusive ┬аTime ┬аin ┬аO|SS: ┬аUserCme ┬а
Basic ┬аsyntax: ┬а
ossuserCme ┬атАЬhow ┬аyou ┬аrun ┬аyour ┬аexecutable ┬аnormallyтАЭ ┬а
┬а
Examples: ┬а
ossuserCme ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а
ossuserCme ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬аlow ┬а
┬а
vяБ╢тАп Parameters ┬а
Sampling ┬аfrequency ┬а(samples ┬аper ┬аsecond) ┬а
AlternaCve ┬аparameter: ┬аhigh ┬а(70) ┬а| ┬аlow ┬а(18) ┬а| ┬аdefault ┬а(35) ┬а
┬а
Recommenda6on: ┬аcompile ┬аcode ┬аwith ┬атАУg ┬аto ┬аget ┬аstatements! ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
41 ┬а
Reading ┬аInclusive/Exclusive ┬аTimings ┬а
vяБ╢тАп Default ┬аView ┬а
Similar ┬аto ┬аpcsamp ┬аview ┬аfrom ┬аямБrst ┬аexample ┬а
├ШяГШтАп Calculates ┬аinclusive ┬аversus ┬аexclusive ┬аCmes ┬а
├ШяГШтАп
Exclusive
Time
Inclusive
Time
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
42 ┬а
InterpreCng ┬аCall ┬аContext ┬аData ┬а
vяБ╢тАп Inclusive ┬аversus ┬аexclusive ┬а?mes ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аsimilar: ┬аchild ┬аexecuCons ┬аare ┬аinsigniямБcant ┬а
тАвтАп May ┬аnot ┬аbe ┬аuseful ┬аto ┬аproямБle ┬аbelow ┬аthis ┬аlayer ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аinclusive ┬аCme ┬аsigniямБcantly ┬аgreater ┬аthan ┬аexclusive ┬аCme: ┬а
тАвтАп Focus ┬аadenCon ┬аto ┬аthe ┬аexecuCon ┬аCmes ┬аof ┬аthe ┬аchildren ┬а
vяБ╢тАп Hotpath ┬аanalysis ┬а
├ШяГШтАп
Which ┬аpaths ┬аtakes ┬аthe ┬аmost ┬аCme? ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
43 ┬а
Stack ┬аTrace ┬аViews: ┬аHot ┬аCall ┬аPath ┬а
┬а ┬а ┬а
Hot Call Path
Click HC-icon
Access to all:
-All stack traces (S├кяГк)
top-down view
-All call paths (C├кяГк)
bottom-up view
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
44 ┬а
InterpreCng ┬аCall ┬аContext ┬аData ┬а
vяБ╢тАп Inclusive ┬аversus ┬аexclusive ┬а?mes ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аsimilar: ┬аchild ┬аexecuCons ┬аare ┬аinsigniямБcant ┬а
тАвтАп May ┬аnot ┬аbe ┬аuseful ┬аto ┬аproямБle ┬аbelow ┬аthis ┬аlayer ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аinclusive ┬аCme ┬аsigniямБcantly ┬аgreater ┬аthan ┬аexclusive ┬аCme: ┬а
тАвтАп Focus ┬аadenCon ┬аto ┬аthe ┬аexecuCon ┬аCmes ┬аof ┬аthe ┬аchildren ┬а
vяБ╢тАп Hotpath ┬аanalysis ┬а
├ШяГШтАп
Which ┬аpaths ┬аtakes ┬аthe ┬аmost ┬аCme? ┬а
vяБ╢тАп BuVerямВy ┬аanalysis ┬а(similar ┬аto ┬аgprof) ┬а
├ШяГШтАп
Should ┬аbe ┬аdone ┬аon ┬атАЬsuspiciousтАЭ ┬аfuncCons ┬а
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
├ШяГШтАп
FuncCons ┬аwith ┬аlarge ┬аexecuCon ┬аCme ┬а
FuncCons ┬аwith ┬аlarge ┬аdiямАerence ┬аbetween ┬аimplicit ┬аand ┬аexplicit ┬аCme ┬а
FuncCons ┬аof ┬аinterest ┬а
FuncCons ┬аthat ┬атАЬtake ┬аunexpectedly ┬аwrongтАЭ ┬а
тАж ┬а
Shows ┬аsplit ┬аof ┬аCme ┬аin ┬аcallees ┬аand ┬аcallers ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
45 ┬а
Stack ┬аTrace ┬аViews: ┬аBuderямВy ┬аView ┬а
vяБ╢тАп Similar ┬аto ┬аwell ┬аknown ┬атАЬgprofтАЭ ┬аtool ┬а
Callers of
тАЬworkerтАЭ
тАЬworkerтАЭ
Callees of
тАЬworkerтАЭ
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
46 ┬а
Comparing ┬аPerformance ┬аData ┬а
vяБ╢тАп Key ┬аfunc?onality ┬аfor ┬аany ┬аperformance ┬аanalysis ┬а
Absolute ┬аnumbers ┬аoтАвen ┬аdonтАЩt ┬аhelp ┬а
├ШяГШтАп Need ┬аsome ┬аkind ┬аof ┬аbaseline ┬а/ ┬аnumber ┬аto ┬аcompare ┬аagainst ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Typical ┬аexamples ┬а
Before/aтАвer ┬аopCmizaCon ┬а
├ШяГШтАп DiямАerent ┬аconямБguraCons ┬аor ┬аinputs ┬а
├ШяГШтАп DiямАerent ┬аranks, ┬аprocesses ┬аor ┬аthreads ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Very ┬аlimited ┬аsupport ┬аin ┬аmost ┬аtools ┬а
Manual ┬аoperaCon ┬аaтАвer ┬аmulCple ┬аruns ┬а
├ШяГШтАп Requires ┬аlining ┬аup ┬аproямБle ┬аdata ┬а
├ШяГШтАп Even ┬аharder ┬аfor ┬аtraces ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аhas ┬аsupport ┬аto ┬аline ┬аup ┬аproямБles ┬а
Perform ┬аmulCple ┬аexperiments ┬аand ┬аcreate ┬аmulCple ┬аdatabases ┬а
├ШяГШтАп Script ┬аto ┬аload ┬аall ┬аexperiments ┬аand ┬аcreate ┬аmulCple ┬аcolumns ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
47 ┬а
Comparing ┬аPerformance ┬аData ┬аin ┬аO|SS ┬а
vяБ╢тАп Convenience ┬аScript: ┬аosscompare ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Compares ┬аOpen|SpeedShop ┬аdatabases ┬аto ┬аeach ┬аother ┬а
Syntax: ┬аosscompare ┬атАЬdb1.openss,db2.openss,тАжтАЭ ┬а[opCons] ┬а
osscompare ┬аman ┬аpage ┬аhas ┬аmore ┬аdetails ┬а
Produces ┬аside-┬нтАРby-┬нтАРside ┬аcomparison ┬аlisCng ┬а
Limit ┬аthe ┬аnumber ┬аof ┬аlines ┬аby ┬атАЬrows=nnтАЭ ┬аopCon ┬а
Specify ┬аthe: ┬аviewtype=[funcCons|statements|linkedobjects] ┬а
├ШяГШтАп
oname=<output ┬аямБle ┬аname> ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Compare ┬аup ┬аto ┬а8 ┬аat ┬аone ┬аCme ┬а
OpConally ┬аcreate ┬а"csv" ┬аoutput ┬аfor ┬аinput ┬аinto ┬аspreadsheet ┬а(Excel,..) ┬а
тАвтАп Control ┬аthe ┬аview ┬аgranularity. ┬а ┬аCompare ┬аbased ┬аon ┬аthe ┬аfuncCon, ┬аstatement, ┬аor ┬а
library ┬аlevel. ┬аFuncCon ┬аlevel ┬аis ┬аthe ┬аdefault. ┬аSo, ┬аby ┬аdefault ┬аthe ┬аcompare ┬аwill ┬аbe ┬а
done ┬аcomparing ┬аthe ┬аperformance ┬аof ┬аfuncCons ┬аin ┬аeach ┬аof ┬аthe ┬аdatabases. ┬аIf ┬а
statements ┬аis ┬аspeciямБed ┬аthen ┬аall ┬аthe ┬аcomparisons ┬аwill ┬аbe ┬аmade ┬аby ┬аlooking ┬аat ┬а
the ┬аperformance ┬аof ┬аeach ┬аstatement ┬аin ┬аall ┬аthe ┬аdatabases ┬аthat ┬аare ┬аspeciямБed. ┬а
Similar ┬аfor ┬аlibraries, ┬аif ┬аlinkedobject ┬аis ┬аselected ┬аas ┬аthe ┬аviewtype ┬аparameter. ┬а
тАвтАп Specify ┬аthe ┬аname ┬аof ┬аthe ┬аcomma ┬аseparated ┬аlist ┬аand ┬аcompare ┬аtext ┬аямБles ┬аwhich ┬а
are ┬аcreated ┬аif ┬аthe ┬аOPENSS_CREATE_CSV ┬аenvironment ┬аis ┬аset. ┬а
тАвтАп export ┬аOPENSS_CREATE_CSV=1 ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
48 ┬а
Comparison ┬аReport ┬аin ┬аO|SS ┬а
osscompare ┬а"smg2000-┬нтАРpcsamp.openss,smg2000-┬нтАРpcsamp-┬нтАР1.openssтАЭ ┬а
openss]: ┬аLegend: ┬а-┬нтАРc ┬а2 ┬аrepresents ┬аsmg2000-┬нтАРpcsamp.openss ┬а
[openss]: ┬аLegend: ┬а-┬нтАРc ┬а4 ┬аrepresents ┬аsmg2000-┬нтАРpcsamp-┬нтАР1.openss ┬а
-┬нтАРc ┬а2, ┬аExclusive ┬аCPU ┬а ┬а ┬а-┬нтАРc ┬а4, ┬аExclusive ┬аCPU ┬а ┬аFuncCon ┬а(deямБning ┬аlocaCon) ┬а
┬а ┬а ┬аCme ┬аin ┬аseconds. ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аCme ┬аin ┬аseconds. ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.870000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.630000000 ┬а ┬аhypre_SMGResidual ┬а(smg2000: ┬аsmg_residual.c,152) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.610000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.860000000 ┬а ┬аhypre_CyclicReducCon ┬а(smg2000: ┬аcyclic_reducCon.c,757) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.030000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.150000000 ┬а ┬аopal_progress ┬а(libopen-┬нтАРpal.so.0.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1.330000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.100000000 ┬аmca_btl_sm_component_progress ┬а(libmpi.so.0.0.2: ┬а
topo_unity_component.c,0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.280000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.210000000 ┬а ┬аhypre_SemiInterp ┬а(smg2000: ┬аsemi_interp.c,126) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.280000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.040000000 ┬а ┬аmca_pml_ob1_progress ┬а(libmpi.so.0.0.2: ┬аtopo_unity_component.c,
0) ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
49 ┬а
Summary ┬а/ ┬аTiming ┬аanalysis ┬а
vяБ╢тАп Typical ┬аstar?ng ┬аpoint: ┬а
Flat ┬аproямБle ┬а
├ШяГШтАп Aggregated ┬аinformaCon ┬аon ┬аwhere ┬аCme ┬аis ┬аspent ┬аin ┬аa ┬аcode ┬а
├ШяГШтАп Low ┬аand ┬аuniform ┬аoverhead ┬аwhen ┬аimplemented ┬аas ┬аsampling ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Adding ┬аcontext ┬а
From ┬аwhere ┬аwas ┬аa ┬аrouCne ┬аcalled, ┬аwhich ┬аrouCne ┬аdid ┬аit ┬аcall ┬а
├ШяГШтАп Enables ┬аthe ┬аcalculaCon ┬аof ┬аexclusive ┬аand ┬аinclusive ┬аCming ┬а
├ШяГШтАп Technique: ┬аstack ┬аtraces ┬аcombined ┬аwith ┬аsampling ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Key ┬аanalysis ┬аop?ons ┬а
Hot ┬аcall ┬аpaths ┬аthat ┬аcontains ┬аmost ┬аexecuCon ┬аCme ┬а
├ШяГШтАп BuderямВy ┬аview ┬аto ┬аshow ┬аrelaCons ┬аto ┬аparents/children ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Compara?ve ┬аanalysis ┬а
Absolute ┬аnumbers ┬аoтАвen ┬аcarry ┬аlidle ┬аmeaning ┬а
├ШяГШтАп Need ┬аthe ┬аcorrect ┬аbase ┬аline ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
50 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а4 ┬а
Advanced ┬аanalysis: ┬аHardware ┬аCounter ┬аExperiments ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
51 ┬а
What ┬аTiming ┬аAlone ┬аDoesnтАЩt ┬аTell ┬аyou ┬атАж ┬а
vяБ╢тАп Timing ┬аinforma?on ┬аshows ┬аwhere ┬аyou ┬аspend ┬аyour ┬а?me ┬а
Hot ┬аfuncCons ┬а/ ┬аstatements ┬а/ ┬аlibraries ┬а
├ШяГШтАп Hot ┬аcall ┬аpaths ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп BUT: ┬аIt ┬аdoesnтАЩt ┬аshow ┬аyou ┬аwhy ┬а
Are ┬аthe ┬аcomputaConally ┬аintensive ┬аparts ┬аeямГcient? ┬а
├ШяГШтАп Which ┬аresources ┬аconstrain ┬аexecuCon? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Answer ┬аcan ┬аbe ┬аvery ┬аplacorm ┬аdependent ┬а
Bodlenecks ┬аmay ┬аdiямАer ┬а
├ШяГШтАп Cause ┬аof ┬аmissing ┬аperformance ┬аportability ┬а
├ШяГШтАп Need ┬аto ┬аtune ┬аto ┬аarchitectural ┬аparameters ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Next: ┬аInves?gate ┬аhardware/applica?on ┬аinterac?on ┬а
EямГcient ┬аuse ┬аof ┬аhardware ┬аresources ┬а
├ШяГШтАп Architectural ┬аunits ┬а(on/oямА ┬аchip) ┬аthat ┬аare ┬аstressed ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
52 ┬а
The ┬аMemory ┬аSystem ┬а
vяБ╢тАп Modern ┬аmemory ┬аsystems ┬аare ┬аcomplex ┬а
Deep ┬аhierarchies ┬а
├ШяГШтАп Explicitly ┬аmanaged ┬аmemory ┬а
├ШяГШтАп NUMA ┬аbehavior ┬а
├ШяГШтАп Streaming/Prefetching ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Key: ┬аlocality ┬а
Accessing ┬аthe ┬аsame ┬аdata ┬аrepeatedly(Temporal) ┬а
├ШяГШтАп Accessing ┬аneighboring ┬аdata(SpaCal) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Informa?on ┬аto ┬аlook ┬аfor ┬а
Read/Write ┬аintensity ┬а
├ШяГШтАп Prefetch ┬аeямГciency ┬а
├ШяГШтАп Cache ┬аmiss ┬аrate ┬аat ┬аall ┬аlevels ┬а
├ШяГШтАп TLB ┬аmiss ┬аat ┬аrates ┬а
├ШяГШтАп NUMA ┬аoverheads ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
53 ┬а
Other ┬аArchitectural ┬аFeatures ┬а
vяБ╢тАп Computa?onal ┬аintensity ┬а
Cycles ┬аper ┬аinstrucCon ┬а(CPI) ┬а
├ШяГШтАп Number ┬аof ┬аямВoaCng ┬аpoint ┬аinstrucCons ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Branches ┬а
Number ┬аof ┬аbranches ┬аtaken ┬а(pipeline ┬аямВushes) ┬а
├ШяГШтАп Miss ┬аspeculaCons ┬а/ ┬аWrong ┬аbranch ┬аpredicCon ┬аresults ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп SIMD/Mul?media/Streaming ┬аExtensions ┬а
├ШяГШтАп
Are ┬аthey ┬аused ┬аin ┬аthe ┬аrespecCve ┬аcode ┬аpieces? ┬а
vяБ╢тАп System-┬нтАРwide ┬аinforma?on ┬а
I/O ┬аbusses ┬а
├ШяГШтАп Network ┬аcounters ┬а
├ШяГШтАп Power/Temperature ┬аsensors ┬а
├ШяГШтАп DiямГculty: ┬аrelaCng ┬аthis ┬аinformaCon ┬аto ┬аsource ┬аcode ┬а
┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
54 ┬а
Hardware ┬аPerformance ┬аCounters ┬а
vяБ╢тАп Architectural ┬аFeatures ┬а
Typically/Mostly ┬аpackaged ┬аinside ┬аthe ┬аCPU ┬а
├ШяГШтАп Count ┬аhardware ┬аevents ┬аtransparently ┬аwithout ┬аoverhead ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Newer ┬аplacorms ┬аalso ┬аprovide ┬аsystem ┬аcounters ┬а
Network ┬аcards ┬аand ┬аswitches ┬а
├ШяГШтАп Environmental ┬аsensors ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Drawbacks ┬а
Availability ┬аdiямАers ┬аbetween ┬аplaUorm ┬а& ┬аprocessors ┬а
├ШяГШтАп Slight ┬аsemanCc ┬аdiямАerences ┬аbetween ┬аplaUorms ┬а
├ШяГШтАп In ┬аsome ┬аcases ┬а: ┬аrequires ┬аprivileged ┬аaccess ┬а& ┬аkernel ┬аpatches ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Recommended: ┬аAccess ┬аthrough ┬аPAPI ┬а
API ┬аfor ┬аtools ┬а+ ┬аsimple ┬аrunCme ┬аtools ┬а
├ШяГШтАп AbstracCons ┬аfor ┬аsystem ┬аspeciямБc ┬аlayers ┬а
├ШяГШтАп hdp://icl.cs.utk.edu/papi/ ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
55 ┬а
The ┬аO|SS ┬аHWC ┬аExperiments ┬а
vяБ╢тАп Provides ┬аaccess ┬аto ┬аhardware ┬аcounters ┬а
Implemented ┬аon ┬аtop ┬аof ┬аPAPI ┬а
├ШяГШтАп Access ┬аto ┬аPAPI ┬аand ┬аnaCve ┬аcounters ┬а
├ШяГШтАп Examples: ┬аcache ┬аmisses, ┬аTLB ┬аmisses, ┬аbus ┬аaccesses ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Basic ┬аmodel ┬а1: ┬аThresholding: ┬аHWC, ┬аHWC?me ┬а
User ┬аselects ┬аcounter ┬а
├ШяГШтАп Run ┬аunCl ┬аa ┬аямБxed ┬аnumber ┬аof ┬аevents ┬аhave ┬аbeen ┬аreached ┬а
├ШяГШтАп Ideal ┬аnumber ┬аof ┬аevents ┬а(threshold) ┬аdepends ┬аon ┬аapplicaCon ┬а
├ШяГШтАп HWC ┬а= ┬аямВat ┬аhardware ┬аcounter ┬аproямБle ┬а
├ШяГШтАп HWCCme ┬а= ┬аproямБles ┬аwith ┬аcontext ┬а/ ┬аstacktraces ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Basic ┬аmodel ┬а2: ┬аTimer ┬аBased ┬аSampling: ┬аHWCsamp ┬а
├ШяГШтАп
Periodically ┬аinterrupt ┬аthe ┬аapplicaCon ┬а
тАвтАп Take ┬аPC ┬аsample ┬а
тАвтАп Read ┬аand ┬аrecord ┬аcounts ┬аfor ┬аeach ┬аHWC ┬аevent ┬а
├ШяГШтАп
Reset ┬аnumber ┬аof ┬аevents ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
56 ┬а
Examples ┬аof ┬аTypical ┬аCounters ┬а
PAPI ┬аName ┬а
Descrip?on ┬а
Threshold ┬а
PAPI_L1_DCM ┬а
L1 ┬аdata ┬аcache ┬аmisses ┬а
high ┬а
PAPI_L2_DCM ┬а
L2 ┬аdata ┬аcache ┬аmisses ┬а
high/medium ┬а
PAPI_L1_DCA ┬а
L1 ┬аdata ┬аcache ┬аaccesses ┬а
high ┬а
PAPI_FPU_IDL ┬а
Cycles ┬аin ┬аwhich ┬аFPUs ┬аare ┬аidle ┬а
high/medium ┬а
PAPI_STL_ICY ┬а
Cycles ┬аwith ┬аno ┬аinstrucCon ┬аissue ┬а
high/medium ┬а
PAPI_BR_MSP ┬а
Miss-┬нтАРpredicted ┬аbranches ┬а
medium/low ┬а
PAPI_FP_INS ┬а
Number ┬аof ┬аямВoaCng ┬аpoint ┬аinstrucCons ┬а
high ┬а
PAPI_LD_INS ┬а ┬а
Number ┬аof ┬аload ┬аinstrucCons ┬а
high ┬а
PAPI_VEC_INS ┬а ┬а
Number ┬аof ┬аvector/SIMD ┬аinstrucCons ┬а
high/medium ┬а
PAPI_HW_INT ┬а ┬а
Number ┬аof ┬аhardware ┬аinterrupts ┬а
low ┬а
PAPI_TLB_TL ┬а
Number ┬аof ┬аTLB ┬аmisses ┬а
low ┬а
Note: ┬аThreshold ┬аindicaCons ┬аare ┬аjust ┬аrough ┬аguidance ┬аand ┬аdepend ┬аon ┬аthe ┬аapplicaCon. ┬а
Note: ┬аNot ┬аall ┬аcounters ┬аexist ┬аon ┬аall ┬аplaUorms ┬а(check ┬аwith ┬аpapi_avail) ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
57 ┬а
Recommend ┬аstart ┬аwith ┬аHWCsamp ┬а
vяБ╢тАп ┬аosshwcsamp ┬атАЬ<command>< ┬аargs>тАЭ ┬а[ ┬аdefault ┬а|
<PAPI_event_list>|<sampling_rate>] ┬а
├ШяГШтАп
SequenCal ┬аjob ┬аexample: ┬а ┬а
├ШяГШтАп
Parallel ┬аjob ┬аexample: ┬а ┬а
тАвтАп osshwcsamp ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а
тАвтАп osshwcsamp ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а128 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а
PAPI_L1_DCM,PAPI_L1_TCA ┬а50 ┬а
vяБ╢тАп default ┬аevents: ┬аPAPI_TOT_CYC ┬аand ┬аPAPI_FP_OPS ┬а
vяБ╢тАп default ┬аsampling_rate: ┬а100 ┬а ┬а
vяБ╢тАп <PAPI_event_list>: ┬аComma ┬аseparated ┬аPAPI ┬аevent ┬аlist ┬а
(Maximum ┬аof ┬а6 ┬аevents ┬аthat ┬аcan ┬аbe ┬аcombined) ┬а ┬а
vяБ╢тАп <sampling_rate>:Integer ┬аvalue ┬аsampling ┬аrate ┬а
vяБ╢тАп Use ┬аevent ┬аcount ┬аvalues ┬аto ┬аguide ┬аselecCon ┬аof ┬аthresholds ┬а
for ┬аHWC, ┬аHWCCme ┬аexperiments ┬аfor ┬аdeeper ┬аanalysis ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
58 ┬а
SelecCng ┬аthe ┬аCounters ┬а& ┬аSampling ┬аRate ┬а
vяБ╢тАп For ┬аosshwcsamp, ┬аOpen|SpeedShop ┬аsupports ┬атАж ┬а
├ШяГШтАп
Derived ┬аand ┬аNon ┬аderived ┬аPAPI ┬аpresets ┬а ┬а
тАвтАп All ┬аderived ┬аand ┬аnon ┬аderived ┬аevents ┬аreported ┬аby ┬атАЬpapi_availтАЭ ┬а
тАвтАп Also ┬аreported ┬аby ┬аrunning ┬атАЬosshwcsampтАЭ ┬аwith ┬аno ┬аarguments ┬а
тАвтАп Ability ┬аto ┬аsample ┬аup ┬аto ┬аsix ┬а(6) ┬аcounters ┬аat ┬аone ┬аCme ┬а
├ШяГШтАп
All ┬аnaCve ┬аevents ┬а
тАвтАп Architecture ┬аspeciямБc ┬а(incl. ┬аnaming) ┬а
тАвтАп Names ┬аlisted ┬аin ┬аthe ┬аPAPI ┬аdocumentaCon ┬а
тАвтАп NaCve ┬аevents ┬аreported ┬аby ┬атАЬpapi_native_availтАЭ ┬а
vяБ╢тАп Sampling ┬аrate ┬аdepends ┬аon ┬аapplica?on ┬а
├ШяГШтАп
Overhead ┬аvs. ┬аAccuracy ┬а
тАвтАп Lower ┬аsampling ┬аrate ┬аcause ┬аless ┬аsamples ┬а
vяБ╢тАп NOTE: ┬аIf ┬аa ┬аcounter ┬аdoes ┬аnot ┬аappear ┬аin ┬аthe ┬аoutput, ┬аthere ┬а
may ┬аbe ┬аa ┬аconямВict ┬аin ┬аthe ┬аhardware ┬аcounters. ┬а ┬аTo ┬аямБnd ┬а
conямВicts ┬аuse: ┬аpapi_event_chooser ┬аPRESET ┬а<list ┬аof ┬аevents> ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
59 ┬а
Possible ┬аHWC ┬аCombinaCons ┬аTo ┬аUse* ┬а ┬а
Xeons ┬а
vяБ╢тАп PAPI_FP_INS,PAPI_LD_INS,PAPI_SR_INS ┬а ┬а(load ┬аstore ┬аinfo, ┬аmemory ┬а
bandwidth ┬аneeds) ┬а
vяБ╢тАп PAPI_L1_DCM,PAPI_L1_TCA ┬а(L1 ┬аcache ┬аhit/miss ┬аra?os) ┬а
vяБ╢тАп PAPI_L2_DCM,PAPI_L2_TCA ┬а(L2 ┬аcache ┬аhit/miss ┬аra?os) ┬а
vяБ╢тАп LAST_LEVEL_CACHE_MISSES,LAST_LEVEL_CACHE_REFERENCES ┬а(L3 ┬аcache ┬а
info) ┬а
vяБ╢тАп MEM_UNCORE_RETIRED:REMOTE_DRAM,MEM_UNCORE_RETIRED:LOC
AL_DRAM ┬а(local/nonlocal ┬аmemory ┬аaccess) ┬а
For ┬аOpterons ┬аonly ┬а
vяБ╢тАп PAPI_FAD_INS,PAPI_FML_INS ┬а ┬а(Floa?ng ┬аpoint ┬аadd ┬аmult) ┬а
vяБ╢тАп PAPI_FDV_INS,PAPI_FSQ_INS ┬а(sqrt ┬аand ┬аdivisions) ┬а
vяБ╢тАп PAPI_FP_OPS,PAPI_VEC_INS ┬а(ямВoa?ng ┬аpoint ┬аand ┬аvector ┬аinstruc?ons) ┬а
vяБ╢тАп READ_REQUEST_TO_L3_CACHE:ALL_CORES,L3_CACHE_MISSES:ALL_COR
ES ┬а(L3 ┬аcache) ┬а
*Credit: ┬аKoushik ┬аGhosh, ┬аLLNL ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
60 ┬а
Viewing ┬аhwcsamp ┬аData ┬а
vяБ╢тАп hwcsamp ┬аdefault ┬аview: ┬аCounter ┬а= ┬аTotal ┬аCycles ┬а& ┬аFP ┬аops ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
61 ┬а
Viewing ┬аhwcsamp ┬аData ┬аin ┬аCLI ┬а
openss ┬а-┬нтАРcli ┬а-┬нтАРf ┬аsmg2000-┬нтАРhwcsamp-┬нтАР1.openss ┬а ┬а
openss>>[openss]: ┬аThe ┬аrestored ┬аexperiment ┬аidenCямБer ┬аis: ┬а ┬а-┬нтАРx ┬а1 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
openss>>expview ┬а
┬а ┬аExclusive ┬аCPU ┬аCme ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а% ┬аof ┬аCPU ┬аTime ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аPAPI_TOT_CYC ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аPAPI_FP_OPS ┬а ┬аFuncCon ┬а(deямБning ┬аlocaCon) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аin ┬аseconds. ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.920000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а44.697833523 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а11772604888 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1198486900 ┬а ┬аhypre_SMGResidual ┬а(smg2000: ┬а
smg_residual.c,152) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.510000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а28.620296465 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а7478131309 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а812850606 ┬а ┬аhypre_CyclicReducCon ┬а(smg2000: ┬а
cyclic_reducCon.c,757) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.310000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.534777651 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а915610917 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а48863259 ┬а ┬аopal_progress ┬а(libopen-┬нтАРpal.so.0.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.300000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.420752566 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а910260309 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а100529525 ┬а ┬аhypre_SemiRestrict ┬а(smg2000: ┬а
semi_restrict.c,125) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.290000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.306727480 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а874155835 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а48509938 ┬а ┬аmca_btl_sm_component_progress ┬а(libmpi.so.
0.0.2) ┬а ┬а ┬а
openss>>expview ┬а-┬нтАРm ┬аямВops ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аMямВops ┬а ┬аFuncCon ┬а(deямБning ┬аlocaCon) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а478.639000000 ┬а ┬аhypre_ExchangeLocalData ┬а(smg2000: ┬аcommunicaCon.c,708) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а456.405900000 ┬а ┬аhypre_StructAxpy ┬а(smg2000: ┬аstruct_axpy.c,25) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
62 ┬а
Viewing ┬аhwcsamp ┬аData ┬аin ┬аCLI ┬а
openss>>expview ┬а-┬нтАРm ┬аямВops ┬а-┬нтАРv ┬аstatements
┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аMямВops ┬а ┬аStatement ┬аLocaCon ┬а(Line ┬аNumber) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а462.420300000 ┬а ┬аsmg3_setup_rap.c(677) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а456.405900000 ┬а ┬аstruct_axpy.c(69) ┬а ┬а ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а453.119050000 ┬а ┬аsmg3_setup_rap.c(672) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а450.492600000 ┬а ┬аsemi_restrict.c(246) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а444.427800000 ┬а ┬аstruct_matrix.c(29) ┬а ┬а ┬а
openss>>expview ┬а-┬нтАРv ┬аlinkedobjects ┬а
┬аExclusive ┬аCPU ┬аCme ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а% ┬аof ┬аCPU ┬аTime ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аPAPI_TOT_CYC ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аPAPI_FP_OPS ┬а ┬аLinkedObject ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аin ┬аseconds. ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а7.710000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а87.315968290 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а22748513124 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2396367480 ┬а ┬аsmg2000 ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.610000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а6.908267271 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1789631493 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а126423208 ┬а ┬аlibmpi.so.0.0.2 ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.310000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.510758777 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а915610917 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а48863259 ┬а ┬аlibopen-┬нтАРpal.so.0.0.0 ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а0.200000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2.265005663 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а521249939 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а46127342 ┬а ┬аlibc-┬нтАР2.10.2.so ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а8.830000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а100.000000000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а25975005473 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2617781289 ┬а ┬аReport ┬аSummary ┬а
openss>> ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
63 ┬а
Deeper ┬аAnalysis ┬аwith ┬аHWC ┬аand ┬аHWCCme ┬а
vяБ╢тАп ┬аosshwc[?me] ┬атАЬ<command> ┬а< ┬аargs>тАЭ ┬а[ ┬аdefault ┬а| ┬а
<PAPI_event> ┬а| ┬а<PAPI ┬аthreshold> ┬а| ┬а<PAPI_event><PAPI ┬а
threshold> ┬а] ┬а
├ШяГШтАп
SequenCal ┬аjob ┬аexample: ┬а ┬а
тАвтАп osshwc[Cme] ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬аPAPI_FP_OPS ┬а50000 ┬а
├ШяГШтАп
Parallel ┬аjob ┬аexample: ┬а ┬а
тАвтАп osshwc[Cme] ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а128 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а
vяБ╢тАп default: ┬аevent ┬а(PAPI_TOT_CYC), ┬аthreshold ┬а(10000) ┬а
vяБ╢тАп <PAPI_event>: ┬аPAPI ┬аevent ┬аname ┬а
vяБ╢тАп <PAPI ┬аthreshold>: ┬аPAPI ┬аinteger ┬аthreshold ┬а
vяБ╢тАп NOTE: ┬а ┬аIf ┬аthe ┬аoutput ┬аis ┬аempty, ┬аtry ┬аlowering ┬аthe ┬а
<threshold> ┬аvalue. ┬аThere ┬аmay ┬аnot ┬аhave ┬аbeen ┬аenough ┬аPAPI ┬а
event ┬аoccurrences ┬аto ┬аrecord ┬аand ┬аpresent ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
64 ┬а
Viewing ┬аhwc ┬аData ┬а
vяБ╢тАп hwc ┬аdefault ┬аview: ┬аCounter ┬а= ┬аTotal ┬аCycles ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
65 ┬а
Viewing ┬аhwcCme ┬аData ┬а
hwc?me ┬аdefault ┬аview: ┬аCounter ┬а= ┬аL1 ┬аCache ┬аMisses ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
66 ┬а
Hardware ┬аPerformance ┬аCounters ┬аExamples ┬а
1)тАп
Bring ┬аout ┬аimportance ┬аof ┬аsimple ┬аhardware ┬аcounter ┬а
through ┬аeasy ┬аto ┬аunderstand ┬аBLAS1, ┬аBLAS2, ┬аBLAS3 ┬а
examples ┬а
┬зяВзтАп
┬зяВзтАп
2)тАп
MoCvated ┬аby ┬аdiямГculty ┬аin ┬аevaluaCng ┬аproямБled ┬аcode ┬аsecCon ┬а
performance ┬аeямГciency ┬аas ┬аgathered ┬аfrom ┬аcounter ┬аdata ┬а(usually ┬аa ┬а
large ┬аnumber) ┬а
Use ┬аwell ┬аunderstood ┬аcode ┬аkernelтАЩs ┬аuse ┬аof ┬аhardware ┬аcomponents ┬а
( ┬аcache, ┬аvector ┬аunits, ┬аetc.,); ┬аcounter ┬аdata ┬а& ┬аtheir ┬аraCos ┬аfrom ┬а
kernels ┬аserves ┬аas ┬атАШmarkersтАЩ ┬аto ┬аgauge ┬аdata ┬аfrom ┬аreal ┬аapplicaCons. ┬а
Bring ┬аout ┬аimportance ┬аof ┬аa ┬аfew ┬аuseful ┬аhardware ┬аcounter ┬а
performance ┬аra?os. ┬а
┬зяВзтАп
ComputaConal ┬аintensity, ┬аCPI, ┬аMemory ┬аOps ┬аper ┬аямВoat_ops, ┬атАж ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
67 ┬а
┬аHardware ┬аPerformance ┬аCounters ┬а ┬а
The ┬аMemory ┬аPyramid ┬аand ┬аPerformance ┬а
├ШяГШтАпMemory ┬аcloser ┬аto ┬аthe ┬аCPU ┬аfaster, ┬аsmaller ┬а
├ШяГШтАпMemory ┬аfurther ┬аaway ┬аfrom ┬аCPU ┬аslower, ┬аlarger ┬а
├ШяГШтАпMost ┬аexpensive ┬аoperaCon ┬аis ┬аmoving ┬аdata ┬а
├ШяГШтАпCan ┬аonly ┬аdo ┬аuseful ┬аwork ┬аon ┬аdata ┬аat ┬аthe ┬аtop ┬а
├ШяГШтАпExample ┬аNehalem: ┬а ┬аaccess ┬аlatencies ┬аclock ┬аcycles ┬а
├ШяГШтАп ┬аL1 ┬а= ┬а4 ┬а ┬а
├ШяГШтАп ┬а ┬а ┬а ┬аL2 ┬а= ┬а9 ┬а
├ШяГШтАп ┬аL3 ┬а= ┬а47 ┬а
├ШяГШтАпMain ┬а ┬аlocal ┬аNUMA ┬аMemory ┬а= ┬а81 ┬а
├ШяГШтАпMain ┬аnon-┬нтАРLocal ┬аNUMA ┬аMemory ┬а= ┬а128 ┬а
CPU
L1 Cache
L2 Cache
Shared L3 Cache
Main Memory
For ┬аa ┬аgiven ┬аalgorithm, ┬аserial ┬а
performance ┬аis ┬аall ┬аabout ┬аmaximizing ┬а
CPU ┬аFlop ┬аrate ┬аand ┬аminimizing ┬а
memory ┬аoperaCons ┬аin ┬аscienCямБc ┬а
codes ┬а
Remote Memory ┬а
Disk ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
68 ┬а
BLAS ┬аOperaCons ┬аIllustrate ┬аimpact ┬аof ┬аmoving ┬аdata ┬а ┬а
A, ┬аB, ┬аC ┬а= ┬аnxn ┬аMatrices; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аx,y ┬а= ┬аnx1 ┬аVectors; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аk ┬а= ┬аScaler
┬а
┬а
Level ┬а
Opera?on ┬а
# ┬аMemory ┬а
Refs ┬аor ┬аOps ┬а
# ┬аFlops ┬а Flops/Ops ┬а Comments ┬а
on ┬аFlops/
Ops ┬а
1 ┬а
y ┬а= ┬аkx ┬а+ ┬аy ┬а
3n ┬а
2n ┬а
2/3 ┬а
Achieved ┬аin ┬а
Benchmarks ┬а
2 ┬а
y ┬а= ┬аAx ┬а+ ┬аy ┬а
n2 ┬а
2n2 ┬а
2 ┬а
Achieved ┬аin ┬а
Benchmarks ┬а
3 ┬а
C ┬а= ┬аAB ┬а+ ┬аC ┬а
4n2 ┬а
2n3 ┬а
n/2 ┬а
Exceeds ┬аHW ┬а
MAX ┬а
Use ┬аthese ┬аFlops/Ops ┬аto ┬аunderstand ┬аhow ┬аsecCons ┬аof ┬аyour ┬аcode ┬аrelate ┬аto ┬а
simple ┬аmemory ┬аaccess ┬аpaderns ┬аas ┬аtypiямБed ┬аby ┬аthese ┬аBLAS ┬аoperaCons ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
69 ┬а
Analyzing ┬аHWC ┬аdataExample: ┬а ┬а ┬а ┬аBLAS ┬аLevel ┬а1 ┬а ┬а
OSS ┬аExperiments ┬аConducted: ┬аhwc ┬аor ┬аhwcsamp ┬а ┬а
┬а
PAPI ┬аCounters: ┬аPAPI_FP_OPS, ┬аPAPI_TOT_CYC, ┬аPAPI_LD_INS, ┬аPAPI_ST_INS, ┬а
PAPI_TOT_INS ┬а
┬а
Derived ┬аmetrics ┬а( ┬аor ┬аraCos) ┬аof ┬аInterest: ┬аGFLOPs, ┬аямВoat_ops/cycle, ┬аinstrucCons/cycle, ┬а
loads/cycle, ┬аstores/cycle, ┬аand ┬аямВoat_ops/memory_ops ┬а
┬а
Blas ┬а1 ┬аKernel: ┬а ┬аDAXPY; ┬а ┬аy ┬а= ┬аalpha ┬а* ┬аx ┬а+ ┬аy ┬а
┬а
Kernel ┬аCode: ┬а
┬аdo ┬аi=1,n ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аy(i) ┬а= ┬аalpha ┬а* ┬аx(i) ┬а+ ┬аy(i) ┬а
enddo ┬а
┬а
Kernel ┬аCode ┬аparameters ┬аused ┬аin ┬аthe ┬аexperiments: ┬а ┬а
n ┬а= ┬а10,000; ┬а ┬а( ┬аdata ┬аямБts ┬аin ┬аcache ┬а) ┬а
kernel ┬аcode ┬аcalled ┬аin ┬аan ┬аoutside ┬аloop ┬а100,000 ┬аCmes ┬аto ┬аget ┬аreasonable ┬аrun ┬аCmes ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
70 ┬а
Analyzing ┬аHWC ┬аdata, ┬аExample ┬а1; ┬аBLAS ┬а1; ┬а ┬а ┬аPAPI ┬аdata ┬аand ┬аanalysis ┬а
n
10000
Mem ┬аRefs=3n FLOPS ┬аCalc loop ┬аblas ┬аcode PAPI_LD_INS PAPI_SR_INS PAPI_FP_OPS PAPI_TOT_CYC PAPI_TOT_INS
30000
20000
100000
1.02E+09 5.09E+08
1.03E+09
2.04E+09
2.43E+09
code ┬аtime, ┬а
Error ┬аPAPI ┬а Error ┬аCorrected ┬а
PAPI ┬а
Calc ┬а
secs code ┬аGFLOPS FPC
IPC
LPC
SPC
FLOPS
FLOPS Error ┬аMem ┬аRefs PAPI_GLOPS Flops/ops FLOPS/OPS
6.4596E-┬нтАР06 3.096124 0.505386876 1.190989226 0.500489716 0.249412341 -┬нтАР93.80%
3.10%
-┬нтАР2.15% 3.195244288 0.673937178 0.6666667
Although ┬аdaxpy ┬аperforms ┬аtwo ┬аямВoaCng ┬аpoint ┬аoperaCons ┬аper ┬аiteraCon, ┬аit ┬аis ┬аcounted ┬аas ┬аone ┬а
ямВoaCng ┬аpoint ┬аinstrucCon ┬аin ┬аPAPI. ┬аBecause ┬аof ┬аthis, ┬аthere ┬аare ┬аsituaCons ┬аwhere ┬аPAPI_FP_INS ┬аmay ┬а
produce ┬аfewer ┬аямВoaCng ┬аpoint ┬аcounts ┬аthan ┬аexpected. ┬а ┬аIn ┬аthis ┬аexample ┬аPAPI_FP_OPS ┬аwas ┬а
mulCplied ┬аby ┬а2 ┬аto ┬аmatch ┬аthe ┬аtheoreCcal ┬аexpected ┬аFLOP ┬аcount. ┬а
┬а
Formula ┬аfor ┬аcalculaCng ┬а# ┬аLoad ┬аInstrucCons: ┬а(Intel ┬аCounter: ┬аMEM_INST_RETIRED:LOADS)(16 ┬а
byte ┬аaligned ┬аloads ┬аto ┬аXMM ┬аregisters) ┬а
┬а= ┬а( ┬а2 ┬аvectors)*(vec_length)*(loop)*(bytes_per_word) ┬а/ ┬а ┬а(16 ┬а ┬аbytes_per_load) ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
71 ┬а
What ┬аHardware ┬аCounter ┬аMetrics ┬аcan ┬аtell ┬аus ┬аabout ┬аcode ┬а
performance ┬а
vяБ╢тАп
As ┬аset ┬аof ┬аuseful ┬аmetrics ┬аthat ┬аcan ┬аbe ┬аcalculated ┬аfor ┬аcode ┬аfunc?ons: ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
FLOPS/Memory ┬аOps ┬а(FMO): ┬аWould ┬аlike ┬аthis ┬аto ┬аbe ┬аlarge, ┬аimplies ┬аgood ┬аdata ┬аlocality ┬а ┬а ┬а
(Also ┬аcalled ┬аComputaConal ┬аIntensity ┬аor ┬аOps/Refs) ┬а
Flops/Cycle ┬а(FPC): ┬аLarge ┬аvalues ┬аfor ┬аFP ┬аintensive ┬аcodes ┬аsuggests ┬аeямГcient ┬аCPU ┬аuClizaCon ┬а
InstrucCons/Cycle ┬а(IPC): ┬аLarge ┬аvalues ┬аsuggest ┬аgood ┬аbalance ┬аwith ┬аminimal ┬аstalls ┬а
Loads/Cycle ┬а(LPC): ┬аUseful ┬аfor ┬аcalculaCng ┬аFMO, ┬аmay ┬аindicate ┬аgood ┬аstride ┬аthrough ┬аarrays ┬а
Stores/Cycle ┬а(SPC): ┬аUseful ┬аfor ┬аcalculaCng ┬аFMO, ┬аmay ┬аindicate ┬аgood ┬аstride ┬аthrough ┬аarray ┬а
┬а
Operation
Kernel PAPI_GFLOPS
BLAS ┬а1; ┬аy= ┬аalpha ┬а*x ┬а+ ┬аy do ┬аloop
0.67
BLAS ┬а2; ┬аy ┬а= ┬аA ┬а* ┬аx ┬а+ ┬аy ┬а
do ┬аloop
0.94
BLAS ┬а2; ┬аy ┬а= ┬аA ┬а* ┬аx ┬а+ ┬аy ┬а DGEMV
1.89
BLAS ┬а3; ┬аC ┬а= ┬аA ┬а* ┬аB ┬а+ ┬аC do ┬аloop(kji)
6.29
BLAS ┬а3; ┬аC ┬а= ┬аA ┬а* ┬аB ┬а+ ┬аC DGEMM
12.96
FMO
0.67
2.00
FPC
0.51
0.14
0.29
0.87
1.84
IPC
1.19
0.26
0.42
1.74
1.26
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
LPC
0.50
0.07
0.15
0.21
0.59
11/11/2012 ┬а
SPC
0.25
0.00
0.03
0.00
0.01
72 ┬а
Hardware ┬аcounter ┬аfor ┬аsimple ┬аmath ┬аkernels ┬а
Other ┬аHWC ┬аmetrics ┬аthat ┬аare ┬аuseful ┬аshown ┬аhere ┬а ┬а
code
3dFFT;
256x256x256
matmul
500x500
HPCCG;
sparseMV;
100x100x100
QR Fact.
N=2350
Comp.
Inten;ops/ref
1.33
1.71
1.68
0.64
MFLOPS/papi
952
4159
3738
352
MFLOPS code
1370
4187
4000
276
percent peak
19.8
86.7
77.9
7.3
fpOps/TLB
miss
841.6515146
9040759.488
697703.964
14.05636016
fpOps/D1
cache miss
25.5290058
167.9364898
144.9081716
10.24364227
fpOps/
DC_MISS
29.42427018
170.5178224
149.9578195
11.1702481
ops/cycle
0.4
1.75
1.56
0.15
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
73 ┬а
AMG ┬а: ┬аLLNL ┬аSparse ┬аSolver ┬аBenchmark ┬аExample ┬а(uses ┬аHypre ┬аLibrary) ┬а
Major ┬аreasons ┬аon-┬нтАРnode ┬аscaling ┬аlimita?ons ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Memory ┬аBandwidth ┬а ┬а
Shared ┬аL3 ┬аCache ┬а ┬а
L3 ┬аcache ┬аmiss ┬аfor ┬а1,2,4 ┬аPes ┬аmatches ┬а
expecta?on ┬аfor ┬аstrong ┬аscaling ┬а ┬а
vяБ╢тАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
AMG ┬аIntra ┬аNode ┬аScaling ┬а
16 ┬а
Reduced ┬аdata ┬а ┬аper ┬аPE ┬а
L3 ┬аmisses ┬аdecreasing ┬аup ┬аto ┬а4 ┬аPEs ┬аlinearly. ┬а ┬а ┬а ┬а
Speedup ┬а
vяБ╢тАп
14 ┬а
AMG ┬аWeak ┬а
12 ┬а
AMG ┬аStrong ┬а
10 ┬а
AMG ┬аIdeal ┬а
8 ┬а
6 ┬а
4 ┬а
2 ┬а
0 ┬а
L3_CACHE_MISSES:ALL ┬а
0 ┬а
2 ┬а
4 ┬а
6 ┬а
8 ┬а
10 ┬а
12 ┬а
14 ┬а
16 ┬а
# ┬аof ┬аCores ┬а
16 ┬а
8 ┬а
4 ┬а
vяБ╢тАп
On ┬аthe ┬аother ┬аhand ┬аL3 ┬аEvic?ons ┬аfor ┬а1,2,4 ┬а
PEs ┬аsimilarly ┬аdecrease ┬атАШnear-┬нтАРperfectтАЩ ┬аbut ┬а
drama?cally ┬аincreases ┬аto ┬а100x ┬аat ┬а8PEs ┬а
and ┬а170x ┬аat ┬а16 ┬аPEs ┬а
vяБ╢тАп
L3 ┬аevic?ons ┬аare ┬аa ┬аgood ┬аmeasure ┬аof ┬а
memory ┬аbandwidth ┬аlimited ┬аperformance ┬а
boVleneck ┬аat ┬аa ┬аnode ┬а
vяБ╢тАп
General ┬аMemory ┬аBW ┬аlimita?on ┬а
Remedies ┬а
2 ┬а
1 ┬а
0 ┬а
0.25 ┬а
0.5 ┬а
0.75 ┬а
1 ┬а
1.25 ┬а
Normalized ┬аto ┬а1 ┬аPE ┬аcount; ┬аCounts ┬аare ┬аAvg. ┬аof ┬аPE ┬аvalues ┬а
L3_EVICTIONS:ALL ┬а
16 ┬а
8 ┬а
4 ┬а
2 ┬а
1 ┬а
0 ┬а
50 ┬а
Blocking ┬а
├ШяГШтАпCodes ┬а
Remove ┬а
alse ┬аsaharing ┬а
codes ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬а
101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTfutorial ┬а
t ┬аSC2012 ┬аfor ┬аthreaded ┬а
11/11/2012 ┬а
100 ┬а
150 ┬а
200 ┬а
├ШяГШтАп
74 ┬а
A ┬атАЬFalse ┬аcache ┬аline ┬аsharingтАЭ ┬аexample ┬а
! ┬аCache ┬аline ┬а ┬аAligned ┬а
real*4, ┬аdimension(112,100)::c,d ┬а
!$OMP ┬аDO ┬аSCHEDULE(STATIC, ┬а16) ┬а
do ┬аi=1,100 ┬а
┬а ┬аdo ┬аj=2, ┬а100 ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬аc(i,j) ┬а= ┬аc(i, ┬аj-┬нтАР1) ┬а+ ┬аd(i,j) ┬а
┬а ┬аenddo ┬а
enddo ┬а
!$OMP ┬аEND ┬аDO ┬а
! ┬аCache ┬аline ┬а ┬аUnAligned ┬а
real*4, ┬аdimension(100,100)::c,d ┬а
!$OMP ┬аPARALLEL ┬аDO ┬а ┬а
do ┬аi=1,100 ┬а
┬а ┬аdo ┬аj=2, ┬а100 ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬аc(i,j) ┬а= ┬аc(i, ┬аj-┬нтАР1) ┬а+ ┬аd(i,j) ┬а
┬а ┬аenddo ┬а
enddo ┬а
!$OMP ┬аEND ┬аPARALLEL ┬аDO ┬а
Same ┬аcomputa?on, ┬аbut ┬аcareful ┬аaVen?on ┬аto ┬аalignment ┬аand ┬аindependent ┬аOMP ┬а
parallel ┬аcache-┬нтАРline ┬аchunks ┬аcan ┬аhave ┬аbig ┬аimpact; ┬а ┬а ┬а ┬аL3_EVICTIONS ┬аa ┬аgood ┬аmeasure; ┬а
Run ┬аTime ┬а L3_EVICTIONS:ALL ┬а ┬а L3_EVICTIONS:MODIFIED ┬а
┬а
Aligned ┬а
6.5e-┬нтАР03 ┬а
9 ┬а
3 ┬а
UnAligned ┬а
2.4e-┬нтАР02 ┬а
1583 ┬а
1422 ┬а
Perf. ┬аPenalty ┬а
3.7 ┬а
175 ┬а
474 ┬а
11/11/2012 ┬а
A ┬аPAPI_TLB_DM ┬аexample: ┬аSandiaтАЩs ┬аCTH ┬а
MPI ┬а% ┬а
8 ┬а
APP ┬а% ┬а
4 ┬а
2 ┬а
0 ┬а
20 ┬а
40 ┬а
60 ┬а
% ┬аWall ┬аTime ┬а
80 ┬а
CTH ┬аWeak ┬а
CTH ┬аStrong ┬а
CTH ┬аIdeal ┬а
100 ┬а
Looking ┬аthrough ┬аperformance ┬аcounters ┬аthe ┬аaverage ┬аper ┬аPE ┬а
PAPI ┬аcounter ┬аseeing ┬аmost ┬аincrease ┬а( ┬аamong ┬аall ┬аthe ┬аproямБled ┬а
funcCons) ┬аwith ┬аscale ┬аis ┬аPAPI_TLB_DM ┬аregistered ┬аunder ┬аMPI. ┬а ┬а
So ┬аrelinked ┬аthe ┬аexecutable ┬аwith ┬атАУlhugetlbfs, ┬а ┬аset ┬а
HUGETLB_MORECORE=yes, ┬аand ┬аexecuted ┬аwith ┬атАЬaprun ┬а-┬нтАР
m500hs ┬атАж..тАЭ ┬а
16 ┬аPE ┬аperformance ┬аimprovement: ┬а ┬а7.35% ┬а
128 ┬аPE ┬аperformance ┬аimprovement: ┬а8.14% ┬а
2048 ┬аPE ┬аperformance ┬аimprovement: ┬а8.23% ┬а
0 ┬а 2 ┬а 4 ┬а 6 ┬а 8 ┬а 10 ┬а12 ┬а14 ┬а16 ┬а
# ┬аof ┬аCores ┬а
#of ┬аCORES/MPI ┬аTasks ┬а
16 ┬а
CTH ┬аIntra ┬аNode ┬аScaling ┬а
16 ┬а
14 ┬а
12 ┬а
10 ┬а
8 ┬а
6 ┬а
4 ┬а
2 ┬а
0 ┬а
Speedup ┬а
# ┬аof ┬аCORES/MPI ┬аTasks ┬а
CTH: ┬аGrowth ┬аin ┬аMPI ┬аTime ┬а
16 ┬а
MPI: ┬аPAPI_TLB_DM ┬а
Ra?o ┬а
8 ┬а
4 ┬а
2 ┬а
0 ┬а
1 ┬а
2 ┬а
3 ┬а
Ra?o ┬аNormalized ┬аto ┬а2 ┬аPE ┬аTLB_DM ┬а
11/11/2012 ┬а
4 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а5 ┬а
Analysis ┬аof ┬аI/O ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
77 ┬а
Need ┬аfor ┬аUnderstanding ┬аI/O ┬а ┬а
vяБ╢тАп I/O ┬аcould ┬аbe ┬аsigniямБcant ┬аpercentage ┬аof ┬аexecu?on ┬а?me ┬а
dependent ┬аupon: ┬а
Checkpoint, ┬аanalysis ┬аoutput, ┬аand ┬аvisualizaCon ┬а& ┬аI/O ┬аfrequencies ┬а
I/O ┬аpadern ┬аin ┬аthe ┬аapplicaCon: ┬а ┬а
N-┬нтАРto-┬нтАР1, ┬аN-┬нтАРto-┬нтАРN; ┬аsimultaneous ┬аwrites ┬аor ┬аrequests ┬а
├ШяГШтАп Nature ┬аof ┬аapplicaCon: ┬а ┬а
data ┬аintensive, ┬аtradiConal ┬аHPC, ┬аout-┬нтАРof-┬нтАРcore ┬а
├ШяГШтАп File ┬аsystem ┬аand ┬аStriping: ┬аNFS, ┬аLustre, ┬аPanasas, ┬аand ┬а#of ┬аOSTs ┬а
├ШяГШтАп I/O ┬аlibraries: ┬аMPI-┬нтАРIO, ┬аhdf5, ┬аPLFS,тАж ┬а
├ШяГШтАп Other ┬аjobs ┬аstressing ┬аthe ┬аI/O ┬аsub-┬нтАРsystems ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Obvious ┬аcandidates ┬аto ┬аexplore ┬аямБrst ┬аwhile ┬аtuning: ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Use ┬аparallel ┬аямБle ┬аsystem ┬а
OpCmize ┬аfor ┬аI/O ┬аpadern ┬а
Match ┬аcheckpoint ┬аI/O ┬аfrequency ┬аto ┬аMTBI ┬аof ┬аthe ┬аsystem ┬а
Use ┬аappropriate ┬аlibraries ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
78 ┬а
I/O ┬аPerformance ┬аExample ┬а
vяБ╢тАп Applica?on: ┬аOOCORE ┬аbenchmark ┬аfrom ┬аDOD ┬аHPCMO ┬а
Out-┬нтАРof-┬нтАРcore ┬аSCALPACK ┬аbenchmark ┬аfrom ┬аUTK ┬а ┬а
├ШяГШтАп Can ┬аbe ┬аconямБgured ┬аto ┬аbe ┬аdisk ┬аI/O ┬аintensive ┬а ┬а
├ШяГШтАп Characterizes ┬аa ┬аvery ┬аimportant ┬аclass ┬аof ┬аHPC ┬аapplicaCon ┬а
involving ┬аthe ┬аuse ┬аof ┬аMethod ┬аof ┬аMoments ┬а(MOM) ┬аformulaCon ┬а
for ┬аinvesCgaCng ┬аElectromagneCcs ┬а(e.g. ┬аRadar ┬аCross ┬аSecCon, ┬а
Antenna ┬аdesign) ┬а ┬а
├ШяГШтАп Solves ┬аdense ┬аmatrix ┬аequaCons ┬аby ┬аLU, ┬аQR ┬аor ┬аCholesky ┬а ┬а
├ШяГШтАп Reference: ┬аBenchmarking ┬аOOCORE, ┬аand ┬аout-┬нтАРof-┬нтАРcore ┬аMatrix ┬а
Solver, ┬аBy ┬аDrs. ┬аSamuel ┬аB. ┬аCable ┬аand ┬аEduardo ┬а ┬а
DтАШzevedo ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
79 ┬а
Why ┬аuse ┬аthis ┬аexample? ┬а ┬а
vяБ╢тАп Used ┬аby ┬аHPCMO ┬аto ┬аevaluate ┬аI/O ┬аsystem ┬аscalability ┬а ┬а
vяБ╢тАп For ┬аour ┬аneeds ┬аthis ┬аapplica?on ┬аor ┬аsimilar ┬аout-┬нтАРof-┬нтАРcore ┬а
dense ┬аsolver ┬аbenchmarks ┬аhelp ┬аto ┬аpoint ┬аout ┬аimportance ┬а
of ┬аthe ┬аfollowing ┬аin ┬аperformance ┬аanalysis ┬а ┬а
├ШяГШтАпI/O ┬аoverhead ┬аminimizaCon ┬а ┬а
├ШяГШтАпMatrix ┬аMulCply ┬аkernel ┬атАУ ┬аpossible ┬аto ┬аachieve ┬а
close ┬аto ┬аpeak ┬аperformance ┬аof ┬аthe ┬аmachine ┬аif ┬а
tuned ┬аwell ┬а ┬а
├ШяГШтАптАЬBlockingтАЭ ┬аvery ┬аimportant ┬аto ┬аtune ┬аfor ┬аdeep ┬а
memory ┬аhierarchies ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
80 ┬а
Use ┬аOSS ┬аto ┬аmeasure ┬аand ┬аtune ┬аfor ┬аI/O ┬а
INPUT: ┬аtestdriver.in ┬а ┬а
ScaLAPACK ┬аout-┬нтАРof-┬нтАРcore ┬аLU,QR,LL ┬а
factorizaCon ┬аinput ┬аямБle ┬а ┬а
testdriver.out ┬а ┬а
Run ┬аon ┬а16 ┬аcores ┬аon ┬аan ┬аSNL ┬аQuad-┬нтАРCore, ┬аQuad-┬нтАРSocket ┬аOpteron ┬а
IB ┬аCluster ┬а
InvesCgate ┬аFile ┬аsystem ┬аimpact ┬аwith ┬аOpenSpeedShop: ┬аCompare ┬а
Lustre ┬аI/O ┬аwith ┬аstriping ┬аto ┬аNFS ┬аI/O ┬а ┬а
run ┬аcmd: ┬аossio ┬атАЬsrun ┬а-┬нтАРN ┬а1-┬нтАРn ┬а16 ┬а./testzdriver-┬нтАРstdтАЭ ┬а
6 ┬а ┬а ┬а
┬аdevice ┬аout ┬а ┬а
1 ┬а ┬а ┬а
┬аnumber ┬аof ┬аfactorizaCons ┬а ┬а
Sample ┬аOutput ┬аfrom ┬аLustre ┬аrun: ┬а
LU ┬а ┬а ┬а
┬а
┬аfactorizaCon ┬аmethods ┬а-┬нтАР-┬нтАР ┬аQR, ┬аLU, ┬а
┬аor ┬аLT ┬а ┬а
TIME ┬аM ┬аN ┬аMB ┬аNB ┬аNRHS ┬аP ┬аQ ┬аFact/SolveTime ┬аError ┬аResidual ┬а ┬а
-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР-┬нтАР ┬а ┬а
1 ┬а ┬а ┬а
┬аnumber ┬аof ┬аproblem ┬аsizes ┬а ┬а
31000 ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аM ┬а ┬а
WALL ┬а31000 ┬а31000 ┬а16 ┬а16 ┬а1 ┬а4 ┬а4 ┬а1842.20 ┬а1611.59 ┬а4.51E+15 ┬а
1.45E+11 ┬а ┬а
31000 ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аN ┬а ┬а
DEPS ┬а= ┬а1.110223024625157E-┬нтАР016 ┬а ┬а
1 ┬а ┬а ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аnrhs ┬а ┬а
sum(xsol_i) ┬а= ┬а(30999.9999999873,0.000000000000000E+000) ┬а ┬а
9200000 ┬а ┬аvalues ┬аof ┬аAsize ┬а ┬а
1 ┬а ┬а ┬а
┬аnumber ┬аof ┬аMB's ┬аand ┬аNB's ┬а ┬а
16 ┬а ┬а ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аMB ┬а ┬а
16 ┬а ┬а ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аNB ┬а ┬а
1 ┬а ┬а ┬а
┬аnumber ┬аof ┬аprocess ┬аgrids ┬а ┬а
4 ┬а ┬а ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аP ┬а ┬а
4 ┬а ┬а ┬а
┬аvalues ┬аof ┬аQ ┬а ┬а
sum ┬а|xsol_i ┬а-┬нтАР ┬аx_i| ┬а= ┬а
(3.332285336962339E-┬нтАР006,0.000000000000000E+000) ┬а ┬а
sum ┬а|xsol_i ┬а-┬нтАР ┬аx_i|/M ┬а= ┬а
(1.074930753858819E-┬нтАР010,0.000000000000000E+000) ┬а ┬а
sum ┬а|xsol_i ┬а-┬нтАР ┬аx_i|/(M*eps) ┬а= ┬а
(968211.548505533,0.000000000000000E+000) ┬а ┬а
From ┬аoutput ┬аof ┬аtwo ┬аseparate ┬аruns ┬аusing ┬аLustre ┬аand ┬аNFS: ┬а
LU ┬аFact ┬аCme ┬аwith ┬аLustre= ┬а1842 ┬аsecs; ┬а ┬а
LU ┬аFact ┬аCme ┬аwith ┬аNFS ┬а= ┬а2655 ┬аsecs ┬а ┬а
813 ┬аsec ┬аpenalty ┬а( ┬аmore ┬аthan ┬а30%) ┬аif ┬аyou ┬аdo ┬аnot ┬аuse ┬аparallel ┬аямБle ┬а
system ┬аlike ┬аLustre! ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
81 ┬а
NFS ┬аand ┬аLustre ┬аOSS ┬аAnalysis ┬а(screen ┬аshot ┬аfrom ┬аNFS) ┬а
The ┬аrun ┬аCme ┬аdiямАerence ┬а75% ┬аof ┬а813 ┬аsecs ┬аis ┬аmostly ┬аI/O: ┬а ┬а(1360+99) ┬атАУ ┬а(847 ┬а+7) ┬а= ┬а ┬а605 ┬аsecs ┬а
NFS ┬аRUN ┬а
LUSTRE ┬аRUN ┬а
Min ┬аt ┬а(secs) ┬а Max ┬аt ┬а(secs) ┬а Avg ┬аt ┬а(secs) ┬а
call ┬аFunc?on ┬а
1102.380076 ┬а 1360.727283 ┬а 1261.310157 ┬а
__libc_read(/lib64/
libpthread-┬нтАР2.5.so) ┬а
31.19218 ┬а
99.444468 ┬а
49.01867 ┬а
__libc_write(/lib64/
libpthread-┬нтАР2.5.so) ┬а
Min ┬аt ┬а(secs) ┬аMax ┬аt ┬а(secs) ┬а Avg ┬аt ┬а(secs) ┬а
368.898283 ┬а 847.919127 ┬а 508.658604 ┬а
6.27036 ┬а
7.896153 ┬а
6.850897 ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
call ┬аFunc?on ┬а
__libc_read(/lib64/
libpthread-┬нтАР2.5.so) ┬а
__libc_write(/lib64/
libpthread-┬нтАР2.5.so) ┬а
11/11/2012 ┬а
82 ┬а
Lustre ┬аямБle ┬аsystem ┬аstriping ┬а
Lustre ┬аFile ┬аSystem ┬а(lfs) ┬аcommands: ┬а ┬а
┬а
lfs ┬аsetstripe ┬атАУs ┬а(size ┬аbytes; ┬аk, ┬аM, ┬аG) ┬атАУc ┬а(count; ┬а-┬нтАР1 ┬аall) ┬атАУI ┬а(index; ┬а-┬нтАР1 ┬аround ┬аrobin) ┬а<ямБle ┬а| ┬аdirectory> ┬а
┬а
┬аTypical ┬аdefaults: ┬а-┬нтАРs ┬а1M ┬а-┬нтАРc ┬а4 ┬атАУi ┬а-┬нтАР1 ┬а(usually ┬аgood ┬аto ┬аtry ┬аямБrst) ┬а ┬а
┬а
┬аFile ┬аstriping ┬аis ┬аset ┬аupon ┬аямБle ┬аcrea?on. ┬а
┬а
lfs ┬аgetstripe ┬а<ямБle ┬а| ┬аdirectory> ┬а
┬аExample: ┬аlfs ┬аgetstripe ┬а-┬нтАР-┬нтАРverbose ┬а./oss_lfs_stripe_16 ┬а| ┬аgrep ┬аstripe_count ┬а
┬а
┬аstripe_count: ┬а ┬а ┬а16 ┬аstripe_size: ┬а ┬а ┬а ┬а1048576 ┬аstripe_oямАset: ┬а ┬а-┬нтАР1 ┬а ┬а
1 ┬аямБle ┬аper ┬аprocess; ┬аBW ┬аenhanced ┬а
Subset ┬аof ┬аPEs ┬аdo ┬аI/O; ┬аCould ┬аbe ┬аmost ┬аopCmal ┬а
OSTs ┬а
HS ┬аNetwork ┬а
Compute ┬а
IO ┬аnodes ┬а
1 ┬аPE ┬аwrites; ┬аBW ┬аlimited ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
83 ┬а
OpenSpeedShop ┬аIO-┬нтАРexperiment ┬аused ┬аto ┬аiden?fy ┬аop?mal ┬аlfs ┬аstriping ┬а ┬а
(from ┬аload ┬аbalance ┬аview ┬а(max, ┬аmin ┬а& ┬аavg) ┬аfor ┬а16 ┬аway ┬аparallel ┬аrun) ┬а
OOCORE ┬аI/O ┬аperformance ┬а
libc_read ┬а?me ┬аfrom ┬аOpenSpeedShop ┬а
1200 ┬а
MAX ┬а
MIN ┬а
AVG ┬а
Wall ┬аTime, ┬аsecs ┬а
1000 ┬а
800 ┬а
600 ┬а
400 ┬а
200 ┬а
0 ┬а
Stripe ┬аcount=1 ┬а Stripe ┬аcount=4 ┬а Stripe ┬аcount=8 ┬а Stripe ┬аcount=16 ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
84 ┬а
Parallel ┬аN ┬аto ┬аN ┬аor ┬аN ┬аto ┬аM ┬аwhere ┬аM ┬аis ┬аlarge ┬а
vяБ╢тАп If ┬аN ┬аis ┬аlarge, ┬аusing ┬аa ┬аparallel ┬аямБle ┬аsystem ┬аfor ┬аthis ┬аwork ┬аis ┬а
best, ┬аas ┬аit ┬аscales ┬аwell ┬аfor ┬аthis ┬аmodel. ┬а ┬аNFS ┬аdoes ┬аnot ┬аscale ┬а
in ┬аparallel ┬аwell ┬аwhen ┬аN ┬аis ┬аlarge. ┬а
vяБ╢тАп Reasonable ┬аsized ┬аoperaCons ┬а(100s ┬аof ┬аKilobytes ┬аand ┬аup) ┬а
should ┬аbe ┬аused. ┬аAggregate ┬аdata ┬аrates ┬аare ┬аquite ┬аgood ┬аover ┬а
a ┬аwide ┬аrange ┬аof ┬аread/write ┬аsizes ┬аexcept ┬аfor ┬аvery ┬аsmall ┬а
operaCons ┬а
vяБ╢тАп Use ┬аdefault ┬аямБle ┬аparameters ┬аfor ┬аbest ┬аperformance ┬аas ┬аeach ┬а
ямБle ┬аwill ┬аreside ┬аon ┬аdiямАerent ┬аямБle ┬аsystem ┬аcomponents ┬а ┬а
vяБ╢тАп Overhead ┬аto ┬аget ┬аthe ┬аямБles ┬аopen ┬аcan ┬аbe ┬аexcessive ┬аwith ┬а
large ┬аnumbers ┬аof ┬аclients, ┬а1000s. ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
85 ┬а
N ┬аto ┬аN ┬аexample ┬а
TP0
PP0
HP0
Process 0
TP2
PP2
HP2
Process 2
TP1
PP1
HP1
Process 1
TP0
PP0
HP0
file0
TP2
PP2
HP2
file2
TP1
PP1
HP1
file1
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
86 ┬а
Parallel ┬аN ┬аto ┬а1 ┬а
vяБ╢тАп
For ┬аN ┬аto ┬а1 ┬аpaderns, ┬аusing ┬аa ┬аparallel ┬аямБle ┬аsystem ┬аfor ┬аthis ┬аwork ┬аscales ┬а
well ┬аbut ┬аis ┬аdependent ┬аon ┬аthe ┬аpadern. ┬аNFS ┬аdoes ┬аnot ┬аscale ┬аin ┬аparallel ┬а
well ┬аwhen ┬аN ┬аis ┬аlarge. ┬а
vяБ╢тАп
Reasonable ┬аsized ┬аoperaCons ┬а(100s ┬аof ┬аKilobytes ┬аand ┬аup) ┬аshould ┬аbe ┬а
used. ┬а ┬а
vяБ╢тАп
The ┬аMPI-┬нтАРIO ┬аhint ┬атАЬpanfs_concurrent_writeтАЭ ┬а(Panasas) ┬аshould ┬аbe ┬а
speciямБed ┬аif ┬а
├ШяГШтАп Process ┬аwrites ┬аdo ┬аnot ┬аoverlap ┬а
├ШяГШтАп No ┬аtwo ┬аor ┬аmore ┬аprocesses ┬аwrite ┬аto ┬аthe ┬аsame ┬аoямА ┬аset ┬аin ┬аthe ┬аямБle ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
87 ┬а
N-┬нтАРto-┬нтАР1 ┬аnon-┬нтАРstrided ┬а(or ┬аsegmented) ┬аexample ┬а
TP0
PP0
HP0
TP1
PP1
HP1
TP2
PP2
HP2
TP0
PP0
HP0
TP1
PP1
HP1
TP2
PP2
HP2
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
88 ┬а
N-┬нтАРto-┬нтАР1 ┬аstrided ┬аexample ┬а
TP0
PP0
HP0
TP1
PP1
HP1
TP2
PP2
HP2
TP0
TP1
TP2
PP0
PP1
PP2
HP0
HP1
HP2
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
89 ┬а
AddiConal ┬аI/O ┬аanalysis ┬аwith ┬аO|SS ┬а
vяБ╢тАпExtended ┬аI/O ┬аTracing ┬а(iot ┬аexperiment) ┬а ┬а
├ШяГШтАп Records ┬аeach ┬аevent ┬аin ┬аchronological ┬аorder ┬а ┬а
├ШяГШтАп Collects ┬аAddiConal ┬аInformaCon ┬а ┬а
тАвтАп FuncCon ┬аParameters ┬а ┬а
тАвтАп FuncCon ┬аReturn ┬аValue ┬а ┬а
vяБ╢тАпWhen ┬аto ┬аuse ┬аextended ┬аI/O ┬аtracing? ┬а ┬а
├ШяГШтАп When ┬аyou ┬аwant ┬аto ┬аtrace ┬аthe ┬аexact ┬аorder ┬аof ┬аevents ┬а ┬а
├ШяГШтАп When ┬аyou ┬аwant ┬аto ┬аsee ┬аthe ┬аreturn ┬аvalues ┬аor ┬аbytes ┬аread ┬а
or ┬аwriden. ┬а
├ШяГШтАп when ┬аyou ┬аwant ┬аto ┬аsee ┬аthe ┬аparameters ┬аof ┬аthe ┬аIO ┬аcall ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
90 ┬а
Beware ┬аof ┬аSerial ┬аI/O ┬аin ┬аapplicaCons: ┬аEncountered ┬аin ┬аVOSS, ┬аcode ┬аLeP: ┬а ┬а
Simple ┬аcode ┬аhere ┬аillustrates ┬а( ┬аacknowledgment: ┬аMike ┬аDavis, ┬аCray ┬аInc) ┬а
#include ┬а<stdio.h> ┬а
#include ┬а<stdlib.h> ┬а
#include ┬а<mpi.h> ┬а
┬а#deямБne ┬аVARS_PER_CELL ┬а15 ┬а
┬а
┬а/ ┬а* ┬а ┬аWrite ┬аa ┬аsingle ┬аrestart ┬аямБle ┬аfrom ┬аmany ┬аMPI ┬аprocesses ┬а ┬а*/ ┬а
┬аint ┬аwrite_restart ┬а( ┬а
┬а ┬аMPI_Comm ┬аcomm ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а/// ┬аMPI ┬аcommunicator ┬а
, ┬аint ┬аnum_cells ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а/// ┬аnumber ┬аof ┬аcells ┬аon ┬аthis ┬аprocess ┬а
, ┬аdouble ┬а*cellv ┬а) ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а/// ┬аcell ┬аvector ┬а
┬а{ ┬а ┬а
┬а ┬аint ┬аrank; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а// ┬аrank ┬аof ┬аthis ┬аprocess ┬аwithin ┬аcomm ┬а
┬а ┬аint ┬аsize; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а// ┬аsize ┬аof ┬аcomm ┬а
┬а ┬аint ┬аtag; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а// ┬аfor ┬аMPI_Send, ┬аMPI_Recv ┬а
┬а ┬аint ┬аbaton; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а// ┬аfor ┬аserializing ┬аI/O ┬а
┬а ┬аFILE ┬а*f; ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а// ┬аямБle ┬аhandle ┬аfor ┬аrestart ┬аямБle ┬а
┬а ┬а ┬а/ ┬а* ┬аProcedure: ┬аGet ┬аMPI ┬аparameters ┬а*/ ┬а
┬а ┬а ┬аMPI_Comm_rank ┬а(comm, ┬а&rank); ┬а
┬а ┬аMPI_Comm_size ┬а(comm, ┬а&size); ┬а
┬а ┬аtag ┬а= ┬а4747; ┬а
┬а
if ┬а(rank ┬а== ┬а0) ┬а{ ┬а
┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а/* ┬аRank ┬а0 ┬аcreate ┬аa ┬аfrest ┬аrestart ┬аямБle, ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а* ┬аand ┬аstart ┬аthe ┬аserial ┬аI/O; ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а* ┬аwrite ┬аcell ┬аdata, ┬аthen ┬аpass ┬аthe ┬аbaton ┬аto ┬аrank ┬а1 ┬а*/ ┬а
┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аf ┬а= ┬аfopen ┬а("restart.dat", ┬а"wb"); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аfwrite ┬а(cellv, ┬аnum_cells, ┬аVARS_PER_CELL ┬а* ┬аsizeof ┬а(double), ┬аf); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аfclose ┬а(f); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аMPI_Send ┬а(&baton, ┬а1, ┬аMPI_INT, ┬а1, ┬аtag, ┬аcomm); ┬а
┬а ┬а} ┬аelse ┬а{ ┬а
┬а ┬а
┬а ┬а
/* ┬аRanks ┬а1 ┬аand ┬аhigher ┬аwait ┬аfor ┬аprevious ┬аrank ┬аto ┬аcomplete ┬аI/O, ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а* ┬аthen ┬аappend ┬аits ┬аcell ┬аdata ┬аto ┬аthe ┬аrestart ┬аямБle, ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а* ┬аthen ┬аpass ┬аthe ┬аbaton ┬аto ┬аthe ┬аnext ┬аrank ┬а ┬а*/ ┬а
┬а ┬а ┬аMPI_Recv ┬а(&baton, ┬а1, ┬аMPI_INT, ┬аrank ┬а-┬нтАР ┬а1, ┬аtag, ┬аcomm, ┬аMPI_STATUS_IGNORE); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аf ┬а= ┬аfopen ┬а("restart.dat", ┬а"ab"); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аfwrite ┬а(cellv, ┬аnum_cells, ┬аVARS_PER_CELL ┬а* ┬аsizeof ┬а(double), ┬аf); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аfclose ┬а(f); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аif ┬а(rank ┬а< ┬аsize ┬а-┬нтАР ┬а1) ┬а{ ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аMPI_Send ┬а(&baton, ┬а1, ┬аMPI_INT, ┬аrank ┬а+ ┬а1, ┬аtag, ┬аcomm); ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а} ┬а
┬а ┬а} ┬а
┬а ┬а/* ┬аAll ┬аranks ┬аhave ┬аposted ┬аto ┬аthe ┬аrestart ┬аямБle; ┬аreturn ┬аto ┬аcalled ┬а ┬а*/ ┬а
┬а ┬а ┬аreturn ┬а0; ┬а
} ┬а
┬а
int ┬аmain ┬а(int ┬аargc, ┬аchar ┬а*argv[]) ┬а{ ┬а
┬а ┬а ┬аMPI_Comm ┬аcomm; ┬а
┬а ┬аint ┬аcomm_rank; ┬а
┬а ┬аint ┬аcomm_size; ┬а
┬а ┬а ┬аint ┬аnum_cells; ┬а
┬а ┬аdouble ┬а*cellv; ┬а
┬а ┬аint ┬аi; ┬а
┬а ┬а ┬аMPI_Init ┬а(&argc, ┬а&argv); ┬а
┬а ┬аMPI_Comm_dup ┬а(MPI_COMM_WORLD, ┬а&comm); ┬а
┬а ┬аMPI_Comm_rank ┬а(comm, ┬а&comm_rank); ┬а
┬а ┬аMPI_Comm_size ┬а(comm, ┬а&comm_size); ┬а
┬а ┬а ┬а/** ┬а
┬а ┬а ┬а* ┬аMake ┬аthe ┬аcells ┬аbe ┬аdistributed ┬аsomewhat ┬аevenly ┬аacross ┬аranks ┬а
┬а ┬а ┬а*/ ┬а
┬а ┬а ┬аnum_cells ┬а= ┬а5000000 ┬а+ ┬а2000 ┬а* ┬а(comm_size ┬а/ ┬а2 ┬а-┬нтАР ┬аcomm_rank); ┬а
┬а ┬аcellv ┬а= ┬а(double ┬а*) ┬аmalloc ┬а(num_cells ┬а* ┬аVARS_PER_CELL ┬а* ┬аsizeof ┬а(double)); ┬а
┬а ┬аfor ┬а(i ┬а= ┬а0; ┬аi ┬а< ┬аnum_cells ┬а* ┬аVARS_PER_CELL; ┬аi++) ┬а{ ┬а
┬а ┬а ┬а ┬аcellv[i] ┬а= ┬аcomm_rank; ┬а
┬а ┬а} ┬а
┬а ┬аwrite_restart ┬а(comm, ┬аnum_cells, ┬аcellv); ┬а
┬а ┬а ┬аMPI_Finalize ┬а(); ┬а ┬а
return ┬а0; ┬а
} ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
91 ┬а
IOT ┬аO|SS ┬аExperiment ┬аof ┬аSerial ┬аI/O ┬аExample ┬а
SHOWS ┬аEVENT ┬аBY ┬а
EVENT ┬аLIST: ┬а
Clicking ┬аon ┬аthis ┬а
gives ┬аeach ┬аcall ┬аto ┬аa ┬а
I/O ┬аfuncCon ┬аbeing ┬а
traced ┬аas ┬аshown. ┬а
┬а
Below ┬аis ┬аa ┬а
graphical ┬аtrace ┬а
view ┬аof ┬аthe ┬аsame ┬а
data ┬а ┬аshowing ┬а
serializaCon ┬аof ┬а
fwrite() ┬а(THE ┬аRED ┬а
BARS ┬аfor ┬аeach ┬аPE) ┬а
with ┬аanother ┬аtool. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
92 ┬а
Running ┬аI/O ┬аExperiments ┬а
OямДine ┬аio/iot ┬аexperiment ┬аon ┬аsmg2000 ┬аapplica?on ┬а
Convenience ┬аscript ┬аbasic ┬аsyntax: ┬а
ossio[t] ┬атАЬexecutableтАЭ ┬а[ ┬аdefault ┬а| ┬а<list ┬аof ┬аI/O ┬аfunc>] ┬а
├ШяГШтАп
Parameters ┬а
тАвтАп I/O ┬аFuncCon ┬аlist ┬аto ┬аtrace ┬а(default ┬аis ┬аall) ┬а
тАвтАп ┬аcreat, ┬а ┬а ┬аcreat64, ┬а ┬аdup, ┬а ┬аdup2, ┬а ┬аlseek, ┬а ┬аlseek64, ┬а ┬аopen, ┬аopen64, ┬а ┬а
pipe, ┬а ┬аpread, ┬а ┬аpread64, ┬а ┬аpwrite, ┬а ┬аpwrite64, ┬а ┬аread, ┬а ┬аreadv, ┬а ┬а
write, ┬а ┬аwritev ┬а ┬а
Examples: ┬а
ossio ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а ┬а
ossio ┬атАЬsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬аread,readv,write,writev ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
93 ┬а
I/O ┬аoutput ┬аvia ┬аCLI ┬а ┬а(equivalent ┬аof ┬аHC ┬аin ┬аGUI) ┬а
openss>>expview ┬а-┬нтАРvcalltrees,fullstack ┬аiot1 ┬а
┬а ┬аI/O ┬аCall ┬аTime(ms) ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а% ┬аof ┬аTotal ┬аTime ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аNumber ┬аof ┬аCalls ┬а ┬аCall ┬аStack ┬аFunc?on ┬а(deямБning ┬аloca?on) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а_start ┬а(sweep3d.mpi) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а> ┬а@ ┬а470 ┬аin ┬а__libc_start_main ┬а(libmonitor.so.0.0.0: ┬аmain.c,450) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>__libc_start_main ┬а(libc-┬нтАР2.10.2.so) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>> ┬а@ ┬а428 ┬аin ┬аmonitor_main ┬а(libmonitor.so.0.0.0: ┬аmain.c,412) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>main ┬а(sweep3d.mpi) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>> ┬а@ ┬а58 ┬аin ┬аMAIN__ ┬а(sweep3d.mpi: ┬аdriver.f,1) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>>> ┬а@ ┬а25 ┬аin ┬аtask_init_ ┬а(sweep3d.mpi: ┬аmpi_stuямА.f,1) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>>>>_gfortran_Aell_i2_sub ┬а(libgfortran.so.3.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>>>>>_gfortran_Aell_i2_sub ┬а(libgfortran.so.3.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬атАж. ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а>>>>>>>>>>>>>_gfortran_st_read ┬а(libgfortran.so.3.0.0) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а17.902981000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а96.220812461 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1 ┬а>>>>>>>>>>>>>>__libc_read ┬а(libpthread-┬нтАР2.10.2.so)
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
┬а
94 ┬а
SecCon ┬аSummary ┬а/ ┬аI/O ┬аTradeoямАs ┬а
vяБ╢тАп
Avoid ┬аwri?ng ┬аto ┬аone ┬аямБle ┬аfrom ┬аall ┬аMPI ┬аtasks. ┬а ┬а ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аyou ┬аneed ┬аto ┬аdo ┬аit ┬аmake ┬аsure ┬аdisCnct ┬аoямАsets ┬аfor ┬аeach ┬аPE ┬аstarts ┬аat ┬аa ┬аstripe ┬а
boundary. ┬а ┬аUse ┬аBuямАered ┬аIO ┬аif ┬аyou ┬аmust. ┬а
vяБ╢тАп
If ┬аeach ┬аprocess ┬аwrites ┬аitтАЩs ┬аown ┬аямБle ┬аthen ┬аthe ┬аparallel ┬аямБle ┬аsystem ┬а
aVempts ┬аto ┬аload ┬аbalance ┬аthe ┬аOST ┬аtaking ┬аadvantage ┬аof ┬аthe ┬аstripe ┬а
characteris?cs ┬а
vяБ╢тАп
Meta ┬аdata ┬аserver ┬аoverhead ┬аcan ┬аoAen ┬аcreate ┬аsevere ┬аI/O ┬аproblems. ┬а ┬а ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп
Minimize ┬аnumber ┬аof ┬аямБles ┬аaccessed ┬аper ┬аPE ┬аand ┬аminimize ┬аeach ┬аPE ┬аdoing ┬а
operaCons ┬аlike ┬аseek, ┬аopen, ┬аclose, ┬аstat ┬аthat ┬аinvolve ┬аinode ┬аinformaCon ┬а
I/O ┬а?me ┬аis ┬аusually ┬аnot ┬аmeasured ┬аeven ┬аin ┬аapplica?ons ┬аthat ┬аkeep ┬а
some ┬аfunc?on ┬аproямБle ┬а
├ШяГШтАп
Open|SpeedShop ┬аcan ┬аshed ┬аlight ┬аon ┬аCme ┬аspent ┬аin ┬аI/O ┬аusing ┬аio, ┬аiot ┬а
experiments ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
95 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а6 ┬а
Analysis ┬аof ┬аparallel ┬аcodes ┬а(MPI, ┬аthreaded) ┬а
11/11/2012 ┬а
Parallel ┬аExecuCon ┬аGoals ┬а
vяБ╢тАп Ideal ┬аscenario ┬а
├ШяГШтАп
EямГcient ┬аthreading ┬аwhen ┬аusing ┬аpthreads ┬аor ┬аOpenMP ┬а
тАвтАп All ┬аthreads ┬аare ┬аassigned ┬аwork ┬аthat ┬аcan ┬аexecute ┬аconcurrently ┬а
├ШяГШтАп
Load ┬аbalance ┬аfor ┬аparallel ┬аjobs ┬аusing ┬аMPI ┬а
тАвтАп All ┬аMPI ┬аranks ┬аdoing ┬аsame ┬аamount ┬аof ┬аwork, ┬аso ┬аno ┬аMPI ┬аrank ┬аwaits ┬а
vяБ╢тАп What ┬аcauses ┬аthe ┬аideal ┬аgoal ┬аto ┬аfail?* ┬а
├ШяГШтАп
Equal ┬аwork ┬аwas ┬аnot ┬аgiven ┬аto ┬аeach ┬аrank ┬а
тАвтАп Number ┬аof ┬аarray ┬аoperaCons ┬аnot ┬аequal ┬аfor ┬аeach ┬аrank ┬а
тАвтАп Loop ┬аiteraCons ┬аnot ┬аevenly ┬аdistributed ┬а
├ШяГШтАп
SomeCmes ┬аhave ┬аissues ┬аeven ┬аif ┬аdata ┬аis ┬аdistributed ┬аequally ┬а
тАвтАп Sparse ┬аarrays: ┬аsome ┬аranks ┬аhave ┬аwork ┬аothers ┬аhave ┬а0тАЩs ┬а
тАвтАп AdapCve ┬аgrid ┬аmodels: ┬аsome ┬аranks ┬аneed ┬аto ┬аredeямБne ┬аtheir ┬аmesh ┬аwhile ┬а
others ┬аdonтАЩt ┬а
тАвтАп N-┬нтАРbody ┬аsimulaCons: ┬аsome ┬аdata/work ┬аmigrates ┬аto ┬аanother ┬аranks ┬аdomain, ┬а
so ┬аthat ┬аrank ┬аhas ┬аmore ┬аwork ┬а
*From ┬аLLNL ┬аparallel ┬аprocessing ┬аtutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
97 ┬а
Parallel ┬аExecuCon ┬аAnalysis ┬аTechniques ┬а
vяБ╢тАп What ┬аtype ┬аof ┬аinfo ┬аdo ┬аwe ┬аwant ┬аto ┬аlook ┬аat? ┬а
├ШяГШтАп
Like ┬аany ┬аother ┬аapplicaCon, ┬аwe ┬аямБrst ┬аwant ┬аto ┬аget ┬аan ┬аoverview ┬аof ┬а
where ┬аthe ┬аCme ┬аis ┬аbeing ┬аspent. ┬а
тАвтАп A ┬аlow ┬аoverhead ┬аway ┬аto ┬аget ┬аoverview ┬аis ┬аsampling ┬а
тАУтАп ┬аProgram ┬аcounter, ┬аcall ┬аstack, ┬аhardware ┬аcounter ┬а
├ШяГШтАп
Once ┬аweтАЩve ┬аcollected ┬аthe ┬аabove ┬аoverview ┬аinformaCon ┬аfor ┬аall ┬а
ranks ┬аand/or ┬аthreads ┬аin ┬аthe ┬аprogram ┬а
тАвтАп Examine ┬аthe ┬аload ┬аbalance ┬аlooking ┬аat ┬аthe ┬аminimum, ┬аmaximum, ┬аand ┬а
average ┬аvalues ┬аacross ┬аthe ┬аranks ┬аand/or ┬аthreads ┬а
тАвтАп If ┬аpossible ┬аlook ┬аat ┬аthis ┬аinformaCon ┬аper ┬аlibrary ┬аas ┬аwell ┬аas ┬аper ┬аfuncCon ┬а
тАвтАп Use ┬аabove ┬аinfo ┬аto ┬аdetermine ┬аif ┬аthe ┬аprogram ┬аis ┬аwell ┬аbalanced ┬аor ┬аnot ┬а
тАУтАп Are ┬аthe ┬аminimum, ┬аmaximum ┬аvalues ┬аwidely ┬аdiямАerent? ┬а
тАУтАп If ┬аso, ┬аprobably ┬аhave ┬аload ┬аimbalance ┬аand ┬аneed ┬аto ┬аlook ┬аfor ┬аthe ┬аcause ┬аof ┬а
performance ┬аlost ┬аbecause ┬аof ┬аthe ┬аimbalance. ┬а
тАУтАп Not ┬аall ┬аranks ┬аor ┬аthreads ┬аdoing ┬аthe ┬аsame ┬аamount ┬аof ┬аwork ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
98 ┬а
Parallel ┬аExecuCon ┬аAnalysis ┬аTechniques ┬а
vяБ╢тАп What ┬аtype ┬аof ┬аinfo ┬аdo ┬аwe ┬аwant ┬аto ┬аlook ┬аat? ┬а
├ШяГШтАп
If ┬аimbalance ┬аdetected, ┬аthen ┬аwhat? ┬а ┬а ┬аHow ┬аdo ┬аyou ┬аямБnd ┬аthe ┬аcause? ┬а
тАвтАп Look ┬аat ┬аlibrary ┬аCme ┬аdistribuCon ┬аacross ┬аall ┬аthe ┬аranks, ┬аthreads ┬а
тАУтАп Is ┬аthe ┬аMPI ┬аlibrary ┬аtaking ┬аa ┬аdisproporConate ┬аamount ┬аof ┬аCme? ┬а
тАвтАп If ┬аMPI ┬аapplicaCon, ┬аuse ┬аa ┬аtool ┬аthat ┬аprovides ┬аper ┬аMPI ┬аfuncCon ┬аcall ┬аCmings ┬а ┬а
тАУтАп Can ┬аlook ┬аat ┬аMPI ┬аfuncCon ┬аCme ┬аdistribuCons ┬а
oтАп In ┬аparCcular ┬аMPI_Waitall ┬а
oтАп Then ┬аlook ┬аat ┬аthe ┬аcall ┬аpath ┬аto ┬аMPI_Waitall ┬а
тАУтАп Also, ┬аcan ┬аlook ┬аsource ┬аcode ┬аrelaCve ┬аto ┬а
oтАп MPI ┬аrank ┬аor ┬аparCcular ┬аpthread ┬аthat ┬аis ┬аinvolved. ┬а
oтАп Is ┬аthere ┬аany ┬аspecial ┬аprocessing ┬аfor ┬аthe ┬аparCcular ┬аrank ┬аor ┬аthread ┬а
oтАп Examine ┬аthe ┬аcall ┬аpaths ┬аand ┬аcheck ┬аcode ┬аalong ┬аpath ┬а
тАвтАп Use ┬аCluster ┬аAnalysis ┬аtype ┬аfeature, ┬аif ┬аtool ┬аhas ┬аthis ┬аcapability ┬а
тАУтАп Cluster ┬аanalysis ┬аcan ┬аcategorize ┬аthreads ┬аor ┬аranks ┬аthat ┬аhave ┬аsimilar ┬а
performance ┬аinto ┬аgroups ┬аidenCfying ┬аthe ┬аoutlier ┬аrank ┬аor ┬аthread ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
99 ┬а
How ┬аcan ┬аO|SS ┬аhelp ┬аfor ┬аparallel ┬аjobs? ┬а
vяБ╢тАп O|SS ┬аis ┬аdesigned ┬аto ┬аwork ┬аon ┬аparallel ┬аjobs ┬а
Support ┬аfor ┬аthreading ┬аand ┬аmessage ┬аpassing ┬а
├ШяГШтАп AutomaCcally ┬аtracks ┬аall ┬аranks ┬аand ┬аthreads ┬аduring ┬аexecuCon ┬а
├ШяГШтАп Records/stores ┬аperformance ┬аinfo ┬аper ┬аprocess/rank/thread ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп All ┬аexperiments ┬аcan ┬аbe ┬аused ┬аon ┬аparallel ┬аjobs ┬а
├ШяГШтАп
O|SS ┬аapplies ┬аthe ┬аexperiment ┬аcollector ┬аto ┬аall ┬аranks ┬аor ┬аthreads ┬аon ┬а
all ┬аnodes ┬а
vяБ╢тАп MPI ┬аspeciямБc ┬аtracing ┬аexperiments ┬а
Tracing ┬аof ┬аMPI ┬аfuncCon ┬аcalls ┬а(individual, ┬аall, ┬аor ┬аa ┬аspeciямБc ┬аgroup) ┬а
├ШяГШтАп Three ┬аforms ┬аof ┬аMPI ┬аtracing ┬аexperiments ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
100 ┬а
IntegraCon ┬аwith ┬аMPI ┬а
vяБ╢тАп O|SS ┬аhas ┬аbeen ┬аtested ┬аwith ┬аa ┬аvariety ┬аof ┬аMPIs ┬а
├ШяГШтАп
Open ┬аMPI, ┬аMVAPICH[2], ┬аMPT, ┬аMPICH2 ┬а(Intel, ┬аCray, ┬аBG) ┬а
vяБ╢тАп Running ┬аO|SS ┬аexperiments ┬аon ┬аMPI ┬аcodes ┬а
├ШяГШтАп
Just ┬аuse ┬аthe ┬аconvenience ┬аscript ┬аcorresponding ┬аto ┬аthe ┬аdata ┬аyou ┬а
want ┬аto ┬аgather ┬аand ┬аput ┬аthe ┬аcommand ┬аyou ┬аuse ┬аto ┬аrun ┬аyour ┬а
applicaCon ┬аin ┬аquotes: ┬а ┬а ┬а
тАвтАп osspcsamp ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а32 ┬аsweep3d.mpiтАЭ ┬а
тАвтАп ossio ┬атАЬsrun ┬атАУN ┬а4 ┬атАУn ┬а16 ┬аsweep3d.mpiтАЭ ┬а
тАвтАп osshwc?me ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а128 ┬аsweep3d.mpiтАЭ ┬а
тАвтАп ossuser?me ┬атАЬsrun ┬атАУN ┬а8 ┬атАУn ┬а128 ┬аsweep3d.mpiтАЭ ┬а
тАвтАп osshwc ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а128 ┬аsweep3d.mpiтАЭ ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
101 ┬а
Parallel ┬аResult ┬аAnalysis ┬а
vяБ╢тАп Default ┬аviews ┬а
Values ┬аaggregated ┬а(summed) ┬аacross ┬аall ┬аranks/processes/threads ┬а
├ШяГШтАп Manually ┬аinclude/exclude ┬аindividual ┬аranks/processes/threads ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Comparing ┬аranks/processes/threads ┬а
Use ┬аthe ┬аCustomize ┬аStats ┬аPanel ┬аView ┬а
├ШяГШтАп Create ┬аcompare ┬аcolumns ┬аfor ┬аprocess ┬аgroups ┬аor ┬аindividual ┬аranks ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Cluster ┬аanalysis ┬а(ямБnding ┬аoutliers) ┬а
AutomaCcally ┬аcreates ┬аgroups ┬аof ┬аsimilar ┬аperforming ┬аranks ┬аor ┬а
threads ┬а
├ШяГШтАп Available ┬аfrom ┬аthe ┬аStats ┬аPanel ┬аtoolbar ┬аor ┬аcontext ┬аmenu ┬а
├ШяГШтАп Note: ┬аcluster ┬аanalysis ┬аcan ┬аtake ┬аa ┬аlong ┬аCme ┬аto ┬аcompute ┬аfor ┬аlarge-┬нтАР
scale ┬аjobs ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
102 ┬а
MPI ┬аSpeciямБc ┬аTracing ┬аExperiments ┬а
vяБ╢тАп MPI ┬аfunc?on ┬аtracing ┬а
Record ┬аall ┬аMPI ┬аcall ┬аinvocaCons ┬а
├ШяГШтАп Record ┬аcall ┬аCmes ┬аand ┬аcall ┬аpaths ┬а(mpi) ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп Convenience ┬аscript: ┬аossmpi ┬а
├ШяГШтАп
Record ┬аcall ┬аCmes, ┬аcall ┬аpaths ┬аand ┬аargument ┬аinfo ┬а(mpit) ┬а
тАвтАп Convenience ┬аscript: ┬аossmpit ┬а
vяБ╢тАп Equal ┬аevents ┬аwill ┬аbe ┬аaggregated ┬а
Save ┬аspace ┬аin ┬аO|SS ┬аdatabase ┬а
├ШяГШтАп Reduces ┬аoverhead ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Public ┬аformat: ┬а
Full ┬аMPI ┬аtraces ┬аin ┬аOpen ┬аTrace ┬аFormat ┬а(OTF) ┬а
├ШяГШтАп Experiment ┬аname: ┬а(mpioU) ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп Convenience ┬аscript: ┬аossmpioU ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
103 ┬а
Running ┬аMPI ┬аSpeciямБc ┬аExperiments ┬а
OямДine ┬аmpi/mpit/mpioc ┬аexperiment ┬а ┬а
Convenience ┬аscript ┬аbasic ┬аsyntax: ┬а
ossmpi[t] ┬атАЬmpi ┬аexecutable ┬аsyntaxтАЭ ┬а[default ┬а| ┬а<list ┬аMPI ┬аfunc> ┬а| ┬аmpi ┬аcategory] ┬а
├ШяГШтАп Parameters ┬а
тАвтАп Default ┬аis ┬аall ┬аMPI ┬аFuncCons ┬аOpen|SpeedShop ┬аtraces ┬а
тАвтАп MPI ┬аFuncCon ┬аlist ┬аto ┬аtrace ┬а(comma ┬аseparated) ┬а
тАУтАп MPI_Send, ┬аMPI_Recv, ┬атАж. ┬а ┬а
тАвтАп mpi_category: ┬а
тАУтАп "allтАЭ, ┬а"asynchronous_p2pтАЭ, ┬а"collecCve_comтАЭ, ┬а"datatypesтАЭ, ┬а"environmentтАЭ, ┬а
"graphs_contexts_commsтАЭ, ┬а"persistent_comтАЭ, ┬а"process_topologiesтАЭ, ┬а
"synchronous_p2pтАЭ ┬а
Examples: ┬а ┬а
ossmpi ┬а ┬атАЬsrun ┬атАУN ┬а4 ┬атАУn ┬а32 ┬аsmg2000 ┬атАУn ┬а50 ┬а50 ┬а50тАЭ ┬а
ossmpi ┬атАЬmpirun ┬атАУnp ┬а4000 ┬аnbodyтАЭ ┬аMPI_Send,MPI_Recv ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
104 ┬а
Parallel ┬аExecuCon ┬аAnalysis ┬аTechniques ┬а
vяБ╢тАп An ┬аOpenSpeedShop ┬аcase ┬аstudy ┬аon ┬аNPB: ┬аLU ┬а
├ШяГШтАп
Use ┬аprogram ┬аcounter ┬а(pc) ┬аsampling ┬аto ┬аget ┬аoverview ┬а
├ШяГШтАп
Take ┬аa ┬аcloser ┬аlook ┬аat ┬аrank ┬а255 ┬а
├ШяГШтАп
Conclusions? ┬а
┬а
тАвтАп NoCced ┬аthat ┬аsmp_net_lookup ┬аshowing ┬аup ┬аhigh ┬аin ┬аfuncCon ┬аload ┬аbalance ┬а
тАвтАп Because ┬аmpi ┬аrelated ┬аrouCne, ┬аtake ┬аa ┬аlook ┬аat ┬аthe ┬аlinked ┬аobject ┬а(library) ┬а
sampling ┬аdata ┬а
тАвтАп Load ┬аbalance ┬аon ┬аlinked ┬аobjects ┬аalso ┬аshowed ┬аsome ┬аimbalance ┬а
тАвтАп Used ┬аcluster ┬аanalysis ┬аon ┬аdata ┬аand ┬аfound ┬аthat ┬аrank ┬а255 ┬аis ┬аan ┬аoutlier ┬а
тАвтАп Saw ┬аthat ┬аrank ┬а255тАЩs ┬аpc ┬аoutput ┬аshows ┬аmost ┬аCme ┬аspent ┬а ┬аin ┬а
smp_net_lookup ┬а
тАвтАп Run ┬аa ┬аMPI ┬аtracing ┬аexperiment ┬аto ┬аdetermine ┬аif ┬аwe ┬аcan ┬аget ┬аmore ┬аclues ┬а
тАвтАп Note ┬аthat ┬аa ┬аload ┬аbalance ┬аview ┬аon ┬аthe ┬аMPI ┬аtrace ┬аdata ┬аshows ┬аrank ┬а255тАЩs ┬а
MPI_Allreduce ┬аCme ┬аis ┬аhighest ┬аof ┬аthe ┬а256 ┬аranks ┬аused ┬а
тАвтАп Show ┬аdata ┬аfor ┬аrank ┬а255 ┬аand ┬аa ┬аrepresentaCve ┬аrank ┬аfrom ┬аrest ┬аof ┬аranks ┬а
тАвтАп Note ┬аthe ┬аdiямАerences ┬аin ┬аMPI_Wait, ┬аMPI_Send, ┬аand ┬аMPI_Allreduce ┬а
тАвтАп Look ┬аat ┬аCall ┬аPaths ┬аto ┬аMPI_Wait ┬а
тАвтАп WeтАЩve ┬аfound ┬аthe ┬аcall ┬аpaths ┬аto ┬аexamine ┬аfor ┬аwhy ┬аthe ┬аwait ┬аis ┬аoccurring. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
105 ┬а
MPI ┬аTracing ┬аResults: ┬аDefault ┬аView ┬а
vяБ╢тАп Default ┬аAggregated ┬аMPI ┬аExperiment ┬аView ┬а
Information Icon
Displays Experiment
Metadata
Aggregated Results
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
106 ┬а
View ┬аResults: ┬аShow ┬аMPI ┬аCallstacks ┬а
┬а ┬а ┬а
Unique Call Paths View:
Click C+ Icon
Unique Call Paths to
MPI_Waitall and other
MPI functions
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
107 ┬а
Load ┬аBalance ┬аView: ┬а ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп Load ┬аBalance ┬аView ┬аbased ┬аon ┬аfunc?ons ┬а(pcsamp) ┬а
┬а
MPI library showing up
high in the list
Max time in rank 255
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
108 ┬а
Default ┬аLinked ┬аObject ┬аView: ┬а ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп
Default ┬аAggregated ┬аView ┬аbased ┬аon ┬аLinked ┬аObjects ┬а(libraries) ┬а
Linked Object View
(library view)
Select тАЬLinked ObjectsтАЭ
Click D-icon
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
109 ┬а
Link. ┬аObj. ┬аLoad ┬аBalance: ┬аUsing ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп Load ┬аBalance ┬аView ┬аbased ┬аon ┬аLinked ┬аObjects ┬а(libraries) ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а
Rank 255 has maximum
MPI library time value
& minimum LU time
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
110 ┬а
Link. ┬аObj. ┬аCluster ┬аAnalysis: ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп Cluster ┬аAnalysis ┬аView ┬аbased ┬аon ┬аLinked ┬аObjects ┬а(libraries) ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а
In Cluster Analysis results
Rank 255 showing up as an
outlier.
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
111 ┬а
Single ┬аRank ┬аView: ┬а ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп pcsamp ┬аView ┬аof ┬аRank ┬а255 ┬аPerformance ┬аData ┬аonly ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а
smpi_net_lookup MPI
library related routine
dominates rank 255
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
112 ┬а
Hot ┬аCall ┬аPaths ┬аView ┬а(CLI): ┬а ┬аNPB: ┬аLU ┬а
vяБ╢тАп Hot ┬аCall ┬аPaths ┬аfor ┬аMPI_Wait ┬аfor ┬аrank ┬а255 ┬аonly ┬а
openss ┬атАУcli ┬атАУf ┬аlu-┬нтАРmpi-┬нтАР256.openss ┬а
openss>>expview ┬а-┬нтАРr ┬а255 ┬а-┬нтАРvcalltrees,fullstack ┬а-┬нтАРf ┬аMPI_Wait ┬а ┬а
┬а
┬а ┬аExclusive ┬аMPI ┬аCall ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а% ┬аof ┬аTotal ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аNumber ┬аof ┬аCalls ┬а ┬аCall ┬аStack ┬аFunc?on ┬а(deямБning ┬аloca?on) ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬аTime(ms) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>main ┬а(lu.C.256) ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>> ┬а@ ┬а140 ┬аin ┬аMAIN__ ┬а(lu.C.256: ┬аlu.f,46) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>> ┬а@ ┬а180 ┬аin ┬аssor_ ┬а(lu.C.256: ┬аssor.f,4) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>> ┬а@ ┬а213 ┬аin ┬аrhs_ ┬а(lu.C.256: ┬аrhs.f,5) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>> ┬а@ ┬а224 ┬аin ┬аexchange_3_ ┬а(lu.C.256: ┬аexchange_3.f,5) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>>> ┬а@ ┬а893 ┬аin ┬аmpi_wait_ ┬а(mpi-┬нтАРmvapich-┬нтАРrt-┬нтАРoямДine.so: ┬аwrappers-┬нтАРfortran.c,893) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>>>> ┬а@ ┬а889 ┬аin ┬аmpi_wait ┬а(mpi-┬нтАРmvapich-┬нтАРrt-┬нтАРoямДine.so: ┬аwrappers-┬нтАРfortran.c,885) ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а6010.978000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а3.878405 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а250 ┬а>>>>>>>>>>> ┬а@ ┬а51 ┬аin ┬аMPI_Wait ┬а(libmpich.so.1.0: ┬аwait.c,51) ┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>main ┬а(lu.C.256) ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а
┬а ┬а>>>>> ┬а@ ┬а140 ┬аin ┬аMAIN__ ┬а(lu.C.256: ┬аlu.f,46) ┬а ┬а
Most
call
┬а ┬а expensive
┬а
┬а
┬а
path
to ┬а MPI_Wait
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>> ┬а@ ┬а180 ┬аin ┬аssor_ ┬а(lu.C.256: ┬аssor.f,4) ┬а ┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>> ┬а@ ┬а64 ┬аin ┬аrhs_ ┬а(lu.C.256: ┬аrhs.f,5) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>> ┬а@ ┬а88 ┬аin ┬аexchange_3_ ┬а(lu.C.256: ┬аexchange_3.f,5) ┬а ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>>> ┬а@ ┬а893 ┬аin ┬аmpi_wait_ ┬а(mpi-┬нтАРmvapich-┬нтАРrt-┬нтАРoямДine.so: ┬аwrappers-┬нтАРfortran.c,893) ┬а
┬а ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а>>>>>>>>>> ┬а@ ┬а889 ┬аin ┬аmpi_wait ┬а(mpi-┬нтАРmvapich-┬нтАРrt-┬нтАРoямДine.so: ┬аwrappers-┬нтАРfortran.c,885) ┬а ┬а
┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а2798.770000 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а1.805823 ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а ┬а250 ┬а>>>>>>>>>>> ┬а@ ┬а51 ┬аin ┬аMPI_Wait ┬а(libmpich.so.1.0: ┬аwait.c,51) ┬а ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
113 ┬а
Summary ┬а/ ┬аParallel ┬аBodlenecks ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аsupports ┬аMPI ┬аand ┬аthreaded ┬а
applica?on ┬аperformance ┬аanalysis ┬а
├ШяГШтАп
Works ┬аwith ┬аmulCple ┬аMPI ┬аimplementaCons ┬а
vяБ╢тАп Parallel ┬аexperiments ┬а
Apply ┬аthe ┬аsequenCal ┬аO|SS ┬аcollectors ┬аto ┬аall ┬аnodes ┬а
├ШяГШтАп Specialized ┬аMPI ┬аtracing ┬аexperiments ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Result ┬аViewing ┬а
By ┬аdefault: ┬аresults ┬аare ┬аaggregated ┬аacross ┬аranks/processes/
threads ┬а
├ШяГШтАп OpConally: ┬аselect ┬аindividual ┬аranks/threads ┬аor ┬аgroups ┬а
├ШяГШтАп Specialized ┬аviews: ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп Load ┬аbalance ┬а
тАвтАп ComparaCve ┬аanalysis ┬а/ ┬аcluster ┬аanalysis ┬а
vяБ╢тАп Use ┬аfeatures ┬аto ┬аisolate ┬аsec?ons ┬аof ┬аproblem ┬аcode ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
114 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а7 ┬а
Analysis ┬аof ┬аheterogeneous ┬аcodes ┬а(GPU) ┬а
11/11/2012 ┬а
┬аEmergence ┬аof ┬аHPC ┬аHeterogeneous ┬аProcessing ┬а
What ┬аled ┬аto ┬аincreased ┬аGPU ┬аusage ┬аin ┬аHPC ┬а
vяБ╢тАп DiямГcult ┬аto ┬аcon?nue ┬аscale ┬аprocessor ┬аfrequencies ┬а
vяБ╢тАп DiямГcult ┬аto ┬аcon?nue ┬аto ┬аincrease ┬аpower ┬аconsump?on ┬а
vяБ╢тАп Instead, ┬аmove ┬аtoward: ┬а
├ШяГШтАп
Data ┬аlevel ┬аparallelism ┬а
├ШяГШтАп
Thread ┬аlevel ┬аparallelism ┬а
тАвтАп Vector ┬аunits, ┬аSIMD ┬аexecuCon ┬а
тАвтАп MulCthreading, ┬аmulCcore, ┬аmanycore ┬а
*based ┬аon ┬аNVIDIA ┬аpresenta?on ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
116 ┬а
┬аEmergence ┬аof ┬аHPC ┬аHeterogeneous ┬аProcessing ┬а
GPU ┬аversus ┬аCPU ┬аcomparison ┬а
vяБ╢тАп DiямАerent ┬аgoals ┬аproduce ┬аdiямАerent ┬аdesigns ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
GPU ┬аassumes ┬аwork ┬аload ┬аis ┬аhighly ┬аparallel ┬а
CPU ┬аmust ┬аbe ┬аgood ┬аat ┬аeverything, ┬аparallel ┬аor ┬аnot ┬а
vяБ╢тАп CPU: ┬аminimize ┬аlatency ┬аexperienced ┬аby ┬а1 ┬аthread ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Big ┬аon-┬нтАРchip ┬аcaches ┬а
SophisCcated ┬аcontrol ┬аlogic ┬а
vяБ╢тАп GPU: ┬аmaximize ┬аthroughput ┬аof ┬аall ┬аthreads ┬а
# ┬аthreads ┬аin ┬аямВight ┬аlimited ┬аby ┬аresources ┬а=> ┬аlots ┬аof ┬аresources ┬а
(registers, ┬аbandwidth, ┬аetc.) ┬а
├ШяГШтАп MulCthreading ┬аcan ┬аhide ┬аlatency ┬а=> ┬аskip ┬аthe ┬аbig ┬аcaches ┬а
├ШяГШтАп Share ┬аcontrol ┬аlogic ┬аacross ┬аmany ┬аthreads ┬а
├ШяГШтАп
*from ┬аNVIDIA ┬аpresenta?on ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
117 ┬а
Heterogeneous ┬аProcessors ┬а
Mixing ┬аGPU ┬аand ┬аCPU ┬аusage ┬аin ┬аapplica?ons ┬а
┬а
Mul?core ┬аCPU ┬а
Manycore ┬аGPU ┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
┬а
Data ┬аmust ┬аbe ┬аtransferred ┬аto/from ┬аthe ┬аCPU ┬аto ┬аthe ┬аGPU ┬аin ┬аorder ┬а
for ┬аthe ┬аGPU ┬аto ┬аoperate ┬аon ┬аit ┬аand ┬аreturn ┬аthe ┬аnew ┬аvalues. ┬а
*NVIDIA ┬аimage ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
118 ┬а
Programming ┬аfor ┬аGPGPU ┬а
Prominent ┬аmodels ┬аfor ┬аprogramming ┬аthe ┬аGPGPU ┬а
vяБ╢тАп Augment ┬аcurrent ┬аlanguages ┬аto ┬аaccess ┬аGPU ┬аstrengths ┬а
vяБ╢тАп NVIDIA ┬аCUDA ┬а ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Scalable ┬аparallel ┬аprogramming ┬аmodel ┬а
Minimal ┬аextensions ┬аto ┬аfamiliar ┬аC/C++ ┬аenvironment ┬а
Heterogeneous ┬аserial-┬нтАРparallel ┬аcompuCng ┬а
Supports ┬аNVIDIA ┬аonly ┬а
vяБ╢тАп OpenCL ┬а(Open ┬аCompuCng ┬аLanguage) ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Open ┬аsource, ┬аroyalty-┬нтАРfree ┬а
Portable, ┬аcan ┬аrun ┬аon ┬аdiямАerent ┬аtypes ┬аof ┬аdevices ┬а
Runs ┬аon ┬аAMD, ┬аIntel, ┬аand ┬аNVIDIA ┬а
vяБ╢тАп OpenACC ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Provides ┬аdirecCves ┬а(hint ┬аcommands ┬аinserted ┬аinto ┬аsource) ┬а
DirecCves ┬аtell ┬аthe ┬аcompiler ┬аwhere ┬аto ┬аcreate ┬аacceleraCon ┬а(GPU) ┬а
code ┬аwithout ┬аuser ┬аmodifying ┬аor ┬аadapCng ┬аthe ┬аcode. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
119 ┬а
OpCmal ┬аHeterogeneous ┬аExecuCon ┬а
Considera?ons ┬аfor ┬аbest ┬аoverall ┬аperformance? ┬а
vяБ╢тАп Is ┬аproямБtable ┬аto ┬аsend ┬аa ┬аpiece ┬аof ┬аwork ┬аto ┬аthe ┬аGPU? ┬а ┬а
Key ┬аissue. ┬а
vяБ╢тАп How ┬аmuch ┬аwork ┬аis ┬аthere ┬аto ┬аbe ┬аdone? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Is ┬аthere ┬аa ┬аvectorizaCon ┬аopportunity? ┬а
vяБ╢тАп How ┬аis ┬аthe ┬аparallel ┬аscaling ┬аfor ┬аthe ┬аapplicaCon ┬аoverall? ┬а
vяБ╢тАп What ┬аis ┬аthe ┬аcost ┬аof ┬аthe ┬аtransfer ┬аof ┬аdata ┬аto ┬аand ┬аfrom ┬аthe ┬а
GPU? ┬а
vяБ╢тАп Are ┬аthere ┬аopportuniCes ┬аto ┬аchain ┬аtogether ┬аoperaCons ┬аso ┬а
the ┬аdata ┬аcan ┬аstay ┬аin ┬аthe ┬аGPU ┬аfor ┬аmulCple ┬аoperaCons? ┬а
vяБ╢тАп Can ┬аyou ┬аbalance ┬аthe ┬аGPU ┬аand ┬аCPU ┬аworkload? ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
120 ┬а
GPGPU ┬аPerformance ┬аMonitoring ┬а ┬а
How ┬аcan ┬аperformance ┬аtools ┬аhelp ┬аop?mize ┬аcode? ┬а
vяБ╢тАп Is ┬аproямБtable ┬аto ┬аsend ┬аa ┬аpiece ┬аof ┬аwork ┬аto ┬аthe ┬аGPU? ┬а
├ШяГШтАп
Can ┬аtell ┬аyou ┬аthis ┬аby ┬аmeasuring ┬аthe ┬аcosts: ┬а
тАвтАп
тАвтАп
Transferring ┬аdata ┬аto ┬аand ┬аfrom ┬аthe ┬аGPU ┬а
How ┬аmuch ┬аCme ┬аis ┬аspent ┬аin ┬аthe ┬аGPU ┬аversus ┬аthe ┬аCPU ┬а
vяБ╢тАп Is ┬аthere ┬аa ┬аvectorizaCon ┬аopportunity? ┬а
├ШяГШтАп
Could ┬аmeasure ┬аthe ┬аmathemaCcal ┬аoperaCons ┬аversus ┬аthe ┬аvector ┬а
operaCons ┬аoccurring ┬аin ┬аthe ┬аapplicaCon. ┬а ┬а ┬аExperiment ┬аwith ┬а
compiler ┬аopCmizaCon ┬аlevels, ┬аre-┬нтАРmeasure ┬аoperaCons ┬аand ┬а
compare. ┬а
vяБ╢тАп How ┬аis ┬аthe ┬аparallel ┬аscaling ┬аfor ┬аthe ┬аapplicaCon ┬аoverall? ┬а
├ШяГШтАп
Use ┬аperformance ┬аtool ┬аto ┬аget ┬аidea ┬аof ┬аreal ┬аperformance ┬аversus ┬а
expected ┬аparallel ┬аspeed-┬нтАРup. ┬а
┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
121 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аperformance ┬аinfo ┬аwill ┬аOpen|SpeedShop ┬аprovide? ┬а
ReporCng ┬аthe ┬аCme ┬аspent ┬аin ┬аthe ┬аGPU ┬аdevice. ┬а ┬а
├ШяГШтАп ReporCng ┬аthe ┬аcost ┬аand ┬аsize ┬аof ┬аdata ┬аtransferred ┬аto ┬аand ┬аfrom ┬аthe ┬а
GPU. ┬а ┬а
├ШяГШтАп ReporCng ┬аinformaCon ┬аto ┬аunderstand ┬аthe ┬аbalance ┬аof ┬аCPU ┬а
versus ┬аGPU ┬аuClizaCon. ┬а ┬а
├ШяГШтАп ReporCng ┬аinformaCon ┬аto ┬аunderstand ┬аthe ┬аbalance ┬аtransfer ┬аof ┬а
data ┬аbetween ┬аthe ┬аhost ┬аand ┬аdevice ┬аmemory ┬аwith ┬аthe ┬аexecuCon ┬а
of ┬аcomputaConal ┬аkernels. ┬а ┬а
├ШяГШтАп ReporCng ┬аinformaCon ┬аto ┬аunderstand ┬аthe ┬аperformance ┬аof ┬аthe ┬а
internal ┬аcomputaConal ┬аkernel ┬аcode ┬аrunning ┬аon ┬аthe ┬аGPU ┬а
device. ┬а ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
122 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аspeciямБc ┬аdata ┬аwill ┬аOpen|SpeedShop ┬аgather? ┬а
vяБ╢тАп Collect ┬аdata ┬аfor ┬аthe ┬аfollowing ┬аCUDA/OpenCL ┬аac?ons: ┬а
Kernel ┬аInvocaCons ┬а
├ШяГШтАп Memory ┬аCopies ┬а
├ШяГШтАп Memory ┬аSet ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп ┬а For ┬аthe ┬аabove ┬аwe ┬аalways ┬аgather ┬аthis ┬аinforma?on: ┬а
Thread ┬а
├ШяГШтАп Time ┬аInvocaCon/Copy/Set ┬аwas ┬аRequested ┬а
├ШяГШтАп CUDA ┬аContext ┬а& ┬аStream ┬а
├ШяГШтАп Call ┬аSite ┬аof ┬аInvocaCon/Copy ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
123 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аspeciямБc ┬аdata ┬аwill ┬аOpen|SpeedShop ┬аgather? ┬а
vяБ╢тАп Collect ┬аdata ┬аfor ┬аac?on-┬нтАРspeciямБc: ┬аKernel ┬аInvoca?ons ┬а
Time ┬аKernel ┬аExecuCon ┬аActually ┬аBegan/Ended ┬а
├ШяГШтАп Kernel ┬аName ┬а
├ШяГШтАп Grid ┬а& ┬аBlock ┬аDimensions ┬а
├ШяГШтАп Cache ┬аPreferences ┬а
├ШяГШтАп Registers ┬а
├ШяГШтАп Shared ┬а(Both ┬аStaCc ┬а& ┬аDynamic) ┬аMemory ┬а
├ШяГШтАп Local ┬аMemory ┬аReserved ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Kernel ┬аInvoca?ons ┬аrepresenta?on: ┬а
├ШяГШтАп
{kernel-┬нтАРname}<<<[{gx}, ┬а{gy}, ┬а{gz}], ┬а[{bx}, ┬а{by}, ┬а{bz}], ┬а{dynamic-┬нтАР
shared-┬нтАРmemory}>>> ┬а
тАвтАп Where ┬аeach ┬а{} ┬аis ┬аa ┬аvalue ┬аthat ┬аis ┬аямБlled ┬аin ┬аfrom ┬аthe ┬аdata. ┬а ┬а
тАвтАп The ┬аformat ┬аabove ┬аis ┬аthe ┬аsame ┬аsyntax ┬аthat ┬аis ┬аused ┬аfor ┬аCUDA ┬аkernel ┬а
invocaCons ┬аin ┬аthe ┬аactual ┬аsource. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
124 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аspeciямБc ┬аdata ┬аwill ┬аOpen|SpeedShop ┬аgather? ┬а
vяБ╢тАп Collect ┬аdata ┬аfor ┬аac?on-┬нтАРspeciямБc: ┬аMemory ┬аcopies ┬а
Time ┬аCopy ┬аActually ┬аBegan/Ended ┬а
├ШяГШтАп Number ┬аof ┬аBytes ┬аCopied ┬а
├ШяГШтАп Kind ┬аof ┬аCopy ┬а(Host ┬аto ┬аDevice, ┬аetc.) ┬а
├ШяГШтАп Memory ┬аSource ┬аType ┬а(Pageable/Pinned/Device/Array) ┬а
├ШяГШтАп Memory ┬аDesCnaCon ┬аType ┬а(Pageable/Pinned/Device/Array) ┬а
├ШяГШтАп Was ┬аCopy ┬аAsynchronous? ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Memory ┬аcopy ┬аrepresenta?on: ┬а
├ШяГШтАп
Copy ┬а{nbytes} ┬аfrom ┬а{source} ┬аto ┬а{desCnaCon} ┬а
тАвтАп Where ┬аeach ┬а{} ┬аis ┬аagain ┬аa ┬аvalue ┬аямБlled ┬аin ┬аfrom ┬аthe ┬аdata. ┬а{source} ┬аand ┬а
{desCnaCon} ┬аare ┬аthings ┬аlike ┬а"host", ┬а"device, ┬а"array", ┬аetc. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
125 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аspeciямБc ┬аdata ┬аwill ┬аOpen|SpeedShop ┬аgather? ┬а
vяБ╢тАп Collect ┬аdata ┬аfor ┬аac?on-┬нтАРspeciямБc: ┬аMemory ┬аset ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Time ┬аSet ┬аActually ┬аBegan/Ended ┬а
Number ┬аof ┬аBytes ┬аSet ┬а
vяБ╢тАп Memory ┬аcopy ┬аrepresenta?on: ┬а
├ШяГШтАп
Set ┬а{nbytes} ┬аon ┬аdevice ┬а
тАвтАп Where ┬аeach ┬а{} ┬аis ┬аagain ┬аa ┬аvalue ┬аямБlled ┬аin ┬аfrom ┬аthe ┬аdata. ┬а{source} ┬аand ┬а
{desCnaCon} ┬аare ┬аthings ┬аlike ┬а"host", ┬а"device, ┬а"array", ┬аetc. ┬а
vяБ╢тАп Trace ┬аoutput ┬аto ┬аlook ┬аsomething ┬аlike ┬аthis: ┬а
┬аcompute_ямБlter<<<[512,512,512], ┬а[32,32,32], ┬а16384>>> ┬а
┬аcopy ┬а4 ┬аGB ┬аfrom ┬аhost ┬аto ┬аdevice ┬а
┬аset ┬а20 ┬аMB ┬аon ┬аdevice ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
126 ┬а
Open|SpeedShop ┬аGPU ┬аsupport ┬а
What ┬аis ┬аthe ┬аstatus ┬аof ┬аthis ┬аOpen|SpeedShop ┬аwork? ┬а
vяБ╢тАп Collec?on ┬аcode ┬аis ┬а95% ┬аcompeted ┬а
vяБ╢тАп For ┬аthe ┬аresearch ┬а(SBIR) ┬аwe ┬аs?ll ┬аneed ┬аto: ┬а
Packaging ┬аthe ┬аdata ┬аinto ┬аthe ┬аOpen|SpeedShop ┬аdatabase ┬а
├ШяГШтАп Retrieving ┬аthe ┬аdata ┬аand ┬аforming ┬аa ┬аclient ┬аand ┬аGUI ┬аview ┬а
├ШяГШтАп
тАвтАп Modeling ┬аthis ┬аsimilar ┬аto ┬аthe ┬аOpen|SpeedShop ┬аI/O ┬аand ┬аI/O ┬аextended ┬а
views ┬а
vяБ╢тАп Future ┬аwork, ┬аif ┬аfunded ┬а
Pursue ┬аobtaining ┬аmore ┬аinformaCon ┬аabout ┬аthe ┬аcode ┬аbeing ┬а
execuCng ┬аinside ┬аthe ┬аGPU ┬аdevice. ┬а
├ШяГШтАп Research ┬аand ┬аsupport ┬аMIC, ┬аand ┬аother ┬аheterogeneous ┬а
processors ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
127 ┬а
SC2012 ┬аTutorial ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а ┬а
A ┬аcase ┬аstudy ┬аwith ┬аOpen|SpeedShop ┬а
SecCon ┬а8 ┬а
Conclusions ┬аand ┬аDocumentaCon ┬аPointers ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
128 ┬а
QuesCons ┬аvs. ┬аExperiments ┬а
vяБ╢тАп Where ┬аdo ┬аI ┬аspend ┬аmy ┬а?me? ┬а
Flat ┬аproямБles ┬а(pcsamp) ┬а
├ШяГШтАп Gezng ┬аinclusive/exclusive ┬аCmings ┬аwith ┬аcallstacks ┬а(userCme) ┬а
├ШяГШтАп IdenCfying ┬аhot ┬аcallpaths ┬а(userCme ┬а+ ┬аHP ┬аanalysis) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп How ┬аdo ┬аI ┬аanalyze ┬аcache ┬аperformance? ┬а
Measure ┬аmemory ┬аperformance ┬аusing ┬аhardware ┬аcounters ┬а(hwc) ┬а
├ШяГШтАп Compare ┬аto ┬аямВat ┬аproямБles ┬а(custom ┬аcomparison) ┬а
├ШяГШтАп Compare ┬аmulCple ┬аhardware ┬аcounters ┬а(N ┬аx ┬аhwc, ┬аhwcsamp) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп How ┬аto ┬аiden?fy ┬аI/O ┬аproblems? ┬а
Study ┬аCme ┬аspent ┬аin ┬аI/O ┬аrouCnes ┬а(io) ┬а
├ШяГШтАп Compare ┬аruns ┬аunder ┬аdiямАerent ┬аscenarios ┬а(custom ┬аcomparisons) ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп How ┬аdo ┬аI ┬аямБnd ┬аparallel ┬аineямГciencies? ┬а
Study ┬аCme ┬аspent ┬аin ┬аMPI ┬аrouCnes ┬а(mpi) ┬а
├ШяГШтАп Look ┬аfor ┬аload ┬аimbalance ┬а(LB ┬аview) ┬аand ┬аoutliers ┬а(CA ┬аview) ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
129 ┬а
Gezng ┬аOpen|SpeedShop ┬а
vяБ╢тАп Sourceforge ┬аProject ┬аHome ┬а
├ШяГШтАп
hdp://sourceforge.net/projects/openss ┬а
vяБ╢тАп CVS ┬аAccess ┬а ┬а
├ШяГШтАп
hdp://sourceforge.net/scm/?type=cvs&group_id=176777 ┬а
vяБ╢тАп Packages ┬а
├ШяГШтАп
Accessible ┬аfrom ┬аProject ┬аHome ┬аDownload ┬аTab ┬а
vяБ╢тАп Installa?on ┬аInstruc?ons ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
hdp://www.openspeedshop.org/docs/users_guide/BuildAndInstallGuide.html ┬а
README ┬аямБle ┬аin ┬аsource ┬аdistribuCon ┬а
vяБ╢тАп Addi?onal ┬аInforma?on ┬а
├ШяГШтАп
┬а
hdp://www.openspeedshop.org/ ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
130 ┬а
Open|SpeedShop ┬аDocumentaCon ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аUser ┬аGuide ┬аDocumenta?on ┬а
hdp://www.openspeedshop.org/docs/user_guide/ ┬а
├ШяГШтАп тАж/share/doc/packages/OpenSpeedShop/users_guide ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Python ┬аScrip?ng ┬аAPI ┬аDocumenta?on ┬а
hdp://www.openspeedshop.org/docs/pyscripCng_doc/ ┬а
├ШяГШтАп тАж/share/doc/packages/OpenSpeedShop/pyscripCng_doc ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Command ┬аLine ┬аInterface ┬аDocumenta?on ┬а
hdp://www.openspeedshop.org/docs/user_guide/ ┬а
├ШяГШтАп тАж/share/doc/packages/OpenSpeedShop/users_guide ┬а
├ШяГШтАп
vяБ╢тАп Man ┬аpages: ┬аOpenSpeedShop, ┬аosspcsamp, ┬аossmpi, ┬атАж ┬а
vяБ╢тАп Quick ┬аstart ┬аguide ┬аdownloadable ┬аfrom ┬аweb ┬аsite ┬а
hdp://www.openspeedshop.org ┬а
├ШяГШтАп Click ┬аon ┬атАЬDownload ┬аQuick ┬аStart ┬аGuideтАЭ ┬аbudon ┬а
├ШяГШтАп
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
131 ┬а
PlaUorms ┬а
vяБ╢тАп System ┬аarchitecture ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
AMD ┬аOpteron/Athlon ┬а
Intel ┬аx86, ┬аx86-┬нтАР64, ┬аand ┬аItanium-┬нтАР2 ┬а
IBM ┬аPowerPC ┬аand ┬аPowerPC64 ┬а
vяБ╢тАп Opera?ng ┬аsystem ┬а
├ШяГШтАп
Tested ┬аon ┬аMany ┬аPopular ┬аLinux ┬аDistribuCons ┬а
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
тАвтАп
SLES, ┬аSUSE ┬а
RHEL ┬а
Fedora ┬аCore, ┬аCentOS ┬а
Debian, ┬аUbuntu ┬а
VarieCes ┬аof ┬аthe ┬аabove ┬а
vяБ╢тАп Large ┬аscale ┬аplacorms ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
IBM ┬аBlue ┬аGene/P ┬аand ┬аBlue ┬аGene/Q ┬а
Cray ┬аXT/XE/XK ┬аline ┬а
GPU ┬аsupport ┬аavailable ┬аsoon ┬а
Available ┬аon ┬аmany ┬аDOE ┬аsystems ┬аin ┬аshared ┬аlocaCons ┬а
For ┬аspecial ┬аbuild ┬а& ┬аusage ┬аinstrucCons, ┬аsee ┬аweb ┬аsite ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012. ┬а
11/11/2012 ┬а
132 ┬а
Open|SpeedShop ┬аRelated ┬аProjects ┬а
vяБ╢тАп Component ┬аBased ┬аTool ┬аFramework ┬а(CBTF) ┬аproject ┬а
├ШяГШтАп
Provides ┬аthe ┬аability ┬аto: ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Goal ┬аis ┬аto ┬аrecreate ┬аOpen|SpeedShop ┬аfrom ┬аthe ┬аreusable ┬аcomponents ┬а
hdp://тАв.ornl.gov/doku/cbUw/start ┬а
тАвтАп Create ┬атАЬblack ┬аboxтАЭ ┬аcomponents ┬а
тАвтАп Connect ┬аthese ┬аcomponents ┬аinto ┬аa ┬аcomponent ┬аnetwork ┬а
тАвтАп Distribute ┬аthese ┬аcomponents ┬аand/or ┬аcomponent ┬аnetworks ┬аacross ┬аa ┬аtree ┬аbase ┬а
transport ┬аmechanism ┬а(MRNet). ┬а
тАвтАп Want ┬аthese ┬аcomponents ┬аto ┬аbe ┬аgeneric ┬аenough ┬аto ┬аbe ┬аreused ┬а
тАвтАп Aimed ┬аat ┬аgiving ┬аthe ┬аability ┬аto ┬аrapidly ┬аprototype ┬аperformance ┬аtools ┬а ┬а
тАвтАп Create ┬аspecialized ┬аtools ┬аto ┬аmeet ┬аthe ┬аneeds ┬аof ┬аapplicaCon ┬аdevelopers ┬а
vяБ╢тАп DOE ┬аSBIR ┬аphase ┬аI ┬аaward ┬а
├ШяГШтАп
Working ┬аon ┬аheterogeneous ┬аprocessor ┬аfeasibility ┬аstudy ┬а& ┬аprototyping, ┬а
as ┬аdescribed ┬аin ┬аSecCon ┬а6. ┬а
vяБ╢тАп DOE ┬аSTTR ┬аphase ┬аI ┬аaward ┬а
├ШяГШтАп
Working ┬аwith ┬аUniversity ┬аof ┬аWisconsin ┬аon ┬аscalable ┬аdebugger ┬а(SWAT) ┬а
project. ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
133 ┬а
Availability ┬аand ┬аContact ┬а
vяБ╢тАп Current ┬аversion: ┬а2.0.2 ┬аhas ┬аbeen ┬аreleased ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аWebsite ┬а
├ШяГШтАп
hdp://www.openspeedshop.org/ ┬а
vяБ╢тАп Open|SpeedShop ┬аForum ┬а(now: ┬аgoogle ┬аgroups) ┬а
├ШяГШтАп
hdp://www.openspeedshop.org/forums/ ┬а
vяБ╢тАп Download ┬аop?ons: ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Package ┬аwith ┬аinstall ┬аscript ┬а
Source ┬аfor ┬аtool ┬аand ┬аbase ┬аlibraries ┬а
vяБ╢тАп Placorm ┬аSpeciямБc ┬аBuild ┬аInforma?on ┬а
├ШяГШтАп
hdp://www.openspeedshop.org/wp/plaUorm-┬нтАРspeciямБc-┬нтАРbuild-┬нтАР
informaCon/ ┬а
vяБ╢тАп Feedback ┬а
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
├ШяГШтАп
Bug ┬аtracking ┬аavailable ┬аfrom ┬аwebsite ┬а
oss-┬нтАРquesCons@openspeedshop.org ┬а
Feel ┬аfree ┬аto ┬аcontact ┬аpresenters ┬аdirectly ┬а
Support ┬аcontracts ┬аand ┬аonsite ┬аtraining ┬аavailable ┬а
How ┬аto ┬аAnalyze ┬аthe ┬аPerformance ┬аof ┬аParallel ┬аCodes ┬а101 ┬а-┬нтАР ┬аA ┬аTutorial ┬аat ┬аSC2012 ┬а
11/11/2012 ┬а
134 ┬а
Документ
Категория
Филология
Просмотров
23
Размер файла
6 701 Кб
Теги
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа