🎓 MyUniNotes

Search (CTRL+K)

SearchSearch

VL06 PHPC

Nov 21, 2024|Dec 05, 2024|12 min 20 sec

Zusammenfassung der Vorlesung: Supercomputing und Performance-Analyse

Inhaltsverzeichnis

  1. Einführung
  2. Supercomputing Konferenz 2024
  3. OpenAP Entwicklungen
  4. Ausstellung und Unternehmen
  5. Fortran Funded List
  6. GPU-basierte Systeme
  7. Trends in der Computerarchitektur
  8. Cache-Kohärenz und Speicher-Konsistenz
  9. Performance-Analyse in Hochleistungsrechnen
  10. Performance-Optimierungstechniken
  11. Fazit
  12. Weiterführende Ressourcen

Einführung

Diese Zusammenfassung behandelt die wesentlichen Themen der aktuellen Vorlesung zur Supercomputing-Konferenz und Performance-Analyse im Bereich Hochleistungsrechnen (High-Performance Computing, HPC). Sie richtet sich an Studierende und soll das Verständnis der behandelten Konzepte vertiefen.

Supercomputing Konferenz 2024

Überblick

  • Veranstaltung: Supercomputing 2024
  • Ort: Atlanta, Georgia, USA
  • Datum: 7. November 2024
  • Teilnehmerzahl: Etwa 17.000 Teilnehmer (Steigerung von vorherigen 10.000)
  • Hauptgrund für den Anstieg: Zunahme des Interesses an Künstlicher Intelligenz (KI)

Bedeutung der Konferenz

Die Supercomputing-Konferenz ist eine der größten und bedeutendsten Veranstaltungen im Bereich der Hochleistungsrechner. Sie bietet eine umfassende Plattform für:

  • Präsentation technischer Papiere: Forscher und Entwickler stellen ihre neuesten Ergebnisse und Innovationen vor.
  • Workshops und Tutorials: Vertiefende Sessions zu spezifischen Themen und Technologien.
  • Diskussionen und Talks: Austausch über aktuelle Entwicklungen und zukünftige Trends in den Bereichen OpenAP und KI.
  • Exhibition: Präsentation von Unternehmen, die Supercomputing-Komponenten und -Lösungen anbieten.

Die steigende Teilnehmerzahl in diesem Jahr ist maßgeblich auf das wachsende Interesse an KI zurückzuführen. Leistungsstarke Computer sind essenziell für die Entwicklung und den Betrieb großer KI-Anwendungen.

OpenAP Entwicklungen

Versionen von OpenAP

  • Letzte besprochene Version: OpenAP Version 3
  • Aktuell präsentierte Version: OpenAP Version 6
  • Fokus: Erweiterte Features und moderne Entwicklungen

Bedeutung von OpenAP

OpenAP dient als Standard zur Beschreibung von APIs (Application Programming Interfaces) und erleichtert die Zusammenarbeit sowie die Integration in großen Projekten. Die Weiterentwicklungen in den Versionen reflektieren aktuelle Anforderungen und technologische Fortschritte, insbesondere im Kontext der Integration von KI-Technologien.

Ausstellung und Unternehmen

Aussteller

  • Große Unternehmen:
    • AMD: Führend in CPU- und GPU-Technologien.
    • Intel: Traditioneller Marktführer, nun verstärkt im GPU-Bereich.
    • Nvidia: Marktführer im GPU-Bereich, besonders im Bereich KI.
  • Kleinere Firmen: Verschiedene Anbieter, die spezialisierte Supercomputer-Komponenten und -Lösungen anbieten.

Ziel der Ausstellung

Unternehmen präsentieren ihre neuesten Technologien und Produkte, um Kunden zu gewinnen und Partnerschaften zu fördern. Studierende und Fachleute haben die Möglichkeit, sich über aktuelle Trends und Innovationen zu informieren und potenzielle Karrieremöglichkeiten zu erkunden.

Fortran Funded List

Überblick

  • Zweck: Ranking von Supercomputern basierend auf bestimmten Benchmarks.
  • Neueste Edition: Zweite Ausgabe aus dem Jahr 2034.

Neuer Spitzenreiter

  • Neues System: HPE Cray M580
  • Leistung: 1,7 ExaOPS (Exa-Operationen pro Sekunde)
  • Technologie:
    • CPUs: AMD CPUs, vierte Generation.
    • GPUs: AMD GPUs, speziell die M580.
    • Interconnect: Schedule 11 (modifiziertes Netzwerk).
    • Energieverbrauch: 13 Megawatt.

Forschungszentren

  • Standorte:
    • Berkeley
    • Livermore
    • Argonne
    • Los Alamos
  • Funktion: Diese Forschungslabore führen Tests und Simulationen durch, insbesondere im Bereich der nuklearen Stockpiling und Sicherheitsprotokolle. Aufgrund des Test-Ban-Vertrags führen sie keine tatsächlichen Explosionstests mehr durch, sondern simulieren diese mithilfe von Hochleistungsrechnern.

GPU-basierte Systeme

Marktübersicht

  • Dominierende Unternehmen:
    • Nvidia: Führend in GPU-Technologie, besonders im Bereich KI und HPC.
    • AMD: Starker Aufstieg in den letzten Jahren, insbesondere mit den neuesten GPU-Generationen.
    • Intel: Neuer Marktteilnehmer im GPU-Bereich, weniger erfolgreich im Vergleich zu Nvidia und AMD.

Top 5 Supercomputer

  1. HPE Cray M580 (USA)

    • CPUs: AMD, 4. Generation.
    • GPUs: AMD M580.
    • Leistung: 1,7 ExaOPS.
    • Energieverbrauch: 13 Megawatt.

  2. Altia

    • Vorheriger Spitzenreiter.
    • Technologie: Nutzung von AMD GPUs.

  3. GPU-basierte Systeme von Intel

    • Technologie: Intel GPUs, weniger verbreitet.

  4. GPU-basierte Systeme von Nvidia

    • Technologie: Nvidia GPUs, marktführend.

  5. System aus Europa (Energieunternehmen aus Großbritannien)

    • Anwendung: Reservoir Discovery mittels Vibrationanalyse.

Energieeffizienz: Green 500 Liste

  • Zweck: Bewertung der energieeffizientesten Supercomputer weltweit.
  • Messgröße: Megawatt pro Watt (MW/W).
  • Trends:
    • Verbesserte Energieeffizienz: Durch spezialisierte GPU-Architekturen und optimierte Software.
    • Dominanz von Nvidia und AMD: Diese Unternehmen bieten energieeffiziente GPU-Lösungen, die in den meisten Top-Systemen verwendet werden.
    • Green 500 Kriterien: Um auf die Liste zu kommen, muss ein Supercomputer auch auf der Top 500 Liste vertreten sein und zusätzliche Energieverbrauchsdaten einreichen.

GPU-Optimierung

  • Massive Parallelität: GPUs sind hervorragend für Matrixoperationen und andere stark parallelisierte Aufgaben geeignet.
  • Spezialisierung: Höhere Energieeffizienz durch angepasste Architektur, die speziell für bestimmte Berechnungen optimiert ist.
  • Marktentwicklung:
    • Nvidia: Bleibt führend durch kontinuierliche Innovation und Anpassung an neue Anforderungen.
    • AMD: Macht signifikante Fortschritte und gewinnt Marktanteile.
    • Intel: Versucht, mit eigenen GPU-Lösungen Fuß zu fassen, bleibt aber hinter Nvidia und AMD zurück.

Chip-Technologie

  • Fortschritte in der Fertigung:
    • Übergang von 30nm zu 5nm: Reduzierung der Transistorgröße führt zu höherer Dichte und geringerer Energieverbrauch pro Transistor.
    • Herausforderungen: Komplexität und Kosten der Fertigungsprozesse steigen.
  • Energieverbrauch:
    • Neuere Prozesse: Reduzieren den Energieverbrauch und verbessern die Leistung pro Watt.
    • Integration: Mehr Funktionalitäten auf kleinerem Raum ermöglichen leistungsfähigere und effizientere Chips.

Cache-Kohärenz und Speicher-Konsistenz

Cache-Kohärenz

  • Problemstellung:
    • Mehrfache Kopien: In einem Multi-Core-System hat jeder Kern seinen eigenen Cache, was zu mehreren Kopien derselben Daten führen kann.
    • Inkoherenz: Wenn ein Kern eine Kopie einer Datenvariable ändert, sind die anderen Kopien inkohärent.
  • Lösungsansätze:
    • Cache-Kohärenzprotokolle: Hardware-Mechanismen, die sicherstellen, dass Änderungen an einer Kopie in allen Caches reflektiert werden.
    • Cache Lines: Daten werden in Blöcken (Cache Lines) organisiert, um die Effizienz der Kohärenz zu erhöhen.
  • Funktionsweise:
    • Lesen: Mehrere Kerne können eine Datenvariable gleichzeitig lesen, ohne Probleme.
    • Schreiben: Wenn ein Kern eine Variable schreibt, müssen alle anderen Kopien dieser Variable aktualisiert oder ungültig gemacht werden.

Speicher-Konsistenz

  • Definition: Reihenfolge, in der Updates im Speicher von verschiedenen Kernen sichtbar werden.
  • Unterscheidung zur Cache-Kohärenz:
    • Cache-Kohärenz: Gewährleistet, dass alle Kopien derselben Datenvariable konsistent sind.
    • Speicher-Konsistenz: Bestimmt die Sichtbarkeit und Reihenfolge von Speicheroperationen über verschiedene Kerne hinweg.
  • Speicher-Konsistenzmodelle:
    • Sequential Consistency: Alle Operationen erscheinen in einer globalen, sequentiellen Reihenfolge.
    • Relaxed Models: Erlauben bestimmte Abweichungen, um die Leistung zu verbessern.

Performance-Analyse in Hochleistungsrechnen

Ziele der Performance-Analyse

  • Ressourcennutzung optimieren: Effiziente Nutzung von Rechenleistung und Energie.
  • Problemlösung beschleunigen: Größere und komplexere Probleme schneller lösen.
  • Statistische Sicherheit: Mehr Durchläufe für zuverlässigere und präzisere Ergebnisse.

Instrumentierung und Messung

Implementierung

  • Einfügen von Messcodes: Integration von Code zur Datenerfassung in das bestehende Programm.
  • Ziele: Beobachtung der Programmausführung und Erfassung relevanter Leistungsdaten.

Methoden der Instrumentierung

  1. Source Code Instrumentation

    • Manuell: Hinzufügen von Messpunkten direkt im Quellcode.
    • Tool-gestützt: Nutzung von Werkzeugen, die automatisch Messpunkte hinzufügen (z.B. Pragma-basierte Instrumentierung).
    • Beispiel: Pragma-Direktiven markieren bestimmte Codeabschnitte und messen deren Ausführung.

  2. Pre-Process Instrumentation

    • Vorverarbeitung: Nutzung eines Pre-Prozessors, der den Quellcode analysiert und modifiziert.
    • Beispiel: Ein Pre-Prozessor fügt Instrumentierungscalls vor und nach parallelen Regionen hinzu, um deren Ausführung zu messen.

  3. Compiler-Based Instrumentation

    • Compiler-Erweiterungen: Nutzung von speziellen Compilern, die Messfunktionen automatisch hinzufügen.
    • Beispiel: Compiler fügt Funktionen bei jedem Funktionsaufruf und -ende hinzu, um deren Ausführungszeit zu messen.

  4. Library Implementation

    • Bibliotheken: Verwendung spezialisierter Bibliotheken zur Datenerfassung.
    • Beispiel: Bibliotheken wie poppy zur Erfassung von Hardware-Leistungszählern (z.B. Anzahl der ausgeführten Instruktionen).

  5. Binary Instrumentation

    • Modifikation des Binärcodes: Hinzufügen von Messpunkten ohne Zugriff auf den Quellcode.
    • Beispiel: Nutzung von Tools zur Analyse und Modifikation von ausführbaren Dateien, um Messfunktionen einzufügen.

Profiling vs. Tracing

Profiling

  • Definition: Überblick über die Anwendung mit zusammengefassten Statistiken.
  • Merkmale:
    • Zusammenfassung: Funktionsaufrufe, ausgeführte Bytes, geöffnete Dateien etc.
    • Methoden:
      • Direkte Messung: Starten und Stoppen von Zählern um Funktionsaufrufe.
      • Sampling-Based Profiling: Regelmäßige Unterbrechungen zur Erfassung des aktuellen Zustands.
    • Datenarten:
      • Inclusive Time: Gesamte Zeit inklusive aufgerufener Unterfunktionen.
      • Exclusive Time: Zeit ohne aufgerufene Unterfunktionen.
  • Anwendung: Identifikation von häufig aufgerufenen oder zeitintensiven Funktionen.

Beispiel: Ein Programm, das die Ausführungszeit einer Funktion misst, indem es einen Zähler bei Funktionsbeginn startet und bei Funktionsende stoppt. So kann die gesamte Zeit, die in der Funktion verbracht wird, ermittelt werden.

Tracing

  • Definition: Detaillierte Aufzeichnung einzelner Ereignisse und deren zeitliche Abfolge.
  • Merkmale:
    • Ereignisse: Ein- und Austritt von Funktionen, Nachrichtenversand und -empfang.
    • Zeitstempel: Präzise Zeitangaben für jedes Ereignis.
  • Anwendung: Detaillierte Analyse der Programmausführung und der Interaktion zwischen Prozessen oder Threads.

Beispiel: Ein Trace-Log, das jeden Funktionsaufruf und -austritt mit einem Zeitstempel versieht, ermöglicht die Rekonstruktion der Programmausführung in Echtzeit und hilft, komplexe Abhängigkeiten und Engpässe zu identifizieren.

OpenMP und OMPT

  • OMPT (OpenMP Tools Interface): Eine Schnittstelle zur Profilierung von OpenMP-Anwendungen.
  • Implementierung:
    • Vorverarbeitung: Instrumentierung des Codes zur Erfassung von OpenMP-Konstrukten.
    • Automatische Instrumentierung: OMPT fügt automatisch Messpunkte für OpenMP-Bereiche hinzu.
  • Berichtserstellung:
    • Profilberichte: Nach der Ausführung generiert OMPT Berichte, die Informationen über die Nutzung von OpenMP-Konstrukten enthalten (z.B. kritische Abschnitte, Parallelregionen).
    • Datenanalyse: Nutzung der Berichte zur Identifikation von Leistungsengpässen und Optimierungspotenzialen.

Beispiel: Ein OpenMP-Programm, das kritische Abschnitte und parallele Regionen enthält, wird mit OMPT instrumentiert. Nach der Ausführung liefert OMPT detaillierte Berichte darüber, wie viel Zeit in kritischen Abschnitten verbracht wurde und wie gut die Arbeitslast über die Threads verteilt war.

Performance-Optimierungstechniken

Identifikation von Engpässen

  • Beispiel: Ungleichgewicht in der Arbeitsverteilung führt zu Wartezeiten in kritischen Abschnitten.
  • Werkzeuge: Nutzung von Profiling-Daten zur Identifikation ineffizienter Bereiche.
  • Techniken:
    • Analyse der Profilberichte: Identifikation von Funktionen oder Regionen mit hoher Ausführungszeit.
    • Visualisierung: Nutzung von Tools zur grafischen Darstellung der Programmausführung.

Beispiel: Ein kritischer Abschnitt in einem parallelen Programm wird identifiziert, in dem einige Threads lange Wartezeiten haben. Durch Optimierung der Arbeitsverteilung kann die Effizienz verbessert und die Gesamtleistung gesteigert werden.

Skalierbarkeitsanalyse

  • Ziel: Untersuchung, wie die Anwendung mit zunehmender Anzahl von Threads skaliert.
  • Methodik:
    • Durchführung von Skalierungstests: Ausführung der Anwendung mit verschiedenen Thread-Anzahlen.
    • Vergleich der Ausführungszeiten: Analyse der Zeitreduktion bei zunehmender Parallelität.
    • Identifikation von Overheads: Erkennung von Synchronisations- oder Verwaltungsaufwänden, die die Skalierung beeinträchtigen.

Beispiel: Eine Anwendung wird mit 1, 2, 4, 8 Threads ausgeführt. Die Ausführungszeit wird gemessen und analysiert, um festzustellen, ob die Anwendung linear skaliert oder ob es Engpässe gibt, die die Skalierung behindern.

Automatisierte Analyse

  • Ansatz: Suche nach Mustern in Trace-Daten zur automatischen Identifikation von Leistungsproblemen.
  • Beispiel: Erkennung von späten Sendern, die zu Wartezeiten führen.
  • Vorteile:
    • Effizienz: Schnelle Analyse großer Datenmengen.
    • Präzision: Automatische Erkennung komplexer Muster, die manuell schwer zu identifizieren wären.

Beispiel: Ein automatisiertes Tool durchsucht Trace-Daten nach Mustern, bei denen ein Prozess auf eine Nachricht wartet, die erst verspätet gesendet wird. Solche Muster deuten auf ineffiziente Kommunikation hin, die optimiert werden kann.

Fazit

Die Supercomputing-Konferenz bietet einen umfassenden Einblick in die neuesten Entwicklungen im Bereich der Hochleistungsrechner und deren Anwendungen, insbesondere im Kontext von KI. Die Performance-Analyse spielt eine zentrale Rolle bei der Optimierung von HPC-Anwendungen, indem sie hilft, Engpässe zu identifizieren und die Ressourcennutzung zu maximieren. Durch den Einsatz moderner Instrumentierungstechniken und Profiling-Tools können Entwickler die Effizienz ihrer Programme erheblich steigern.

Wichtige Erkenntnisse:

  • Wachsende Bedeutung von KI: Erhöhtes Interesse und Teilnehmerzahlen auf der Supercomputing-Konferenz.
  • Neue Supercomputersysteme: Einführung des HPE Cray M580 als neuer Spitzenreiter.
  • Markttrends bei GPUs: Nvidia bleibt dominant, AMD macht signifikante Fortschritte, Intel kämpft noch um Marktanteile.
  • Performance-Analyse-Methoden: Unterschiedliche Instrumentierungsmethoden und die Bedeutung von Profiling und Tracing.
  • Optimierungstechniken: Identifikation von Engpässen, Skalierbarkeitsanalyse und automatisierte Mustererkennung zur Leistungssteigerung.

Graph View

Backlinks