高性能アプリケーション開発のためのポータブルで実用的な通信性能解析

現在の大規模科学技術アプリケーションは多数のプロセスが互いにデータを通信しながら並列に計算を行うため、通信時間を削減することは高性能アプリケーションを開発する上で重要である。通信時間には通信相手のプロセスがデータを送信するまで待つ時間と実際の通信時間があり、性能を向上させるためには両者を区別してアプリケーション中の通信時間を測定する必要がある。本研究は待ち時間と実通信時間を自動的に区別し、特定の計算機環境に依存せず、解析に要する時間が少ない通信性能解析を実現することを目的とした。既存の性能解析ツールの多くはアプリケーションを実行しながら計算と通信のパターンをファイルに記録し、実行終了後にそのパターンを解析するという2段階の解析方法を採用している。本研究ではアプリケーションの実行中に解析を行う実行時解析を採用した。実行時に待ち時間と実通信時間を区別する方法として、(1)通信の直前に通信に参加するプロセスを同期させ、待ち時間を0にして実通信時間を測定する方法と(2)実通信時間が0である仮想的な環境を仮定した場合のアプリケーションの仮想的な実行時間を推定し、実際の実行時間との差から実通信時間を求める方法の2つを通信パターンにより使い分けた。上記の方法により、標準的な通信ライブラリであるMessage Passing Interface(MPI)の代表的な通信パターンについて、待ち時間と実通信時間を自動的に区別して測定できることを示した。通信1回につき解析に要する時間は通信に参加するプロセスを同期するために要する時間と同程度であり、実行時解析のためにアプリケーションの実行時間が大幅に増加することはない。アプリケーション開発者が必要なことは解析を行うライブラリをリンクすることだけで、アプリケーションのソースコードを変更する必要はない。また特定の計算機環境に依存せずに解析可能である。

現在の大規模科学技術アプリケーションは多数のプロセスが互いにデータを通信しながら並列に計算を行うため、通信時間を削減することは高性能アプリケーションを開発する上で重要である。通信時間には通信相手のプロセスがデータを送信するまで待つ時間と実際の通信時間があり、性能を向上させるためには両者を区別してアプリケーション中の通信時間を測定する必要がある。本研究は待ち時間と実通信時間を自動的に区別し、特定の計算機環境に依存せず、解析に要する時間が少ない通信性能解析を実現することを目的とした。既存の性能解析ツールの多くはアプリケーションを実行しながら計算と通信のパターンをファイルに記録し、実行終了後にそのパターンを解析するという2段階の解析方法を採用している。本研究ではアプリケーションの実行中に解析を行う実行時解析を採用した。実行時に待ち時間と実通信時間を区別する方法として、(1)通信の直前に通信に参加するプロセスを同期させ、待ち時間を0にして実通信時間を測定する方法と(2)実通信時間が0である仮想的な環境を仮定した場合のアプリケーションの仮想的な実行時間を推定し、実際の実行時間との差から実通信時間を求める方法の2つを通信パターンにより使い分けた。上記の方法により、標準的な通信ライブラリであるMessage Passing Interface(MPI)の代表的な通信パターンについて、待ち時間と実通信時間を自動的に区別して測定できることを示した。通信1回につき解析に要する時間は通信に参加するプロセスを同期するために要する時間と同程度であり、実行時解析のためにアプリケーションの実行時間が大幅に増加することはない。アプリケーション開発者が必要なことは解析を行うライブラリをリンクすることだけで、アプリケーションのソースコードを変更する必要はない。また特定の計算機環境に依存せずに解析可能である。