Optimisation du checkpointing et du modèle d'exécution pour une implémentation d'OpenMP sur des architectures à mémoire distribuée.

Résumé OpenMP et MPI sont devenus les outils standards pour développer des programmes parallèles sur une architecture à mémoire partagée et à mémoire distribuée respectivement. Comparé à MPI, OpenMP est plus facile à utiliser. Ceci est dû au fait qu’OpenMP génère automatiquement le code parallèle et synchronise les résultats à l’aide de directives, clauses et fonctions d’exécution, tandis que MPI exige que les programmeurs fassent ce travail manuellement. Par conséquent, des efforts ont été faits pour porter OpenMP sur les architectures à mémoire distribuée. Cependant, à l’exclusion de CAPE, aucune solution ne satisfait les deux exigences suivantes: 1) être totalement conforme à la norme OpenMP et 2) être hautement performant. CAPE (Checkpointing-Aided Parallel Execution) est un framework qui traduit et fournit automatiquement des fonctions d’exécution pour exécuter un programme OpenMP sur une architecture à mémoire distribuée basé sur des techniques de checkpoint. Afin d’exécuter un programme OpenMP sur un système à mémoire distribuée, CAPE utilise un ensemble de modèles pour traduire le code source OpenMP en code source CAPE, puis le code source CAPE est compilé par un compilateur C/C++ classique. Fondamentalement, l’idée de CAPE est que le programme s’exécute d’abord sur un ensemble de nœuds du système, chaque nœud fonctionnant comme un processus. Chaque fois que le programme rencontre une section parallèle, le maître distribue les tâches aux processus esclaves en utilisant des checkpoints incrémentaux discontinus (DICKPT). Après l’envoi des checkpoints, le maître attend les résultats renvoyés par les esclaves. L’étape suivante au niveau du maître consiste à recevoir et à fusionner le résultat des checkpoints avant de les injecter dans sa mémoire. Les nœuds esclaves quant à eux reçoivent les différents checkpoints, puis l’injectent dans leur mémoire pour effectuer le travail assigné. Le résultat est ensuite renvoyé au master en utilisant DICKPT. À la fin de la région parallèle, le maître envoie le résultat du checkpoint à chaque esclave pour synchroniser l’espace mémoire du programme. Dans certaines expériences, CAPE a montré des performances élevées sur les systèmes à mémoire distribuée et constitue une solution viable entièrement compatible avec OpenMP. Cependant, CAPE reste en phase de développement, ses checkpoints et son modèle d’exécution devant être optimisés pour améliorer les performances, les capacités et la fiabilité. Cette thèse vise à présenter les approches proposées pour optimiser et améliorer la capacité des checkpoints, concevoir et mettre en œuvre un nouveau modèle d’exécution, et améliorer la capacité de CAPE. Tout d’abord, nous avons proposé une arithmétique sur les checkpoints qui modélise la structure de leurs données et ses opérations. Cette modélisation contribue à optimiser leur taille et à réduire le temps nécessaire à la fusion, tout en améliorant leur capacité. Deuxièmement, nous avons développé TICKPT (Time-Stamp Incremental Checkpointing) une implémentation de l’arithmétique sur les checkpoints. TICKPT est une amélioration de DICKPT, il a ajouté l’horodatage aux checkpoints pour en identifier l’ordre. L’analyse et les expériences comparées montrent TICKPT sont non seulement plus petites, mais qu’ils ont également moins d’impact sur les performances du programme. Troisièmement, nous avons conçu et implémenté un nouveau modèle d’exécution et de nouveaux prototypes pour CAPE basés sur TICKPT. Le nouveau modèle d’exécution permet à CAPE d’utiliser les ressources efficacement, d’éviter les risques de goulots d’étranglement et de satisfaire à l’exigence des les conditions de Bernstein. Au final, ces approches améliorent significativement les performances de CAPE, ses capacités et sa fiabilité. Le partage des données implémenté sur CAPE et basé sur l’arithmétique sur des checkpoints est ouvert et basé sur TICKPT. Cela démontre également la bonne direction que nous avons prise et rend CAPE plus complet.