Kosteneffiziente Methodik für komplexe Abstimmungssuchen in HPC: Navigieren durch Interdependenzen und Dimensionalität

Conceptos Básicos

Eine kosteneffiziente Methodik zur Erkennung und Handhabung von Interdependenzen zwischen Tuning-Parametern in Hochleistungsanwendungen, um die Leistung zu optimieren, ohne den Aufwand für die Suche zu erhöhen.

Resumen

Die Studie präsentiert eine Methodik zur effizienten Optimierung von Hochleistungsanwendungen mit einer großen Anzahl von Tuning-Parametern. Die Kernpunkte sind:

Analyse der Sensitivität der Anwendungsparameter, um Interdependenzen zwischen Routinen zu erkennen. Dies ermöglicht es, unabhängige Suchen für orthogonale Routinen durchzuführen oder abhängige Routinen in einer gemeinsamen Suche zu optimieren.

Begrenzung der Dimensionalität der Suchräume auf maximal 10 Parameter pro Suche, um die Effizienz der Bayesschen Optimierung zu erhalten. Weniger einflussreiche Parameter werden auf Standardwerte gesetzt.

Anwendung der Methodik auf ein GPU-beschleunigtes RT-TDDFT-Anwendungsbeispiel, das eine große Anzahl von Tuning-Parametern aufweist. Die Methodik erzielt eine effektive Optimierung und zeigt ihre Anwendbarkeit über verschiedene Anwendungsfälle hinweg.

Vergleich mit extremen Ansätzen, die entweder alle Parameter unabhängig oder in einer einzigen hochdimensionalen Suche optimieren. Die vorgeschlagene Methodik erzielt eine bessere Leistung bei deutlich geringerem Rechenaufwand.

Estadísticas

Die Variabilität der Laufzeit der Slater-Determinanten-Berechnung beträgt bis zu 88,42% für den Parameter nstb in Fallstudie 1 und 55,4% für den gleichen Parameter in Fallstudie 2.
Der Batch-Größen-Parameter nbatches zeigt eine Variabilität von bis zu 45,66% in Fallstudie 1 und 73% in Fallstudie 2 für die Gesamtlaufzeit.
Für die GPU-Kernel-Gruppen liegt die Variabilität der einflussreichsten Parameter zwischen 10% und 357%.

Citas

"Unsere Methodik passt und verfeinert diese Methoden, um die Recheneffizienz zu gewährleisten, während die Leistungsgewinne in Realwelt-Szenarien maximiert werden."
"Im Vergleich zu auf Bayes-Optimierung basierenden vollständig unabhängigen oder vollständig gemeinsamen Suchen führte unsere Methodik zu endgültigen Konfigurationen, die bis zu 8% genauer waren und die Suchzeit um bis zu 95% reduzierten."

Ideas clave extraídas de

Cost-Effective Methodology for Complex Tuning Searches in HPC

by Adrian Perez... a las arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08131.pdf

Consultas más profundas

Wie könnte die vorgeschlagene Methodik erweitert werden, um auch Interdependenzen zwischen Anwendungsroutinen und Hardwareparametern zu berücksichtigen?

Um Interdependenzen zwischen Anwendungsroutinen und Hardwareparametern zu berücksichtigen, könnte die Methodik durch die Integration von zusätzlichen Analysen erweitert werden. Eine Möglichkeit wäre die Durchführung einer Sensitivitätsanalyse, um die Auswirkungen von Hardwareparametern auf die Leistung der Anwendungsroutinen zu bewerten. Diese Analyse könnte zeigen, welche Hardwareparameter signifikante Auswirkungen auf die Laufzeit der Routinen haben und wie sie sich gegenseitig beeinflussen. Darüber hinaus könnte eine Korrelationsanalyse zwischen Hardwareparametern und Routinen durchgeführt werden, um festzustellen, ob es starke Abhängigkeiten gibt, die eine gemeinsame Optimierung erfordern. Durch die Integration dieser Analysen könnte die Methodik erweitert werden, um eine ganzheitlichere Betrachtung von Interdependenzen zwischen Anwendungsroutinen und Hardwareparametern zu ermöglichen.

Welche zusätzlichen Metriken oder Analysen könnten verwendet werden, um die Entscheidung über die Zusammenlegung von Suchen weiter zu verbessern?

Um die Entscheidung über die Zusammenlegung von Suchen weiter zu verbessern, könnten zusätzliche Metriken oder Analysen in die Methodik integriert werden. Eine Möglichkeit wäre die Verwendung von Korrelationskoeffizienten zwischen den Leistungsparametern der Routinen, um festzustellen, ob es eine starke Korrelation gibt, die eine gemeinsame Optimierung rechtfertigt. Darüber hinaus könnten Metriken wie die Varianz der Leistungswerte oder die Kovarianz zwischen den Parametern verwendet werden, um die Interdependenzen genauer zu quantifizieren. Eine Clusteranalyse der Parameter könnte auch hilfreich sein, um Gruppierungen von Parametern zu identifizieren, die zusammen optimiert werden sollten. Durch die Integration dieser zusätzlichen Metriken und Analysen könnte die Entscheidungsfindung über die Zusammenlegung von Suchen weiter verfeinert werden.

Wie könnte die Methodik angepasst werden, um auch Anwendungen mit dynamisch veränderlichen Tuning-Parametern zu unterstützen?

Um Anwendungen mit dynamisch veränderlichen Tuning-Parametern zu unterstützen, könnte die Methodik flexibler gestaltet werden. Eine Möglichkeit wäre die Implementierung eines adaptiven Ansatzes, der es ermöglicht, die Tuning-Parameter während des Optimierungsprozesses anzupassen. Dies könnte durch die Integration eines Feedback-Mechanismus erfolgen, der die Leistung der Anwendung überwacht und basierend auf den Ergebnissen die Tuning-Parameter dynamisch anpasst. Darüber hinaus könnte die Methodik so konzipiert werden, dass sie Echtzeitdaten aus der Anwendung nutzt, um die Parameteroptimierung kontinuierlich zu verbessern. Durch die Anpassung der Methodik an dynamisch veränderliche Tuning-Parameter könnte eine effektive und adaptive Optimierung von Anwendungen ermöglicht werden.