insight - Hochleistungsrechnen Netzwerksimulation - # Hybride Workloads für Hochleistungsrechnen und Maschinelles Lernen

Automatischer Workload-Manager zur Beschleunigung der Netzwerksimulation

Q: Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Leistung hybrider Workloads auf zukünftigen Exascale-Systemen weiter zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu genutzt werden, um die Leistung hybrider Workloads auf zukünftigen Exascale-Systemen weiter zu verbessern, indem verschiedene Aspekte berücksichtigt werden: Job Placement und Routing: Durch die Auswahl geeigneter Job-Platzierungs- und Routing-Mechanismen können Netzwerkinterferenzen minimiert werden. Zum Beispiel kann die Platzierung von kommunikationsintensiven Anwendungen in separaten Gruppen dazu beitragen, ihre Interferenz mit anderen Anwendungen zu reduzieren. Anpassung der Kommunikationsmuster: Die Studie zeigt, dass ML-Anwendungen besser in der Lage sind, Verzögerungen in der Nachrichtenlatenz zu absorbieren. Daher kann die Anpassung der Kommunikationsmuster von HPC-Anwendungen an die von ML-Anwendungen dazu beitragen, die Leistung insgesamt zu verbessern. Optimierung der Netzwerktopologie: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bestimmte Netzwerktopologien, wie z.B. 2D-Dragonfly-Systeme, besser geeignet sind, um die Leistung hybrider Workloads zu verbessern. Zukünftige Exascale-Systeme könnten von einer solchen Optimierung der Netzwerktopologie profitieren. Durch die Implementierung dieser Erkenntnisse in zukünftigen Exascale-Systemen können Entwickler und Systemadministratoren die Leistung hybrider Workloads optimieren und eine effiziente Nutzung der Ressourcen sicherstellen.

Q: Welche zusätzlichen Faktoren, wie z.B. Speicher- und E/A-Verhalten, müssen bei der Modellierung und Simulation hybrider Workloads berücksichtigt werden?

Bei der Modellierung und Simulation hybrider Workloads müssen zusätzliche Faktoren wie Speicher- und E/A-Verhalten berücksichtigt werden, um eine umfassende Analyse der Leistung zu ermöglichen. Einige wichtige Aspekte sind: Speicheranforderungen: Hybride Workloads können unterschiedliche Speicheranforderungen haben, je nachdem, ob es sich um HPC- oder ML-Anwendungen handelt. Die Modellierung des Speicherbedarfs und die Optimierung der Speicherzugriffe sind entscheidend für die Leistungsoptimierung. E/A-Verhalten: Das Einbeziehen des E/A-Verhaltens in die Modellierung hybrider Workloads ist wichtig, da sowohl HPC- als auch ML-Anwendungen häufig auf große Datenmengen zugreifen müssen. Die Simulation von E/A-Operationen und deren Auswirkungen auf die Gesamtleistung sind entscheidend für die Realitätsnähe der Ergebnisse. Integration von I/O-Modellen: Die Integration von I/O-Modellen in die Simulation hybrider Workloads ermöglicht eine umfassende Analyse der Leistung, da die I/O-Operationen einen wesentlichen Teil des Arbeitsablaufs vieler Anwendungen ausmachen. Die Berücksichtigung von I/O-Verhalten kann dazu beitragen, Engpässe zu identifizieren und die Gesamtleistung zu optimieren. Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren können Simulationen hybrider Workloads realistischer gestaltet werden und ein umfassendes Verständnis der Leistungsdynamik in komplexen HPC-Systemen ermöglichen.

Q: Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen zu verbessern, indem sie folgende Aspekte berücksichtigen: Optimierung von Job Placement und Routing: Durch die Auswahl geeigneter Job-Platzierungs- und Routing-Mechanismen können Netzwerkinterferenzen minimiert und die Leistung der Anwendungen verbessert werden. Eine gezielte Platzierung von Anwendungen in Gruppen kann dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung zu erhöhen. Berücksichtigung von Kommunikationsmustern: Die Analyse der Kommunikationsmuster und deren Auswirkungen auf die Leistung kann dazu beitragen, Vorhersagen über das Verhalten von Anwendungen in geteilten Umgebungen zu treffen. Durch die Anpassung der Kommunikationsstrategien können Engpässe identifiziert und vermieden werden. Integration von Speicher- und E/A-Verhalten: Die Berücksichtigung von Speicher- und E/A-Verhalten in der Modellierung und Simulation ermöglicht eine ganzheitliche Analyse der Leistungsfähigkeit von Anwendungen. Durch die Integration dieser Faktoren können präzisere Vorhersagen über die Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen getroffen werden. Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse können Entwickler und Systemadministratoren die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen verbessern und eine effiziente Ressourcennutzung sicherstellen.

Conceitos essenciais

Union bietet einen automatischen Rahmen zur Erleichterung der Simulation hybrider Workloads in CODES. Die Experimente zeigen, dass sowohl die Nachrichtenlatenz als auch die Kommunikationszeit wichtige Leistungskennzahlen zur Bewertung der Netzwerkinterferenz sind. Die Netzwerkinterferenz bei HPC-Anwendungen spiegelt sich stärker in der Nachrichtenlatenzvariation wider, während die Leistung von ML-Anwendungen mehr von der Kommunikationszeit abhängt.

Resumo

Diese Studie präsentiert Union, einen Workload-Manager, der einen automatischen Rahmen zur Erleichterung der Simulation hybrider Workloads in CODES bietet. Union übersetzt Anwendungen, die in der domänenspezifischen Sprache coNCePTuaL geschrieben sind, automatisch in Skelette und koordiniert deren Ausführung in CODES.

Die Experimente untersuchen verschiedene hybride Workloads, die aus traditionellen HPC-Anwendungen und aufkommenden ML-Anwendungen bestehen. Die Ergebnisse zeigen Folgendes:

Die Nachrichtenlatenz ist eine zuverlässige Metrik, um die Netzwerkinterferenz widerzuspiegeln. Anwendungen mit intensiven Kommunikationsmustern leiden weniger unter Verlangsamungen der Nachrichtenlatenz als kommunikationsarme Anwendungen. Das Platzieren kommunikationsintensiver Anwendungen in separaten Gruppen hilft, ihre Nachrichten innerhalb der zugewiesenen Gruppen zu halten und so ihre Interferenz mit anderen Anwendungen zu mindern.
Der Anstieg der Nachrichtenlatenz wirkt sich stärker auf HPC-Anwendungen als auf ML-Anwendungen in Bezug auf die Kommunikationszeit aus, was darauf hindeutet, dass ML-Anwendungen die Nachrichtenverzögerungen besser absorbieren können.
In unserem Systemaufbau erzielen die Anwendungen auf dem 2D-Dragonfly-System bessere Leistung als auf dem 1D-Dragonfly-System, da das 2D-Dragonfly-System mehr globale und lokale Links bietet, um Netzwerküberlastung zu mindern.

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Estatísticas

Die Nachrichtenlatenz erhöht sich um bis zu 63x und 28x für LAMMPS auf dem 1D- bzw. 2D-Dragonfly-System.
Die durchschnittliche Nachrichtenlatenz verzögert sich um bis zu 11% für MILC auf dem 1D-Dragonfly-System mit adaptivem Routing.
Die Kommunikationszeit von AlexNet und Cosmoflow erhöht sich um bis zu 15% bzw. 19% auf dem 2D-Dragonfly-System mit minimalem Routing im Vergleich zu adaptivem Routing.

Citações

"Message latency is a reliable metric to reflect network interference. Application with intensive communication patterns suffers less message latency slowdown than communication non-intensive ones."
"The increase in the message latency affects HPC applications more than ML applications in term of communication time, implying that the ML application has a better ability to absorb the message delays."
"In our system setup, applications achieve better performance on 2D dragonfly than on 1D dragonfly because 2D dragonfly offers more global and local links to mitigate network congestion."

Principais Insights Extraídos De

Union

by Xin Wang,Mis... às arxiv.org 03-27-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.17036.pdf

Perguntas Mais Profundas

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie genutzt werden, um die Leistung hybrider Workloads auf zukünftigen Exascale-Systemen weiter zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu genutzt werden, um die Leistung hybrider Workloads auf zukünftigen Exascale-Systemen weiter zu verbessern, indem verschiedene Aspekte berücksichtigt werden:

Job Placement und Routing: Durch die Auswahl geeigneter Job-Platzierungs- und Routing-Mechanismen können Netzwerkinterferenzen minimiert werden. Zum Beispiel kann die Platzierung von kommunikationsintensiven Anwendungen in separaten Gruppen dazu beitragen, ihre Interferenz mit anderen Anwendungen zu reduzieren.

Anpassung der Kommunikationsmuster: Die Studie zeigt, dass ML-Anwendungen besser in der Lage sind, Verzögerungen in der Nachrichtenlatenz zu absorbieren. Daher kann die Anpassung der Kommunikationsmuster von HPC-Anwendungen an die von ML-Anwendungen dazu beitragen, die Leistung insgesamt zu verbessern.

Optimierung der Netzwerktopologie: Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bestimmte Netzwerktopologien, wie z.B. 2D-Dragonfly-Systeme, besser geeignet sind, um die Leistung hybrider Workloads zu verbessern. Zukünftige Exascale-Systeme könnten von einer solchen Optimierung der Netzwerktopologie profitieren.

Durch die Implementierung dieser Erkenntnisse in zukünftigen Exascale-Systemen können Entwickler und Systemadministratoren die Leistung hybrider Workloads optimieren und eine effiziente Nutzung der Ressourcen sicherstellen.

Welche zusätzlichen Faktoren, wie z.B. Speicher- und E/A-Verhalten, müssen bei der Modellierung und Simulation hybrider Workloads berücksichtigt werden?

Bei der Modellierung und Simulation hybrider Workloads müssen zusätzliche Faktoren wie Speicher- und E/A-Verhalten berücksichtigt werden, um eine umfassende Analyse der Leistung zu ermöglichen. Einige wichtige Aspekte sind:

Speicheranforderungen: Hybride Workloads können unterschiedliche Speicheranforderungen haben, je nachdem, ob es sich um HPC- oder ML-Anwendungen handelt. Die Modellierung des Speicherbedarfs und die Optimierung der Speicherzugriffe sind entscheidend für die Leistungsoptimierung.

E/A-Verhalten: Das Einbeziehen des E/A-Verhaltens in die Modellierung hybrider Workloads ist wichtig, da sowohl HPC- als auch ML-Anwendungen häufig auf große Datenmengen zugreifen müssen. Die Simulation von E/A-Operationen und deren Auswirkungen auf die Gesamtleistung sind entscheidend für die Realitätsnähe der Ergebnisse.

Integration von I/O-Modellen: Die Integration von I/O-Modellen in die Simulation hybrider Workloads ermöglicht eine umfassende Analyse der Leistung, da die I/O-Operationen einen wesentlichen Teil des Arbeitsablaufs vieler Anwendungen ausmachen. Die Berücksichtigung von I/O-Verhalten kann dazu beitragen, Engpässe zu identifizieren und die Gesamtleistung zu optimieren.

Durch die Berücksichtigung dieser zusätzlichen Faktoren können Simulationen hybrider Workloads realistischer gestaltet werden und ein umfassendes Verständnis der Leistungsdynamik in komplexen HPC-Systemen ermöglichen.

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen zu verbessern, indem sie folgende Aspekte berücksichtigen:

Optimierung von Job Placement und Routing: Durch die Auswahl geeigneter Job-Platzierungs- und Routing-Mechanismen können Netzwerkinterferenzen minimiert und die Leistung der Anwendungen verbessert werden. Eine gezielte Platzierung von Anwendungen in Gruppen kann dazu beitragen, die Vorhersagbarkeit der Leistung zu erhöhen.

Berücksichtigung von Kommunikationsmustern: Die Analyse der Kommunikationsmuster und deren Auswirkungen auf die Leistung kann dazu beitragen, Vorhersagen über das Verhalten von Anwendungen in geteilten Umgebungen zu treffen. Durch die Anpassung der Kommunikationsstrategien können Engpässe identifiziert und vermieden werden.

Integration von Speicher- und E/A-Verhalten: Die Berücksichtigung von Speicher- und E/A-Verhalten in der Modellierung und Simulation ermöglicht eine ganzheitliche Analyse der Leistungsfähigkeit von Anwendungen. Durch die Integration dieser Faktoren können präzisere Vorhersagen über die Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen getroffen werden.

Durch die Anwendung dieser Erkenntnisse können Entwickler und Systemadministratoren die Vorhersagbarkeit der Leistung von Anwendungen in geteilten HPC-Umgebungen verbessern und eine effiziente Ressourcennutzung sicherstellen.