Oxygen HPC OpenMP fondamenti Carmine Spagnuolo 1. Oxygen HPC • Cluster Oxygen • Ambiente - Module Environment - Portable Batch System 2. OpenMP 3.1 fondamenD • Modello di esecuzione • OpenMP core • DireGve OpenMP Roadmap 2014 Università degli Studi di Salerno 1. Oxygen HPC • Cluster Oxygen • Ambiente - Module Environment - Portable Batch System 2. OpenMP 3.1 fondamenD • Modello di esecuzione • OpenMP core • DireGve OpenMP Roadmap 2014 Università degli Studi di Salerno Hardware: • 9 x DELL™ PowerEdge™ PowerEdge C6220: - Processors: 2 x Intel(R) Xeon E5-‐2680, 8C, 2.7GHz, 20M Cache, 8GT/s, 130W TDP, Turbo, HT,DDR3-‐800/1066/1333/1600 MHz; - Memory: 256GB DDR3; - Hard Drive: 6 x 1TB; - Network: 2 x Intel CorporaDon I350 Gigabit, 2 x Intel CorporaDon 82599EB 10-‐Gigabit SFI/SFP+. Oxygen 2014 Università degli Studi di Salerno Hardware: • 12 x GPU NVIDIA Tesla M2090: - CUDA Driver Version / RunDme Version: 5.5 / 5.5 - CUDA Capability Major/Minor version number: 2.0 - Total amount of global memory: 5GB - MulDprocessors, ( 32) CUDA Cores/MP: 512 CUDA Cores - GPU Clock rate: 1301 MHz (1.30 GHz) - Memory Clock rate: 1848 Mhz - Memory Bus Width: 384-‐bit - L2 Cache Size: 786432 bytes Oxygen 2014 Università degli Studi di Salerno www.isislab.it:8092/phpldapadmin PBS ssh –p 22103 [email protected] Oxygen 2014 Università degli Studi di Salerno • Nodi Oxygen: - Oxygen[1-‐8] - Oxygen1 (2 GPU) - Oxygen5 (8 GPU) • SSH - ssh –p 22103 [email protected](172.16.15.1) • SSH Key Exchange - ssh-‐keygen –t rsa - cat .ssh/id_rsa >> .ssh/authorized_keys Oxygen - Ambiente 2014 Università degli Studi di Salerno L’ambiente utente è gesDto tramite: • Environment Modules -‐ hop://modules.sourceforge.net/ • Uno strumento per aiutare gli utenD a gesDre il loro ambiente di shell Unix o Linux, permeoendo di gesDre le variabili di ambiente in modo dinamico. • Modules can be loaded and unloaded dynamically and atomically, in a clean fashion. Oxygen - Module 2014 Università degli Studi di Salerno Environment Modules: • module [ switches ] [ sub-‐command ] [ sub-‐command-‐ args ] • sub-‐command 1. available (av) 2. load module-‐name 3. unload module-‐name 4. whaDs module-‐name 5. list 6. swap module-‐name1 module-‐name2 7. purge Oxygen - Module 2014 Università degli Studi di Salerno Oxygen - Module 2014 Università degli Studi di Salerno Ambiente di esecuzione: Portable Batch System (PBS) è un sistema di gesDone e controllo del carico su un insieme di nodi: • Queuing • Scheduling • Monitoring PBS 2014 Università degli Studi di Salerno • Flow di esecuzione: - Creazione: script Unix per comunicare i vari parametri del job PBS: tempo di esecuzione (wallDme), numero e caraoerisDche delle risorse e come eseguire il job. - So9omissione: comando qsub [opDons] script_name. - Esecuzione: verificato stato comando qstat [opDons] queue-‐name?. - Finalizzazione: quando un job termina lo standard output ed error sono salvaD in file e copiaD nella cartella dalla quale il job è stato sooomesso. PBS 2014 Università degli Studi di Salerno • Job flow: - Creazione - Sooomissione • DireGve: - #PBS -‐l wallDme=HH:MM:SS - #PBS -‐l pmem=SIZE-‐GB - #PBS -‐l nodes=N:ppn=M (N può essere un parDcolare nodo del sistema) - #PBS -‐q queuename - #PBS –j file_name • Modalità interaGva: - qsub -‐I -‐l nodes=1:ppn=1 -‐l wallDme=4:00:00 PBS 2014 Università degli Studi di Salerno • Job flow: - Creazione: script Unix per comunicare i vari parametri del job PBS: tempo di esecuzione (wallDme), numero e caraoerisDche delle risorse e come eseguire il job. PBS 2014 Università degli Studi di Salerno • TORQUE PBS, basato sul progeoo PBS originale (OpenPBS, NASA Ames Research Center): - hop://www.adapDvecompuDng.com/products/open-‐source/torque/ - hop://www.adapDvecompuDng.com/support/download-‐center/torque-‐ download/ - Feature: 1. Fault Tolerance 2. Scheduling Interface 3. Scalability 4. Usability PBS – TORQUE – MAUI Scheduler 2014 Università degli Studi di Salerno • MAUI scheduler: - hop://www.adapDvecompuDng.com/products/open-‐source/maui/ (registrazione) - Features: 1. Scalability 2. Rich administrator dashboard tools 3. Simplified HPC job submission and management 4. Grid and mulD-‐cluster workload management capabiliDes 5. Enforce usage accounDng budgets or provide pay-‐for use PBS – TORQUE – MAUI Scheduler 2014 Università degli Studi di Salerno • TORQUE PBS installazione: • ./configure -‐-‐with-‐default-‐server=one -‐-‐with-‐server-‐home=/oxygen/var/ spool/pbs -‐-‐with-‐rcp=scp -‐-‐with-‐debug -‐-‐enable-‐nvidia-‐gpus -‐-‐with-‐nvml*-‐ include=/oxygen/compilers/cuda/5.5/include -‐with-‐nvml-‐lib=/oxygen/ compilers/cuda/5.5/lib64 2>&1 | tee configure_torque.log • make –j numero_di_processi • make packages • torque-‐package-‐clients-‐linux-‐x86_64.sh -‐-‐install • torque-‐package-‐devel-‐linux-‐x86_64.sh –install (solo head node) • torque-‐package-‐doc-‐linux-‐x86_64.sh –install (solo head node) • torque-‐package-‐mom-‐linux-‐x86_64.sh -‐-‐install • torque-‐package-‐server-‐linux-‐x86_64.sh –install (solo head node) • trucco echo “/opt/torque/lib” > /etc/ld.so.conf.d/torque.conf *NVIDIA Management Library (NVML): A C-‐based API for monitoring and managing various states of the NVIDIA GPU devices. PBS – TORQUE – MAUI Scheduler 2014 Università degli Studi di Salerno • MAUI scheduler installazione: • ./configure -‐-‐with-‐pbs=/opt/torque -‐-‐with-‐spooldir=/opt/maui • make –j numero_di_processi • make install • Configurazione ambiente PBS e MAUI: • oxyegn_set_env.sh in /etc/profile.d/ #oxygen setup . /etc/profile.d/modules.sh export PATH=$PATH:/opt/torque/bin:/opt/torque/sbin:/opt/maui/sbin:/ opt/maui/bin NOTE OpenMPI ./configure -‐-‐prefix=/oxygen/compilers/mpi/openmpi/1.8.2-‐-‐java-‐-‐oracle-‐1.6.0_25 -‐-‐ enable-‐mpi-‐java -‐-‐with-‐jdk-‐bindir=/oxygen/compilers/java/oracle/1.6.0_25/bin -‐-‐with-‐jdk-‐ headers=/oxygen/compilers/java/oracle/1.6.0_25/include -‐-‐with-‐tm=/opt/torque -‐-‐ enable-‐mpi-‐thread-‐mulUple PBS – TORQUE – MAUI Scheduler 2014 Università degli Studi di Salerno • Tempi di esecuzione: • UDlizzare le API disponibili nella piaoaforma uDlizzata. • Soluzione “Veloce-‐Veloce” Ume ls a.c a.out myjob.err real 0m0.004s – wall clock Dme (from start to finish the call) user 0m0.003s – CPU Dme (user-‐mode code) sys 0m0.000s -‐ CPU Dme (kernel code) user+sys CPU total Ume. Oxygen – performance 2014 Università degli Studi di Salerno PBS – Demo 2014 Università degli Studi di Salerno 1. Oxygen HPC • Cluster Oxygen • Ambiente 1. Oxygen HPC • Cluster Oxygen Module Environment - Portable Batch System 2. OpenMP 3.1 fondamenU Roadmap 2014 Università degli Studi di Salerno • OpenMP (Open MulDprocessing) è un API mulDpiaoaforma per la creazione di applicazioni parallele su sistemi a memoria condivisa (Fortran, C e C++). • L’obieGvo principale di OpenMP è quello di semplificare lo sviluppo di applicazioni mulDthread. RiferimenD: • hop://openmp.org/ • hop://openmp.org/mp-‐documents/omp-‐hands-‐on-‐SC08.pdf • Common Mistakes in OpenMP and How To Avoid Them A CollecUon of Best PracUces, Michael Süß and Claudia Leopold. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno • Compilatori: • GNU: gcc 4.2 in poi [-‐fopenmp] • Oracle [-‐xopenmp] • Intel [-‐Qopenmp or –openmp] • PGI (Portland Group Compilers and Tools) [-‐mp] • . • . • hop://openmp.org/wp/openmp-‐compilers/ OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP core syntax • I costruG uDlizzaD in OpenMP sono direGve al compilatore: #pragma omp construct [clause [clause]…] • Esempio: #pragma omp parallel num_threads(4) • ProtoDpi delle funzioni e i Dpi: #include <omp.h> • Compilazione GCC: gcc -‐ fopenmp helloMP.c -‐o hello.out HelloWorld Example: #ifdef _OPENMP #include <omp.h> #endif void main() { #pragma omp parallel { int ID=omp_get_thread_num(); prin•(“hello(%d)”,ID); prin•(“ world(%d)\n”,ID); } } hello(3)hello(1)hello(5)world(5) hello(0)world(0) world(3) world(1) hello(2)world(2) hello(4)world(4) OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Creazione dei Thread Fork-‐Join Parallelism: il master thread distribuisce un team di thread dinamicamente. OpenMP Fork-Join Parallelism 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Fork-Join model 2014 Università degli Studi di Salerno Example: #ifdef _OPENMP #include <omp.h> #endif void main() { double A[1000]; omp_set_num_threads(4); #pragma omp parallel { int ID=omp_get_thread_num(); func(ID,A); BARRIER } prin•(“all done\n”); } OpenMP creazione dei Thread Il construoo parallel consente di creare i thread. Definizione del numero di thread: 1. Clausola alla direGva parallel: • #pragma omp parallel num_threads(4);. 2. RunDme funcDon: • omp_set_thread_num(x);. 3. Environment variable: • export OMP_NUM_THREADS=x. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP sincronizzazione DireGve: • criDcal • atomic • barrier • ordered • flush • lock (simple e nested) In presUto da Golang OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP sincronizzazione DireGve: • criUcal solo un thread alla • • • • • volta entra nella regione criDca. atomic barrier ordered flush lock (simple e nested) criUcal Example: . . float res; #pragma omp parallel { float B; int i,id,nthrds; id=omp_get_thread_num(); nthrds=omp_get_num_threads(); for(i=id;i<niters;i+nthrds){ B=big_job(); #pragma omp criUcal cosume(B,res); I thread } aoendono il } loro turno e . solo un thread . alla volta chiama la consume. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno atomic Example: . . . #pragma omp parallel { double tmp, B; B = DOIT(); tmp = big(B); #pragma omp atomic X += tmp; } . . . OpenMP sincronizzazione DireGve: • criDcal • atomic operazioni in mutua • • • • esclusione. barrier ordered flush lock (simple e nested) Operazione atomica solo sulla leoura/ aggiornamento di X. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP sincronizzazione DireGve: • • criDcal atomic • barrier ogni thread aoende • • • finché tuG non raggiungono la barriera. ordered flush lock (simple e nested) barrier Example: . . . #pragma omp parallel { #pragma omp master prin•(“I am the MASTER\n”); . prin•(“ID %d”,ID); #pragma omp barrier prin•(“all done\n”); } . . . OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno ordered Example: . . . int i=0; #pragma omp parallel for schedule(staUc)\ ordered for ( i = 0; i <= 10; ++i) { // Do something here. #pragma omp ordered prin•("test() iteraDon %d\n", i); }. test() iteraDon 0 . test() iteraDon 1 . test() iteraDon 2 test() iteraDon 3 test() iteraDon 4 test() iteraDon 5 test() iteraDon 6 test() iteraDon 7 test() iteraDon 8 test() iteraDon 9 test() iteraDon 10 OpenMP sincronizzazione DireGve: • • • criDcal atomic Barrier • ordered • • flush lock (simple e nested) OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP sincronizzazione DireGve: • • • • criDcal atomic barrier ordered • flush • lock (simple e nested) Definisce un “sequence point” dove ad ogni thread è garanDta la consistenza della memoria. flush Example: . . . double A; A = compute(); flush(A); // flush to memory to make sure other // threads can pick up the right value. . . OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP sincronizzazione DireGve: • • • • criDcal atomic barrier ordered • flush • lock (simple e nested) Modello di memoria: Relaxed Consistency Variante della weak consistency • Le operazioni S rispeoano l’ordine sequenziale in ogni thread. • Le operazioni di W e R non possono essere riordinate rispeoo le operazioni S: S→W, S→R, R→S, W→S, S→S (S=sincronizzazione, W=write e R=read) OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno simple lock Example: Il rilascio del . lock implica il . flush delle . variabili visibili . da tuG I thread. omp_lock_t lck; omp_init_lock(&lck); #pragma omp parallel private (tmp, id) { id = omp_get_thread_num(); tmp = do_lots_of_work(id); omp_set_lock(&lck); prin•(“%d %d”, id, tmp); omp_unset_lock(&lck); } omp_destroy_lock(&lck); . . . OpenMP sincronizzazione DireGve: • • • • • criDcal atomic barrier ordered flush • lock (simple e nested) OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Consentono la distribuzione dell’esecuzione di una regione di codice (in a clever fashion). • Worksharing: 1. loop 2. secDons/secDon 3. single 4. task • Barriera implicita in uscita ma non in ingresso (clausola nowait può eliminarla). OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. secDons/secDon 3. Single 4. task La variabile i diventa automaDcamente privata ad ogni thread, ciò può anche essere realizzato tramite la clausola private(i). for Example: . . . #pragma omp parallel { #pragma omp for for (i=0;i<N;i++){ independent_work(i); } } . . OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. 3. 4. secDons/secDon Single task Clausola schedule: • StaDc: esecuzione divisa in chunk, assegnazione round-‐robin. • Dynamic: ogni thread richiede un chunk alla volta. • Guided: esecuzione divisa in chuck di taglia differente, assegnazione dinamica (caso speciale Dynamic). • Run-‐Dme: controllato da variabili di ambiente. OpenMP 3.1 2014 for Example: Codice sequenziale: for (i=0;i<N;i++){ a[i]=a[i]+b[i];} Single Program MulCple Data: #pragma omp parallel { int id, i, Nthrds, istart, iend; id = omp_get_thread_num(); Nthrds = omp_get_num_threads(); istart = id * N / Nthrds; iend = (id+1) * N / Nthrds; if (id == Nthrds-‐1) iend = N; for(i=istart;I<iend;i++) {a[i]=a[i]+b[i];} } Worksharing: #pragma omp parallel schedule(staUc,1) { #pragma omp for for (i=0;i<N;i++){ work(I); } } Università degli Studi di Salerno for Example: int i, j, A[MAX]; j = 5; for (i=0;i< MAX; i++) { j +=2; A[i] = big(j); } int i, A[MAX]; #pragma omp parallel for for (i=0;i< MAX; i++) { int j = 5 + 2*i; A[i] = big(j); } Data dependencies: A[0] = 0; A[1] = 1; for(i = 3; i < 99; i++){ A[i] = A[i-‐1] + A[i-‐2]; } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. 3. 4. • secDons/secDon Single Task Trucco per testare la dipendenza: • Verificare che un loop sequenziale produca lo stesso risultato in reverse order. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno for Example: NO error nested loop #pragma omp parallel { #pragma omp for for (i=0;i<N;i++){ #pragma omp for for (j=0;j<N;j++){ work(i,j); } } #pragma omp parallel for collapse(2) for (i=0;i<N;i++){ for (j=0;j<N;j++){ work(i,j); } } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. 3. 4. secDons/secDon single task Clausola collapse(n) OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. 3. 4. secDons/secDon single task Clausola reducDon(op,var): • op: +, -‐ , * , MIN,MAX …… • var: shared • Viene creata una copia locale della variabile (inizializzata in modo appropriato +,0 *,1 +,0) alla terminazione della regione parallela viene aggiornato il valore della variabile condivisa. for Example: double ave=0.0, A[MAX]; int i; for (i=0;i< MAX; i++) { ave + = A[i]; } ave = ave/MAX; double ave=0.0, A[MAX]; int I; #pragma omp parallel for reducUon (+:ave) for (i=0;i< MAX; i++) { ave + = A[i]; } ave = ave/MAX; OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno for Example: int main() { #pragma omp parallel secUons\ num_threads(4) { prin•("Hello from thread OUT %d\n", omp_get_thread_num()); prin•("Hello from thread OUT %d\n", omp_get_thread_num()); #pragma omp secUon prin•("Hello from thread %d\n", omp_get_thread_num()); #pragma omp secUon prin•("Hello from thread %d\n", omp_get_thread_num()); #pragma omp secUon Hello from thread 0 prin•("Hello from thread %d\n", Hello from thread 0 omp_get_thread_num()); Hello from thread OUT 3 #pragma omp secUon Hello from thread OUT 3 prin•("Hello from thread %d\n", Hello from thread 1 omp_get_thread_num()); Hello from thread 2 } } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. loop 2. secUons/secUon 3. 4. single task OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno single Example: #pragma omp parallel { do_many_things(); #pragma omp single { exchange_boundaries(); } do_many_other_things(); } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. 2. loop secDons/secDon 3. single 4. task • Denota un blocco di codice eseguibile da un solo thread. • Alla terminazione del blocco è presente una barriera implicita. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. 2. loop secDons/secDon 3. single 4. task • DireGva introdooa in OpenMp 3.0 e migliorata in 3.1 e 4.0. • Task sono unità di lavoro indipendenD. • Ogni task viene assegnato a un thread. • Il runDme system decide dinamicamente come eseguire i task. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. 2. loop secDons/secDon 3. single 4. task • Un thread prepara l’esecuzione dei task: • packaging (code and data) • execuDon (un thread del team esegue il task) • I task sono gesDD in una coda. OpenMP garanDsce che alla terminazione della regione parallela ogni task è terminato. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno task Example: Soluzione 1: void preorder(node *p) { process(p-‐>data); #pragma omp parallel secUons } if (p-‐>le‹) #pragma omp secUon preorder(p-‐>le‹); if (p-‐>right) #pragma omp secUon preorder(p-‐>right); } } Soluzione 2: void preorder (node *p) { process(p-‐>data); If (p-‐>le‹) #pragma omp task preorder(p-‐>le‹); if (p-‐>right) #pragma omp task preorder(p-‐>right); } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. 2. loop secDons/secDon 3. Single 4. task • La direGva task è uDle per la parallelizzazione di paoern irregolari e funzioni ricorsive. • Soluzione 1: • Troppa sincronizzazione (nested parallel regions). • Poca flessibilità. OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno task Example: void traverse(node *p) { If (p-‐>le‹) #pragma omp task traverse(p-‐>le‹); if (p-‐>right) #pragma omp task traverse(p-‐>right); if(postorder) #pragma omp taskwait process(p-‐>data); } OpenMP Worksharing • Worksharing: 1. 2. loop secDons/secDon 3. Single 4. task • Sincronizzazione task: • taskwait OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno OpenMP RunUme Library • Modificare/Verificare il numero di thread: - omp_set_num_threads(n) - omp_get_num_threads() - omp_get_thread_num() - omp_get_max_threads() • Regione parallela? - omp_in_parallel() • GesDone dinamica del numero di thread tra le regioni parallele: - omp_set_dynamic() - omp_get_dynamic() • Numero di processori disponibili? - omp_num_procs() OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno lastprivate Example: x=44; #pragma omp parallel for lastprivate(x) Nei costruG è possibile definire la v isibilità delle variabili: for(i=0;i<=10;i++){ x=i; • shared. prin•("Thread number: %d x: %d • private. \n",omp_get_thread_num(),x); } • firstprivate, privata ma inizializzata col valore della prin•("x is %d\n", x); variabile prima della regione parallela. 5 x: 5 Thread number: d • lastprivate, privata ma alla terminazione ella regione Thread number: 9 x: 9 4 x: 4 parallela il valore è quello dell’ulDma iterazione. Thread number: Thread number: 1 x: 1 Thread number: 2 x: 2 Thread number: 7 x: 7 Thread number: 3 x: 3 Thread number: 8 x: 8 Thread number: 10 x: 10 Thread number: 0 x: 0 Thread number: 6 x: 6 x is 10 OpenMP Data sharing OpenMP 3.1 2014 Università degli Studi di Salerno PADABS 2014 Università degli Studi di Salerno www.dmason.org www.isislab.it [email protected]
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