Parallelization of iterative methods to solve sparse linear systems using task based runtime systems on multi and many-core architectures : application to Multi-Level Domain Decomposition methods

Autor: Roussel, Adrien
Přispěvatelé: IFP Energies nouvelles (IFPEN), Inria Grenoble - Rhône-Alpes, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Université Grenoble Alpes, Thierry Gautier, Algorithms and Software Architectures for Distributed and HPC Platforms (AVALON), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Laboratoire de l'Informatique du Parallélisme (LIP), École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-Université de Lyon-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), IFP Energies Nouvelles, Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Lyon-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École normale supérieure - Lyon (ENS Lyon)
Jazyk: angličtina
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Numerical Analysis [cs.NA]. Université Grenoble Alpes, 2018. English. ⟨NNT : 2018GREAM010⟩
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Grenoble Alpes, 2018. English
Popis: Numerical methods in reservoir engineering simulations lead to the resolution of unstructured, large and sparse linear systems. The performances of iterative methods employed in simulator to solve these systems are crucial in order to consider many more scenarios.In this work, we present a way to implement efficient parallel iterative methods on top of a task-based runtime system. It enables to simplify the development of methods while keeping control on parallelism management. We propose a linear algebra API which aims to implicitly express task dependencies: the semantic is sequential while the parallelism is implicit.We have extended the HARTS runtime system to monitor executions to better exploit NUMA architectures. Moreover, we implement a scheduling policy which exploits data locality for task placement. We have extended the API for KNL many-core systems while considering the various memory banks available. This work has led to the optimization of the SpMV kernel, one of the most time consuming operation in iterative methods.This work has been evaluated on iterative methods, and particularly on one method coming from domain decomposition. Hence, we demonstrate that the API enables to reach good performances on both multi-core and many-core architectures.; Les méthodes en simulation numérique dans le domaine de l’ingénierie pétrolière nécessitent la résolution de systèmes linéaires creux de grande taille et non structurés. La performance des méthodes itératives utilisées pour résoudre ces systèmes représente un enjeu majeur afin de permettre de tester de nombreux scénario.Dans ces travaux, nous présentons une manière d'implémenter des méthodes itératives parallèles au dessus d’un support exécutif à base de tâches. Afin de simplifier le développement des méthodes tout en gardant un contrôle fin sur la gestion du parallélisme, nous avons proposé une API permettant d’exprimer implicitement les dépendances entre tâches : la sémantique de l'API reste séquentielle et le parallélisme est implicite.Nous avons étendu le support exécutif HARTS pour enregistrer une trace d'exécution afin de mieux exploiter les architectures NUMA, tout comme de prendre en compte un placement des tâches et des données calculé au niveau de l’API. Nous avons porté et évalué l'API sur les processeurs many-coeurs KNL en considérant les différents types de mémoires de l’architecture. Cela nous a amené à optimiser le calcul du SpMV qui limite la performance de nos applications.L'ensemble de ce travail a été évalué sur des méthodes itératives et en particulier l’une de type décomposition de domaine. Nous montrons alors la pertinence de notre API, qui nous permet d’atteindre de très bon niveaux de performances aussi bien sur architecture multi-coeurs que many-coeurs.
Databáze: OpenAIRE
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