AbstractsBiology & Animal Science

La physique actuelle cherche, à côté des expériences, à vérifier et déduire les lois de la nature en simulant les modèles physiques sur d'énormes ordinateurs. Cette thèse explore comment accélérer ces simulations en améliorant les programmes qui les font tourner. L'application de référence est la chromodynamique quantique sur réseaux (LQCD pour "Lattice Quantum Chromodynamics"), une branche de la théorie quantique des champs, tournant sur le plus récent des supercalculateurs d'IBM, le Blue Gene/Q.Dans un premier temps, on améliore le code source de tmLQCD, un programme de LQCD, dont l'opération clef pour la performance est un stencil à 8 points en dimension 4. On étudie deux stratégies d'optimisation différentes: la première se donne comme priorité d'améliorer la localité spatiale et temporelle; la seconde utilise le préchargement matériel de flux de données. Sur le Blue Gene/Q, la première stratégie permet d'atteindre 20% de la performance crête théorique. La seconde, avec jusqu'à 54% de la performance crête est bien meilleure mais utilise 4 fois plus de mémoire car elle stocke les résultats dans l'ordre où les utilise le stencil suivant, ce qui requiert de dupliquer des données. Les autres techniques exploitées sont la programmation directe du système de communication (appelé MUSPI chez IBM), un mécanisme allégé de gestion des threads, le préchargement explicite de certaines données (à l'aide de l'instruction dcbt) et la vectorisation manuelle (en utilisant les instructions SIMD de largeur 4; appelé QPX par IBM). Le préchargement de liste et la mémoire transactionnelle - deux nouveaux mécanismes du Blue Gene/Q - n'améliorent pas les performances.Dans un second temps, on présente la réalisation d'une extension appelé Molly au compilateur LLVM, pour optimiser automatiquement le programme, et plus précisément la distribution des données et des calculs entre les nœuds d'un cluster tel que le Blue Gene/Q. Molly représente les tableaux par des polyèdres entiers et utilise l'extension existante Polly qui représente les boucles et les instructions par des polyèdres. Partant de la spécification de la distribution des données et de l'emplacement des calculs, Molly ajoute le code qui gère les flots de données entre les nœuds de calcul. Molly peut aussi permuter l'ordre des données en mémoire. La tâche principale de Molly est d'agréger les données dans des ensembles qui sont envoyés dans le même tampon au même destinataire, pour éviter l'overhead des transferts trop petits. Nous présentons un algorithme qui minimise le nombre de transferts pour des boucles non-paramétrées, basé sur les antichaînes du flot des données. De plus, nous implémentons une heuristique qui tient compte de la manière dont le programmeur a écrit son code. Les primitives de communication asynchrone sont insérées juste après que les données soient disponibles - respectivement juste avant qu'elles soient utilisées. Une bibliothèque runtime implémente ces primitives en utilisant MPI. Molly gère la distribution pour tout code représentable dans…