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[hpcc2014.git] / hpcc.tex
index c9606c3f9f40172a71432e96d6ea711a1e2ee003..b857d5cbd0ed5b22d597c4bd65982acda5315199 100644 (file)
--- a/hpcc.tex
+++ b/hpcc.tex
@@ -31,6 +31,8 @@
   \todo[color=blue!10,#1]{\sffamily\textbf{LZK:} #2}\xspace}
 \newcommand{\RC}[2][inline]{%
   \todo[color=red!10,#1]{\sffamily\textbf{RC:} #2}\xspace}
   \todo[color=blue!10,#1]{\sffamily\textbf{LZK:} #2}\xspace}
 \newcommand{\RC}[2][inline]{%
   \todo[color=red!10,#1]{\sffamily\textbf{RC:} #2}\xspace}
+\newcommand{\CER}[2][inline]{%
+  \todo[color=pink!10,#1]{\sffamily\textbf{CER:} #2}\xspace}
 
 \algnewcommand\algorithmicinput{\textbf{Input:}}
 \algnewcommand\Input{\item[\algorithmicinput]}
 
 \algnewcommand\algorithmicinput{\textbf{Input:}}
 \algnewcommand\Input{\item[\algorithmicinput]}
@@ -150,7 +152,7 @@ SimGrid toolkit~\cite{SimGrid}). Second, we confirm the effectiveness of
 asynchronous mode algorithms by comparing their performance with the synchronous
 mode. More precisely, we had implemented a program for solving large
 non-symmetric linear system of equations by numerical method GMRES (Generalized
 asynchronous mode algorithms by comparing their performance with the synchronous
 mode. More precisely, we had implemented a program for solving large
 non-symmetric linear system of equations by numerical method GMRES (Generalized
-Minimal Residual) []\AG[]{[]?}. We show, that with minor modifications of the
+Minimal Residual) []\AG[]{[]?}.\LZK{Problème traité dans le papier est symétrique ou asymétrique? (Poisson 3D symétrique?)} We show, that with minor modifications of the
 initial MPI code, the SimGrid toolkit allows us to perform a test campaign of a
 real AIAC application on different computing architectures. The simulated
 results we obtained are in line with real results exposed in ??\AG[]{??}.
 initial MPI code, the SimGrid toolkit allows us to perform a test campaign of a
 real AIAC application on different computing architectures. The simulated
 results we obtained are in line with real results exposed in ??\AG[]{??}.
@@ -235,21 +237,23 @@ SimGrid provides several programming interfaces: MSG to simulate Concurrent
 Sequential Processes, SimDAG to simulate DAGs of (parallel) tasks, and SMPI to
 run real applications written in MPI~\cite{MPI}.  Apart from the native C
 interface, SimGrid provides bindings for the C++, Java, Lua and Ruby programming
 Sequential Processes, SimDAG to simulate DAGs of (parallel) tasks, and SMPI to
 run real applications written in MPI~\cite{MPI}.  Apart from the native C
 interface, SimGrid provides bindings for the C++, Java, Lua and Ruby programming
-languages.  The SMPI interface supports applications written in C or Fortran,
-with little or no modifications.  SMPI implements about \np[\%]{80} of the MPI
-2.0 standard~\cite{bedaride:hal-00919507}.
-
-%%% explain simulation
-%- simulated processes folded in one real process
-%- simulates interactions on the network, fluid model
-%- able to skip long-lasting computations
-%- traces + visu?
-
-%%% platforms
-%- describe resources and their interconnection, with their properties
-%- XML files
-
-%%% validation + refs
+languages.  SMPI is the interface that has been used for the work exposed in
+this paper.  The SMPI interface implements about \np[\%]{80} of the MPI 2.0
+standard~\cite{bedaride:hal-00919507}, and supports applications written in C or
+Fortran, with little or no modifications.
+
+With SimGrid, the execution of a distributed application is simulated on a
+single machine.  The application code is really executed, but some operations
+like the communications are intercepted to be simulated according to the
+characteristics of the simulated execution platform.  The description of this
+target platform is given as an input for the execution, by the mean of an XML
+file.  It describes the properties of the platform, such as the computing node
+with their computing power, the interconnection links with their bandwidth and
+latency, and the routing strategy.  The simulated running time of the
+application is computed according to these properties.
+
+\AG{Faut-il ajouter quelque-chose ?} 
+\CER{Comme tu as décrit la plateforme d'exécution, on peut ajouter éventuellement le fichier XML contenant des hosts dans les clusters formant la grille} 
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Simulation of the multisplitting method}
 
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Simulation of the multisplitting method}
@@ -359,41 +363,27 @@ condition is satisfied
 \end{equation*}
 where $\MI$ is the maximum number of outer iterations and $\epsilon$ is the tolerance threshold of the error computed between two successive local solution $X_l^k$ and $X_l^{k+1}$. 
 
 \end{equation*}
 where $\MI$ is the maximum number of outer iterations and $\epsilon$ is the tolerance threshold of the error computed between two successive local solution $X_l^k$ and $X_l^{k+1}$. 
 
-\LZK{Description du processus d'adaptation de l'algo multisplitting à SimGrid}
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
-We did not encounter major blocking problems when adapting the multisplitting
-algorithm previously described to a simulation environment like SimGrid unless
-some code debugging. Indeed, apart from the review of the program sequence for
-asynchronous exchanges between the six neighbors of each point in a submatrix
-within a cluster or between clusters, the algorithm was executed successfully
-with SMPI and provided identical outputs as those obtained with direct execution
-under MPI. In synchronous mode, the execution of the program raised no
-particular issue but in asynchronous mode, the review of the sequence of
-MPI\_Isend, MPI\_Irecv and MPI\_Waitall instructions and with the addition of
-the primitive MPI\_Test was needed to avoid a memory fault due to an infinite
-loop resulting from the non-convergence of the algorithm. Note here that the use
-of SMPI functions optimizer for memory footprint and CPU usage is not
-recommended knowing that one wants to get real results by simulation.  As
-mentioned, upon this adaptation, the algorithm is executed as in the real life
-in the simulated environment after the following minor changes. First, all
-declared global variables have been moved to local variables for each
-subroutine. In fact, global variables generate side effects arising from the
-concurrent access of shared memory used by threads simulating each computing
-units in the SimGrid architecture. Second, the alignment of certain types of
-variables such as ``long int'' had also to be reviewed. Finally, some
-compilation errors on MPI\_Waitall and MPI\_Finalize primitives have been fixed
-with the latest version of SimGrid.  In total, the initial MPI program running
-on the simulation environment SMPI gave after a very simple adaptation the same
-results as those obtained in a real environment. We have tested in synchronous
-mode with a simulated platform starting from a modest 2 or 3 clusters grid to a
-larger configuration like simulating Grid5000 with more than 1500 hosts with
-5000 cores~\cite{bolze2006grid}. Once the code debugging and adaptation were
-complete, the next section shows our methodology and experimental results.
+We did not encounter major blocking problems when adapting the multisplitting algorithm previously described to a simulation environment like SimGrid\LZK[]{SimGrid} unless some code 
+debugging. Indeed, apart from the review of the program sequence for asynchronous exchanges between the six neighbors of each point (left,right,front,behind,top,down) in a cubic partitionned submatrix within a cluster or between clusters, \LZK{Il faut expliquer pourquoi 6 points voisins (7-point stencil problem)} \CER{J'ai rajouté quelques précisions mais serait-il nécessaire de décrire a ce niveau la discrétisation 3D ?}
+the algorithm was executed successfully with SMPI and provided identical outputs as those obtained with direct execution under MPI. In synchronous 
+mode, the execution of the program raised no particular issue but in asynchronous mode, the review of the sequence of MPI\_Isend, MPI\_Irecv and MPI\_Waitall instructions
+and with the addition of the primitive MPI\_Test was needed to avoid a memory fault due to an infinite loop resulting from the non-convergence of the algorithm.
+\LZK{Peut-être mettre plus de précisions sur les difficultés rencontrées dans la version async et les adaptaions effectuées pour SimGrid}\CER{On voulait en fait montrer la simplicité de l'adaptation de l'algo a SimGrid. Les problèmes rencontrés décrits dans ce paragraphe concerne surtout le mode async}
+Note here that the use of SMPI functions optimizer for memory footprint and CPU usage is not recommended knowing that one wants to get real results by simulation.
+As mentioned, upon this adaptation, the algorithm is executed as in the real life in the simulated environment after the following minor changes. First, all declared 
+global variables have been moved to local variables for each subroutine. In fact, global variables generate side effects arising from the concurrent access of 
+shared memory used by threads simulating each computing unit in the SimGrid architecture. Second, the alignment of certain types of variables such as ``long int'' had
+also to be reviewed. Finally, some compilation errors on MPI\_Waitall and MPI\_Finalize primitives have been fixed with the latest version of SimGrid.
+In total, the initial MPI program running on the simulation environment SMPI gave after a very simple adaptation the same results as those obtained in a real 
+environment. We have tested in synchronous mode with a simulated platform starting from a modest 2 or 3 clusters grid to a larger configuration like simulating 
+Grid5000 with more than 1500 hosts with 5000 cores~\cite{bolze2006grid}.\LZK{Dernière phrase peut être supprimée} \CER {J'ai enlevé la dernière phrase}
+
 
 
 \section{Experimental results}
 
 
 
 \section{Experimental results}
 
-When the \emph{real} application runs in the simulation environment and produces the expected results, varying the input
+When the \textit{real} application runs in the simulation environment and produces the expected results, varying the input
 parameters and the program arguments allows us to compare outputs from the code execution. We have noticed from this
 study that the results depend on the following parameters:  
 \begin{itemize}
 parameters and the program arguments allows us to compare outputs from the code execution. We have noticed from this
 study that the results depend on the following parameters:  
 \begin{itemize}
@@ -402,18 +392,19 @@ study that the results depend on the following parameters:
 \item Hosts power (GFlops) can also influence on the results.
 \item Finally, when submitting job batches for execution, the arguments values
   passed to the program like the maximum number of iterations or the
 \item Hosts power (GFlops) can also influence on the results.
 \item Finally, when submitting job batches for execution, the arguments values
   passed to the program like the maximum number of iterations or the
-  \emph{external} precision are critical. They allow to ensure not only the
+  \textit{external} precision are critical. They allow to ensure not only the
   convergence of the algorithm but also to get the main objective of the
   experimentation of the simulation in having an execution time in asynchronous
   less than in synchronous mode (i.e. speed-up less than 1).
 \end{itemize}
   convergence of the algorithm but also to get the main objective of the
   experimentation of the simulation in having an execution time in asynchronous
   less than in synchronous mode (i.e. speed-up less than 1).
 \end{itemize}
+\LZK{Propositions pour changer le terme ``speedup'': acceleration ratio ou relative gain}
 
 A priori, obtaining a speedup less than 1 would be difficult in a local area
 network configuration where the synchronous mode will take advantage on the
 rapid exchange of information on such high-speed links. Thus, the methodology
 adopted was to launch the application on clustered network. In this last
 configuration, degrading the inter-cluster network performance will
 
 A priori, obtaining a speedup less than 1 would be difficult in a local area
 network configuration where the synchronous mode will take advantage on the
 rapid exchange of information on such high-speed links. Thus, the methodology
 adopted was to launch the application on clustered network. In this last
 configuration, degrading the inter-cluster network performance will
-\emph{penalize} the synchronous mode allowing to get a speedup lower than 1.
+\textit{penalize} the synchronous mode allowing to get a speedup lower than 1.
 This action simulates the case of clusters linked with long distance network
 like Internet.
 
 This action simulates the case of clusters linked with long distance network
 like Internet.
 
@@ -423,7 +414,8 @@ factors have providing the results shown in Table~\ref{tab.cluster.2x50} with a
 matrix size ranging from $N_x = N_y = N_z = \text{62}$ to 171 elements or from
 $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{171}^\text{3} =
 \text{\np{5211000}}$ entries.
 matrix size ranging from $N_x = N_y = N_z = \text{62}$ to 171 elements or from
 $\text{62}^\text{3} = \text{\np{238328}}$ to $\text{171}^\text{3} =
 \text{\np{5211000}}$ entries.
-
+\LZK{Donner le type et la description du problème traité (problème symétrique Poisson 3D) et préciser peut être aussi qu'on a utilisé un partitionnement 3D}
+\CER{Voir ma remarque plus si nécessaire de décrire en détail le partitionnement 3D}
 % use the same column width for the following three tables
 \newlength{\mytablew}\settowidth{\mytablew}{\footnotesize\np{E-11}}
 \newenvironment{mytable}[1]{% #1: number of columns for data
 % use the same column width for the following three tables
 \newlength{\mytablew}\settowidth{\mytablew}{\footnotesize\np{E-11}}
 \newenvironment{mytable}[1]{% #1: number of columns for data
@@ -563,7 +555,14 @@ lat latency, \dots{}).
        \item Maximum number of internal and external iterations;
        \item Internal and external precisions;
        \item Matrix size $N_x$, $N_y$ and $N_z$;
        \item Maximum number of internal and external iterations;
        \item Internal and external precisions;
        \item Matrix size $N_x$, $N_y$ and $N_z$;
+<<<<<<< HEAD
        \item Matrix diagonal value: \np{6.0};
        \item Matrix diagonal value: \np{6.0};
+       \item Matrix Off-diagonal value: \np{-1};
+        \LZK{Off-diagonal values? (-1?)}
+        \CER{oui}
+=======
+       \item Matrix diagonal value: \np{6.0}, \LZK{Off-diagonal values? (-1.0?)}
+>>>>>>> 5fb6769d88c1720b6480a28521119ef010462fa6
        \item Execution Mode: synchronous or asynchronous.
 \end{itemize}
 
        \item Execution Mode: synchronous or asynchronous.
 \end{itemize}
 
@@ -603,6 +602,8 @@ with 200 nodes in total. The convergence with a speedup of \np[\%]{90} was
 obtained with a bandwidth of \np[Mbit/s]{1} as shown in
 Table~\ref{tab.cluster.3x67}.
 
 obtained with a bandwidth of \np[Mbit/s]{1} as shown in
 Table~\ref{tab.cluster.3x67}.
 
+\LZK{Dans le papier, on compare les deux versions synchrone et asycnhrone du multisplitting. Y a t il des résultats pour comparer gmres parallèle classique avec multisplitting asynchrone? Ca permettra de montrer l'intérêt du multisplitting asynchrone sur des clusters distants}
+
 \section{Conclusion}
 The experimental results on executing a parallel iterative algorithm in 
 asynchronous mode on an environment simulating a large scale of virtual 
 \section{Conclusion}
 The experimental results on executing a parallel iterative algorithm in 
 asynchronous mode on an environment simulating a large scale of virtual 
@@ -631,12 +632,13 @@ demonstrated an original solution to optimize the use of a simulation
 tool to run efficiently an iterative parallel algorithm in asynchronous 
 mode in a grid architecture. 
 
 tool to run efficiently an iterative parallel algorithm in asynchronous 
 mode in a grid architecture. 
 
+\LZK{Perspectives???}
+
 \section*{Acknowledgment}
 
 This work is partially funded by the Labex ACTION program (contract ANR-11-LABX-01-01).
 \todo[inline]{The authors would like to thank\dots{}}
 
 \section*{Acknowledgment}
 
 This work is partially funded by the Labex ACTION program (contract ANR-11-LABX-01-01).
 \todo[inline]{The authors would like to thank\dots{}}
 
-
 % trigger a \newpage just before the given reference
 % number - used to balance the columns on the last page
 % adjust value as needed - may need to be readjusted if
 % trigger a \newpage just before the given reference
 % number - used to balance the columns on the last page
 % adjust value as needed - may need to be readjusted if
@@ -644,6 +646,8 @@ This work is partially funded by the Labex ACTION program (contract ANR-11-LABX-
 \bibliographystyle{IEEEtran}
 \bibliography{IEEEabrv,hpccBib}
 
 \bibliographystyle{IEEEtran}
 \bibliography{IEEEabrv,hpccBib}
 
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 \end{document}
 
 %%% Local Variables:
 \end{document}
 
 %%% Local Variables: