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グリッド環境における タスクスケジューラの構築

グリッド環境における タスクスケジューラの構築. 斉藤宏樹 博士前期課程 2003 年度 737 番 知的システムデザイン研究室. 研究背景. グリッド ネットワークで遠隔地にある計算資源を接続 ユーザに大規模な計算資源を提供 グリッドコンピューティング 効率的に分散・並列アプリケーションを実行. スケジューリングの必要性. 適切な計算資源を選択することは困難 グリッドは CPU やネットワーク性能等がヘテロ 計算資源の状態が動的に変動. 研究目的. 大規模計算を効率的に実行 グリッドによって実行時間を短縮 グリッドにおけるタスクスケジューラの開発

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グリッド環境における タスクスケジューラの構築

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Presentation Transcript

  1. グリッド環境におけるタスクスケジューラの構築グリッド環境におけるタスクスケジューラの構築 斉藤宏樹 博士前期課程 2003年度 737番 知的システムデザイン研究室

  2. 研究背景 • グリッド • ネットワークで遠隔地にある計算資源を接続 • ユーザに大規模な計算資源を提供 • グリッドコンピューティング • 効率的に分散・並列アプリケーションを実行

  3. スケジューリングの必要性 • 適切な計算資源を選択することは困難 • グリッドはCPUやネットワーク性能等がヘテロ • 計算資源の状態が動的に変動

  4. 研究目的 • 大規模計算を効率的に実行 • グリッドによって実行時間を短縮 • グリッドにおけるタスクスケジューラの開発 • 分散アプリケーションScaLAPACKを対象 • 有効な計算資源を選択 • アプリケーションのタスクを割り振る ScaLAPACKは計算と通信を頻繁に実行するため， スケジューリングの対象として有効

  5. ScaLAPACK • 分散メモリ用の線形計算ライブラリ • Scalable LAPACK • 共有メモリ用のLAPACKを並列・分散用に拡張 • 通信しながら行列計算（MPIなど使用） • 実行前に行列を計算資源へ分配 • 行列の分解・通信・更新を繰り返し行う • 計算資源に合わせてパラメータ調整可能 • 問題サイズ，ブロックサイズ，P,Q比など • 科学技術分野で使用される重要なライブラリ

  6. ScaLAPACKの実行手順 • 行列の分配 • プロセスグリッド（P,Q）に基づいて分割 N：問題サイズ　NB:ブロックサイズ

  7. ScaLAPACKの実行手順 2．行列計算（LU分解） • 分解・通信・更新を繰り返す • ブロック列（L）を計算

  8. ScaLAPACKの実行手順 2．行列計算（LU分解） • 分解・通信・更新を繰り返す • 分解パネルの送信

  9. ScaLAPACKの実行手順 2．行列計算（LU分解） • 分解・通信・更新を繰り返す • 更新パネル送信

  10. ScaLAPACKの実行手順 2．行列計算（LU分解） • 分解・通信・更新を繰り返す • 未更新行列の更新

  11. ScaLAPACKの実行手順 2．行列計算（LU分解） • 分解・通信・更新を繰り返す

  12. ScaLAPACKをグリッド上で実行 • 実行時間の短縮を目指す • 計算資源の選択が重要（計算と通信のバランス） • パラメータ（プロセスグリッド）が重要 • 実行する前にシミュレーションが必要 • 実行する環境でどの程度の時間を要するか予測したい • GrADS Projectはシミュレータを開発 有効な計算資源やパラメータを 実行して設定するには時間がかかる ScaLAPACKのコスト見積もり関数によって， 実行時間を予測

  13. ScaLAPACKのコスト見積もり関数 • ScaLAPACKの行列計算の時間を予測 • 行列の分解や更新に必要な浮動小数点演算量を算出 • 分解パネルの通信量を算出 • 入力情報 • 計算資源情報 • CPU性能，ネットワーク性能，メモリの容量など • ScaLAPACKのパラメータ • 問題サイズ，ブロックサイズ，プロセスグリッド • 出力情報 • ScaLAPACKの見積もり実行時間 本研究では実行時間をより短縮するために， 従来のコスト見積もり関数を拡張する

  14. 従来のコスト見積もり関数 • パラメータに制限 • Pが１に固定（１次元のみ）

  15. コスト見積もり関数の拡張 • P,Q比が変更可能 • ２次元の方が１次元よりも実行時間は短くなる

  16. 拡張したコスト見積もり関数 • プロセスグリッド（P,Q）が変更可能 • P方向に複数プロセスが割り当てられる • 計算の待ち時間が短縮 • １つのプロセスの通信量が減少 • 新たにＰ方向の通信が発生 従来の関数（P=1に固定）よりも短い実行時間を 正確に見積もることができるか確認

  17. 拡張したコスト見積もり関数の評価 • ScaLAPACKをクラスタで実行し，実測値と見積もりの比較 • 実験環境 • パラメータ

  18. 実験結果（１） • 見積もり値と実測値の比較 最小実行時間をとるP,Qの値が異なるが，傾向がほぼ等しい Ｐの値が３よりも大きくなるにつれて誤差が大きくなる

  19. 実験結果（２） • 演算時間・通信量の比較 演算時間の誤差は小さく，通信量の増減の傾向も同じ 最適なプロセスグリッドが異なったのは，通信方式の見積もりが 正確でないと考えられる

  20. タスクスケジューラの構築 • スケジュールを最適化

  21. GAによるスケジューリング手法 • 生物の進化を工学的に模倣した最適化手法

  22. GAによるスケジューリング手法 • 生物の進化を工学的に模倣した最適化手法

  23. 数値実験 • グリッド環境でScaLAPACKのスケジューリング • スケジューラによる見積もり値と実測値を比較 • 生成されたスケジュールの検討 • OBIグリッド（Open BioInformatics Grid）で実験 • 国内バイオインフォマティクス関連の大学・研究機関・　企業の27サイトが参加 • 12ノード利用（全て同じスペック） • 各サイト間のネットワーク速度はヘテロ • 最大で20Mbps，最小で3Mbps程度

  24. GAのパラメータ

  25. 実験結果（１） • 見積もり値と実測値の比較 各問題サイズにおいて誤差が小さい 最適なスケジュールは最大で４台を利用

  26. 実験結果（２） • 生成された最適なスケジュール（N=8000の場合） • 同志社大の２台(sand, dnis)，東工大(kona02)， 　統計数理研究所(obism220)の各１台の計４台 • P,Q=2×2 • 他のP,Qの値よりも短い実行時間 1293.63(sec)

  27. 主要ノードとのネットワーク速度 • obism220とのネットワーク速度一覧

  28. 結論 • ScaLAPACKのコスト見積もり関数の拡張により， 　より短い時間で実行可能 • P,Qのパラメータが重要 • 従来よりも効率的に実行可能となった 2. グリッド環境においてタスクスケジューリングを 　行った結果，良好なスケジュールを生成 • 計算資源から有効な組み合わせを選択・配置 • 最小時間で実行

  29. 発表論文リスト • 廣安知之，三木光範，斉藤宏樹，谷村勇輔，Jack Dongarra グリッド環境におけるScaLAPACKのためのGAによるスケジューリング 　 第10回MPSシンポジウム，同志社大学，2003.10 • 斉藤宏樹，廣安知之，三木光範，谷村勇輔，Jack Dongarra グリッド環境における分散アプリケーションのための GAによるスケジューリング 　 同志社大学理工学研究報告書　第45巻　第4号　2005.1

  30. 数値実験 • 拡張したコスト見積もり関数の評価 • ScaLAPACKをクラスタで実行し，実測値と見積もり値の比較 • 演算時間や送受信量についても，実測値と見積もり値の比較 • グリッド環境におけるスケジューリング • OBIグリッドの分散処理プラットフォームでScaLAPACKを実行し，実測値と見積もり値の比較 • 最適なスケジュールの有効性の検討

  31. 発表の流れ • 研究背景・目的 • グリッド • スケジューラの必要性 • 分散アプリケーションScaLAPACK • 実行手順 • コスト見積もり関数 • ScaLAPACKのコスト見積もり関数の拡張 • 最適化手法GAの実装 • 数値実験 • 拡張したコスト見積もり関数の評価 • OBIグリッドにおけるスケジューリング • 結論

  32. スケジューラ タスクスケジューラの構築

  33. dMSXF（いいとこどり交叉） • TSPで良好な結果 • 近傍とステップ数で探索

  34. スケジューリングへのアプローチ • Launch-time Scheduling • アプリケーション実行前のみ行う • 適切な計算資源を選択 • ReScheduling • アプリケーション実行中にも行う • 動的情報を考慮しながら計算資源を再選択 • Meta-Scheduling • 同時に同じ計算資源で実行するアプリケーションを考慮して順序などを決定

  35. シミュレーション環境

  36. 実験結果 • 見積もり値と実測値の比較 拡張したコスト見積もり関数が良好な結果 ２回GAを行う手法が良好

  37. 実験結果（関数の比較） • 最適なスケジュール(N=14000)

  38. 実験結果（GAの比較） • 最適なスケジュール（N=14000）

  39. P,Q比が変更可能なコスト見積もり関数の開発 • 密連立一次方程式を解くアルゴリズムを対象 • PDGESVルーチン • LU分解による行列演算時間を見積もる

  40. 見積もり関数の入力パラメータ • 計算資源情報 • CPU性能，ネットワーク性能，メモリ容量など • （P,Q）の値，N， NB

  41. ブロックLU分解フェーズ（１） • 最大要素の探索（PDAMAX）

  42. ブロックLU分解フェーズ（２） • ブロック列において行交換（PDSWAP）

  43. ブロックLU分解フェーズ（３） • ブロック列（L）の計算（PDSCAL）

  44. ブロックLU分解フェーズ（４） • ブロックパネル（U）の更新（PDGER）

  45. 演算範囲の推移 • これまでの演算をNB-1回繰り返す

  46. ピボット情報の送信 • 列方向にBroadCast

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