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ATLAS実験イベントビルダへの 品質保証機能の適用と性能評価

信州大理，高エ研 A ，広工大工 B ，長崎総科大工 C ，阪大理 D 長谷川庸司，安芳次 A ，真鍋篤 A ，長坂康史 B ，下島真 C ，能町正治 D ， 藤井啓文 A ，渡瀬芳行 A 日本物理学会 年次大会 2003年3月30日 話の内容 ATLASイベントビルダ 品質保証機能 測定のセットアップ 測定結果 まとめ. ATLAS実験イベントビルダへの 品質保証機能の適用と性能評価. Level2 Triggerを満足したイベントに対し，多数の検出器からのデータ(Event Fragment) を集めEvent Buildを行う ．

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ATLAS実験イベントビルダへの 品質保証機能の適用と性能評価

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Presentation Transcript

  1. 信州大理，高エ研A，広工大工B，長崎総科大工C，阪大理D信州大理，高エ研A，広工大工B，長崎総科大工C，阪大理D 長谷川庸司，安芳次A，真鍋篤A，長坂康史B，下島真C，能町正治D， 藤井啓文A，渡瀬芳行A 日本物理学会 年次大会 2003年3月30日 話の内容 ATLASイベントビルダ 品質保証機能 測定のセットアップ 測定結果 まとめ ATLAS実験イベントビルダへの品質保証機能の適用と性能評価

  2. Level2 Triggerを満足したイベントに対し，多数の検出器からのデータ(Event Fragment) を集めEvent Buildを行う． ROS : Readout System 数100 − 1000ノード DFM : Data Flow Manager SFI : Subfarm Interface 数10ノード ATLAS実験のイベントビルダ(1) • Event Build Rateは，1〜3 kHz以上でなければならない． • 1つのROSからSFIに転送されるEvent Fragment Sizeの平均値 ≦ 1kBと予想される．

  3. ATLAS実験イベントビルダ(2) • Push シナリオ • MulticastによりDFMがROSに転送先のSFIを知らせる． • 実装が単純． • Traffic Shaping を行わないので，転送先(SFI)でCongestionが起こりやすく，結果としてパケットロスが起こりやすい． • Pull シナリオ(要求・応答型) • DFMからSFIにイベントIDが送られ，それに基づいて，SFIはROSにデータを要求する． • 実装が複雑． • Congestionが起こりにくい．

  4. 品質保証機能(Quality of Service; QoS) • ネットワークを流れるData Flowに対し，帯域・エラーレート・遅延の制御を行う． • キューの出口でSchedulerによりFlowが制御される． • 宛先，ポート番号等を基にパケットをクラス分けし，それぞれのキューに振り分ける． • Estimatorは送出されるパケットを監視しフィードバックをかける．

  5. イベントビルダへのQoSの導入 • Pushシナリオの欠点のCongestionを防ぐために，QoSによりTraffic Shapingを行う． • 転送元(ROS)から送出されるデータフローに対しQoSを適用する． • イベントビルダプログラムを変更する必要がない． PushシナリオにQoSを適用し，Congestionが減り，性能が向上するかどうか確かめる．

  6. セットアップ @ CERN • DFM, ROS, SFI : Dual Xeon(2.2-2.4GHz) PCs with 1GB RAM, GbE NIC • GbE Switch : BATM • OS : RedHat 7.2 Linux kernel 2.4.9-31 (QoS included) with : • Scheduling timeHZ = 4096 (Hz)→ パケットの送出時間間隔を細かく制御(Default = 100)． • Kernel Buffer size = 8 MB →SFIでのCongestionを防ぐ． • EB software : DC-00-02-02 • データ転送にはUDP/IPを用いる． PC GbE スイッチ • Online software: Online-00-17-02

  7. 1×1システム(QoSなし) • ROS × SFI = 1×1，RoB Data Size 1kB (ROSから送出されるEvent Fragment Size) • Trigger Rate (Level2 trigger rate)を変えてEvent Build Rateを測定． • 最大レート: • Push: 20 kHz → SFIのCPUで制限 • Pull: 14 kHz → SFIのCPUで制限 • Trigger Rateが40kHz以上になると，Event Buildできなくなる．

  8. 1×1システム(QoSなし) • ROSから送出されるRoB Data Sizeを変えてEvent Build RateとThroughputを測定．Trigger Rage は25 kHzに固定． • 最大Throughput : • Push, Pull : 52 MB/s @RoB Data Size = 14 kB • RoB Data Size ≧ 15 kB ではEvent Buildできなくなる． 1×1システムではPushとPullに定性的な差は見られない．

  9. 6×1システム(QoSなし) • ROS × SFI = 6 × 1，RoB Data Size = 1 kB (ROSから送出されるEvent Fragment Size) • Trigger rate (Level2 trigger rate)を変えてEvent Build Rateを測定． • 最大Event Build Rate: • Push: 5 kHz → SFIのCPUで制限 • Pull: 3.8 kHz → SFIのCPUで制限

  10. 6×1システム(QoSなし) • PushはRoB Data Size > 5 kBでEventBuildできなくなる． • SFIでCongestionが発生． • SFIでの最大Throughput : • Push : 82MB/s → SFIのCPUとSFIでのCongestionが制限． • Pull : 95MB/s → SFIのCPUが制限． • PullもRoB Data Size > 14 kBで性能が低下． PushシナリオにQoSを適用し，Congestionを防ぐことは可能か?

  11. 6×1システム(QoSあり) • PushシナリオにQoSを適用 帯域設定 : 20, 40, 50 Mbps • 20, 40MbpsではRoB Data Size ≧ 5 kBでEvent Build可能 → Congestionが起こらない． • PushのSFIでの最大Throughput: • 20Mbps : 18MB/s • 40Mbps : 〜40MB/s • 50Mbps ではCongestionが起こる． QoSにより適当な帯域を設定することで，Pushシナリオの場合のCongestionを防ぎ，性能改善が可能である．

  12. まとめ • ATLAS DataCollection ソフトウエアにQoS機能を適用し，ROS × SFI = 6 × 1のシステムで性能評価を行った． • RoB Data Size(EventFragment Size)が小さく，EventBuildできる条件では，Pushシナリオの方がPullシナリオより性能が良い． • Pushシナリオ: SFIが動くCPUの負荷が制限． • Pullシナリオ : SFIが動くCPUの負荷が制限． • Pushシナリオの場合，EventFragment サイズ≧ 5 kBでEventBuild できなくなる．Pullシナリオではそのようなことが起こらない． • PushシナリオでCongestionが起こっている． • PushシナリオにQoSを適用: • 帯域 ≦ 40Mbps : RoB Data Size ≧ 5kBでもEventBuildできる． • 帯域 ≧ 50Mbps : QoSなしと変らずCongestionが起こる． • Congestionが起きない範囲で帯域を設定しても，Pullシナリオの性能に達するには至らなかった．

  13. 今後の展望 • ATLAS実験で使われるような，より大きなシステムでテストを行う．→ Scalabilityの確認． • QoSを適用したPushシナリオの性能を，Pullシナリオより改善することは難しい?． • PullシナリオでもQoSを適用して性能が改善するところを考える． • 例えば，control メッセ−ジと dataメッセ−ジを，QoSにより，別々のクラスに振り分け，controlメッセ−ジの帯域を確保する．

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