Средства профилирования и сбора трасс параллельных программ Глазкова Е. А., 520 гр. Научный руководитель: Попова Н. Н. - презентация

1 Средства профилирования и сбора трасс параллельных программ Глазкова Е. А., 520 гр. Научный руководитель: Попова Н. Н.

2 Профилирование Профилирование – это создание таблиц, которые обобщают поведение программы. inclusive, exclusive time, # calls, hardware statistics… Отслеживает функции, циклы, другие базовые блоки и сущности, определенные пользователем

3 Профилирование Имеет низкие накладные расходы (по сравнению с трассировкой), позволяет найти «узкие места» в программе Реализуется через: Sampling – периодические прерывания ОС или прерывания по значению аппаратных счетчиков Instrumentation – вставка в программу кода, измеряющего производительность

4 Трассировка Трассировка подразумевает запись потока событий: вход/выход в участок кода (функцию, цикл…) взаимодействие процессов (нитей) - приемы/передачи сообщений и т. д. Событие записывается в виде метки, номера процесса (нити), типа события и данных о событии Трасса позволяет анализировать производительность и корректность программы Профиль программы может быть восстановлен по ее трассе. Обычно требует инструментирования кода

5 GNU Profiler Скомпилировать и собрать программу с флагами -g –pg Запустить программу. В рабочей директории появятся файлы gmon.out.* > gprof gmon.out.15 > report.15 > vi report.15 Проанализировать данные… Flat profile: Each sample counts as 0.01 seconds. % cumulative self self total time seconds seconds calls s/call s/call name Process::jacobi_iteration() random Process::ExchangeData() Matrix3::fill() DMA_RecFifoSimplePollNormalFifoById

6 Tuning and Analysis Utilities: TAU ( TAU – набор средств для профилирования и сбора трасс параллельных приложений, написанных на языках Fortran, C, C++, Java, Python. Поддерживает различные модели параллельного программирования: MPI, OpenMP, гибрид (MPI + OpenMP). Поддерживает работу с аппаратными счетчиками. Предоставляются средства визуализации данных.

7 Способы использования TAU собирает информацию во время выполнения программы через инструментацию функций, базовых блоков и отдельных операторов. Инструментация состоит в вызове процедур из библиотеки TAU, которые могут быть включены в код одним из следующих способов: На уровне исходного кода: инструментирование вручную с использованием TAU API автоматическое инструментирование (Program Database Toolkit (PDT), Opari)./configure -xlC -prefix=/home/uname/pdtoolkit-3.15 make clean install

8 Способы использования На уровне объектного кода: прединструментированные библиотеки (перехват вызовов библиотеки, например, MPI при помощи PMPI) автоматическое инструментирование при помощи компилятора (-optCompInst) На уровне исполняемого кода Java, Python – инструментирование во время выполнения DyninstAPI Инструментирование на базе компонентов (Proxy Components)

9 Во время выполнения инструментированного приложения собирается множество информации: время, проведенное в каждой функции, количество вызовов функции, показания аппаратных счетчиков и т.д. Данные о производительности после завершения выполнения программы записываются в один или несколько файлов, которые могут быть просмотрены, например, при помощи программ pprof, ParaProf, PerfExplorer. Способы использования Method Requires recompiling Requires PDT Shows MPI events Routine- level event Low level events (loops, phases, etc...) Throttling to reduce overhead Ability to exclude file from instrume ntation Ability to exclude other regions of code Binary rewriting Yes CompilerYes SourceYes

10 1. Конфигурирование TAU Параметры конфигурации определяют какой тип информации будет собирать TAU во время выполнения программы../configure -arch=bgp -mpi -pdt=/home/uname/pdtoolkit pdt_c++=xlC -BGPTIMERS./configure -arch=bgp -mpi -openmp -opari -pdt=/home/uname/pdtoolkit pdt_c++=xlC -BGPTIMERS Каждая конфигурация создает уникальный Makefile в /home/uname/tau-2.19/bgp/lib/ Скрипты-обертки для компилятора находятся в /home/uname/tau-2.19/bgp/bin/ Добавьте директорию /home/uname/tau-2.19/bgp/lib/ к вашему пути.

11 2. Переменные окружения Переменная окружения TAU_MAKEFILE задает местоположение мейкфайла TAU. Разным параметрам конфигурации соответствуют разные мейкфайлы. Makefile.tau-bgptimers-mpi-pdt Makefile.tau-bgptimers-mpi-pdt-openmp-opari Makefile.tau-bgptimers-mpi-pdt-trace Установите переменные окружения: export PATH=/home/uname/tau-2.19/bgp/bin:$PATH export TAU_MAKEFILE=/home/uname/tau-2.19/bgp/lib/Makefile.tau -bgptimers-mpi-pdt

12 3. Компиляция с TAU mpif90 / mpixlf90 ---> tau_f90.sh mpif77 / mpixlf77 ---> tau_f90.sh (add -qfixed for Fortran77) mpicc / mpixlc ---> tau_cc.sh mpicxx/ mpixlcxx ---> tau_cxx.sh После того, как были заданы переменные окружения, следует заменить в makefile стандартные имена компиляторов на скрипты-обертки TAU. При выполнении этих скриптов сначала вызываются средства предобработки TAU, а потом обычные XL или GNU компиляторы. Если требуется собрать данные о производительности разного типа, то необходимо скомпилировать приложение несколько раз с разными TAU_MAKEFILE.

13 4. Запуск программы с TAU Эти переменные окружения передаются TAU при запуске приложения mpisubmit.bg -n 128 -m dual -env "OMP_NUM_THREADS=2 NPB_MZ_BLOAD=FALSE TAU_TRACK_MESSAGE=1 TAU_COMM_MATRIX=1 TAU_PROFILE=1 TAU_METRICS=TIME PROFILEDIR=TAU_OUTPUT2" sp-mz.D.256

14 5. Сбор трасс в TAU export TAU_MAKEFILE=/home/uname/tau- 2.19/bgp/lib/Makefile.tau-bgptimers-mpi-pdt mpisubmit.bg … -env "TAU_TRACE=1 TRACEDIR=DIRNAME appl.tau tau_treemerge.pl (собранное на фронтенде) tau2slog2 tau.trc tau.edf –o appl.slog2 jumpshot appl.slog2 Можно конвертировать в otf, vtf, paraver-форматы, а также получить профиль по трассе. Очень тормозит…

15 6. ParaProf. 3D Communcation matrix

16 6. ParaProf. Identify the routines that use the most time

17 mpiP. ( Использование библиотеки mpiP занимает очень небольшой процент от времени работы приложения, вся информация об MPI-вызовах собирается локально в рамках отдельных MPI-процессов и собирается только на последнем этапе работы приложения для формирования общего отчета. mpiP позволяет узнать: mapping процент от времени выполнения программы, который заняли MPI вызовы время выполнения отдельных MPI-вызовов, его разброс для различных процессоров и нескольких выполнений одного вызова статистику для размеров сообщений, передаваемых MPI-вызовами.

18 Файл вывода библиотеки Command : /gpfs/data/kaelin/jacobi/jac_Hdebug Version : MPIP Build date : Mar , Start time : Stop time : Timer Used : MPIP env var : Collector Rank : Collector PID : Final Output Dir Report generation : Single collector MPI Task Assignment : 0 Rank 0 of 128 MPI Task Assignment : 1 Rank 1 of 128 MPI Task Assignment : 2 Rank 2 of 128 MPI Task Assignment : 3 Rank 3 of 128 R01-M1-N08-J31

19 Файл вывода библиотеки mpiP MPI Time (seconds) Task AppTime MPITime MPI% AppTime – общее время работы приложения MPITime – время, которое заняли MPI- вызовы Callsites: ID Lev File/Address Line Parent_Funct MPI_Call 1 0 0x [unknown] Recv 2 0 0x [unknown] Send 3 0 0x010029db [unknown] Allreduce Вызовы MPI-функций:

20 Файл вывода библиотеки mpiP Aggregate Time (top twenty, descending, milliseconds) Call Site Time App% MPI% COV Sendrecv e Sendrecv e Allreduce e MPI-вызовов, занявших наибольшее суммарное (сумма - по всем вызовам и процессам время). Aggregate Sent Message Size (top twenty, descending, bytes) Call Site Count Total Avrg Sent% Sendrecv e e Sendrecv e e MPI-вызовов, передавших наибольший суммарный объем сообщений (сумма - по всем вызовам и процессам).

21 Файл вывода библиотеки mpiP Callsite Time statistics (all, milliseconds): Name Site Rank Count Max Mean Min App% MPI% Sendrecv Sendrecv Sendrecv Sendrecv Sendrecv 32 * Общая статистика для этого вызова по всем MPI-процессам Статистика для времени отдельных MPI-вызовов (аналогичная таблица есть для размеров сообщений). Использование mpiP: Скомпилировать с флагом –g Собрать с флагами –L/home/uname/mpiP-3.1.2/lib –lmpiP -lm

22 PAPI PAPI предоставляет разработчику интерфейс и методологию использования аппаратных счетчиков, предоставляемых большинством современных процессоров. ( Используется многими средствами профилирования и сбора трасс (TAU, Scalasca, Vampir, Rice University HPCToolkit и др.). В системе Blue Gene/P PAPI базируется на оригинальном интерфейсе UPC. (universal performance counter) IBM System Blue Gene Solution: Performance Analysis Tools. (

23 Интеграция форматов средств профилирования и сбора трасс

24 Другие средства Rice University HPCToolkit ( VampirTrace – средство для сбора трасс в открытом OTF формате. ( einrichtungen/zih/forschung/software_werkze uge_zur_unterstuetzung_von_programmierun g_und_optimierung/vampirtrace/)

25 Другие средства : Scalasca (KOJAK) ( Трехмерное представление данных. Формат CUBE. Performance Algebra – возможность объединять, усреднять, сравнивать результаты различных экспериментов Автоматический анализ производительности. (Wait at Barrier, Early Reduce, Late Sender, Late Receiver...) Поддержка топологий (физических и виртуальных)

26 Ссылки sis_Utilities_(TAU) sis_Utilities_(TAU une05_NYCCS_Seminars_TulinKaman.pdf une05_NYCCS_Seminars_TulinKaman.pdf juelich.de/jsc/datapool/page/3521/scalasca-tutorial.pdf juelich.de/jsc/datapool/page/3521/scalasca-tutorial.pdf

27 Вопросы ?