Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- logiciels:mkl:mkl-et-parallelisme [2015/06/03 17:47]
montap01 [Par défaut : tous les cœurs]
+++ logiciels:mkl:mkl-et-parallelisme [2015/06/04 11:49] (Version actuelle)
montap01 [Réserver un nœud complet]
@@ Ligne 1: / Ligne 1: @@
-====== MKL et parallélisme ======
 ~~SLIDESHOW yatil~~
+====== MKL et parallélisme ======
-Nous avons vu dans l'[[start |introduction à la MKL]] que cette librairie est **par défaut** en mode //multi-threadé//.
+Nous avons vu dans l'[[mkl |introduction à la MKL]] que cette librairie est **par défaut** en mode //multi-threadé//.
 L'objet de cet article est d'exposer dans les grandes lignes :
@@ Ligne 10: / Ligne 10: @@
   * le **bon usage sous l'ordonnanceur Slurm** :!:
+==== Limites ====
+Nous ne traiterons pas spécifiquement dans cet article les interactions avec un programme utilisant MPI.
+Dans ce cas, vous devez comprendre le contenu de cette page, et introduire en plus le fait que MPI génère des processus distincts. Suivant la façon dont vous ferez votre demande de réservation sous slurm, ces processus seront répartis sur des nœuds différents ou pourront être localisés sur le même nœud.
 ===== Fonctions threadées =====
   * Toute les fonctions de la MKL ne se prêtent pas à du //multi-threading//
@@ Ligne 58: / Ligne 62: @@
   * via des variables d'environnement
+Le plus simple consiste à utiliser une des deux variables suivantes :
+  * ''OMP_NUM_THREADS'', la variable générale d'OpenMP spécifiant le nombre de threads possibles
+  * ''MKL_NUM_THREADS'', variable spécifique à la MKL. Elle permet alors d'avoir un comportement différent entre la MKL et le reste de votre programme si vous utilisez aussi OpenMP dans votre code.
+===== Slurm =====
+A ce stade, nous avons vu que :
+  * la couche de threading va en général lancer plusieurs threads
+  * si nous le désirons, nous pouvons explicitement fixer un nombre maximum de threads utilisables
+Nous allons maintenant voir comment écrire correctement votre job //slurm//.
+==== Pourquoi y prêter attention ? ====
+Sur le cluster, nous lançons les jobs via //slurm//. La réservation demandée à slurm devra correspondre à la consommation de CPU occasionnée par les threads, **sinon les nœuds de calcul seront en sur-allocation et leur performance se dégradera pour tous les usagers**.
+Une alternative courante dans les grands centres de calcul est de ne permettre que un et un seul job sur un nœud à un instant donné. Un problème de sur-allocation n'impactera alors que l'utilisateur qui a commis une erreur dans sa demande. Mais ce n'est pas la politique d'ordonnancement choisie sur CALI, car les codes exécutés par nos chercheurs ne s'y prêtent pas toujours, un certains nombre de programme étant purement séquentiels.
+==== Plusieurs approches possibles ====
+Plusieurs manières de créer une demande de réservation correcte sont possibles.
+Nous proposons ici deux méthodes. Suivant vos besoins et votre compréhension de la MKL et de slurm, vous pouvez envisager des alternatives.
+==== Réserver un nœud complet ====
+Puisque la MKL "mange" par défaut tous les cœurs d'une machine, la stratégie consistera ici à s'assurer que votre job disposera d'un nœud dans son intégralité. Ici encore, plusieurs solutions sont possibles, nous nous limiterons à vous proposer la plus "souple".
+Ajouter dans votre fichier de job :
+<file>
+#SBATCH --exclusive
+</file>
+==== Réserver le "bon" nombre de cœurs ====
+Cette stratégie consiste simplement à réserver N cœurs au niveau de slurm (en vous rappelant que slurm les appelle des CPU), et à indiquer ce nombre à la MKL. Nous construisons simplement ci-après un job de type OpenMP :
+<file>
+#!/bin/bash
+#
+#SBATCH --ntasks=1
+#SBATCH --cpus-per-task=8
+#SBATCH --mem-per-cpu=300
+#SBATCH --time 00:01:00
+export OMP_NUM_THREADS=$SLURM_CPUS_PER_TASK
+./mon_programme
+</file>
+==== Passer en séquentiel ====
+Bien entendu, si vous rencontrez des problèmes de sur-allocation ou en cas de doute, vous pouvez aussi passer en mode séquentiel :
+  * en compilant votre code avec la version séquentielle :
+    * ''-mkl=sequential'' avec les compilateurs Intel
+    * ou en choisissant le mode séquentiel dans le //Advisor//
+    * ou avec la variable d'environnement ''MKL_THREADING_LAYER=SEQUENTIAL'' si vous utilisez la SDL (''-lmkl_rt'')
+  * ou en limitant le nombre de thread à la valeur 1 via la variable ''MKL_NUM_THREADS=1'' dans votre job

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