Granularity load scheduling auto-tuning for multi-core processors applied to reverse-time migration

• Autor(a) principal: Fernandes, João Batista
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFRN
• Texto Completo: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30251
• topic: Auto ajuste; RTM; CSA; HPC; Chunk Size; Memória compartilhada

Migração reversa no tempo (RTM do inglês - reverse-time migration) é um algoritmo amplamente usado na indústria de petróleo e gás para processar dados sísmicos. O processamento do RTM é uma tarefa computacionalmente intensiva que se adapta bem a computadores paralelos. Por ser massivo e regular, esse tipo de tarefa geralmente é distribuído igual e estaticamente entre os processadores paralelos disponíveis. No entanto, essa estratégia pode frequentemente não ser ótima. Quando os processadores são heterogêneos, e mesmo quando a maioria tem poder de processamento semelhante, muitos deles ainda precisam esperar ociosamente pelos processadores mais lentos. Nesta pesquisa, mostramos que mesmo entre núcleos homogêneos pode haver desequilíbrio de carga e afetar consideravelmente o desempenho geral de uma aplicação 3D RTM. Mostramos que a distribuição dinâmica de carga tem uma vantagem significativa sobre a distribuição estática convencional, e outras distribuições padrões do OpenMP, auto e guiado. No entanto, a granularidade do trabalho que é dividido e distribuído dinamicamente desempenha um papel fundamental na obtenção dessa vantagem. Para encontrar a granularidade ideal, propomos uma estratégia de autoajuste baseado em recozimento simulado acoplado (CSA do inglês - coupled simulated annealing) que ajusta a quantidade de interações dos laços paralelos que o OpenMP atribue dinamicamente às threads durante a inicialização de um aplicativo 3D RTM. Experimentos realizados em sistemas computacionais com diferentes especificações de processador e quantidade de memória para diferentes tamanhos de entrada mostram que o método proposto é consistentemente mais rápido do que os escalonadores padrões do OpenMP.