Stratégies d'analyse de performance pour les applications basées sur tâches sur plates-formes hybrides

Les techniques de programmations pour le calcul de haute performanceont adopté les modèles basés sur parallélisme de tâche qui sontcapables de s’adapter plus facilement à des superordinateurs avec desarchitectures hybrides. La performance des applications basées surtâches dépende fortement des heuristiques d'ordonnancement dynamiqueset de sa capacité à exploiter les ressources de calcul et decommunication.Malheureusement, les stratégies d'analyse de performancetraditionnelles ne sont pas convenables pour comprendre les supportsd'exécution dynamiques et les applications basées sur tâches. Cesstratégies prévoient un comportement régulier avec des phases decalcul et de communication, par contre, des applications basées surtâches ne manifestent pas de phases précises. Par ailleurs, la granularitéplus fine des applications basées sur tâches typiquement provoque descomportements stochastiques qui donnent lieu aux structuresirrégulières qui sont difficiles à analyser.Dans cette thèse, nous proposons des stratégies d'analyse deperformance qui exploitent la combinaison de la structure del'application, d'ordonnancement et des informations de laplate-forme. Nous présentons comment nos stratégies peuvent aider àcomprendre des problèmes de performance dans des applications baséesur tâches qui exécutent dans des plates-formes hybrides. Nosstratégies d'analyse de performance sont construites avec des outilsmodernes pour l'analyse de données, ce que permettre la création despanneaux de visualisation personnalisés. Ces panneaux permettent lacompréhension et l'identification de problèmes de performancesoccasionnés par de mauvaises décisions d'ordonnancement etconfiguration incorrect du support d'exécution et de laplate-forme. Grâce à combinaison de simulation et débogage nouspouvons aussi construire une représentation visuelle de l'état interneet des estimations calculées par l'ordonnancer durant l'ordonnancementd'une nouvelle tâche.Nous validons notre proposition parmi de l'analyse de tracesd'exécutions d'une factorisation de Cholesky implémenté avec lesupport d'exécution StarPU et exécutée dans une plate-forme hybride(CPU/GPU). Nos études de cas montrent comment améliorer la partitiondes tâches entre le multi-(GPU, coeur) pour s'approcher des bornesinférieures théoriques, comment améliorer le pipeline des opérationsMPI entre le multi-(noeud, coeur, GPU) pour réduire le démarrage lentedans les noeuds distribués et comment optimiser le support d'exécutionpour augmenter la b