Évaluation et prédiction de performance d'applications parallèles

L'analyse et la compréhension du comportement d'applications parallèles sur des plates-formes de calcul variées est un problème récurent de la communauté du calcul scientifique. Lorsque les environnements d'exécution ne sont pas disponibles, la simulation devient une approche raisonnable pour obtenir des indicateurs de performance objectifs et pour explorer plusieurs scénarios ``what-if?''. Dans cette thèse, nous présentons un environnement pour la simulation off-line d'applications écrites avec MPI. La principale originalité de notre travail par rapport aux travaux précédents réside dans la définition de traces indépendantes du temps. Elles permettent d'obtenir une extensibilité maximale puisque des ressources hétérogènes et distribuées peuvent être utilisées pour obtenir une trace. Nous proposons un format dans lequel pour chaque événement qui apparaît durant l'exécution d'une application, nous récupérons les informations sur le volume d'instructions pour une phase de calcul ou le nombre d'octets et le type d'une communication. Pour obtenir des traces indépendantes du temps lors de l'exécution d'applications MPI, nous devons les instrumenter pour récupérer les données requises. Il existe plusieurs outils d'instrumentation qui peuvent instrumenter une application. Nous proposons un système de notation qui correspond aux besoins de notre environnement et nous évaluons les outils d'instrumentation selon lui. De plus, nous introduisons un outil original appelé Minimal Instrumentation qui a été conçu pour répondre au besoins de notre environnement. Nous étudions plusieurs méthodes d'instrumentation et plusieurs stratégies d'acquisition. Nous détaillons les outils qui extraient les traces indépendantes du temps à partir des traces d'instrumentations de quelques outils de profiling connus. Enfin nous évaluons la procédure d'acquisition complète et présentons l'acquisition d'instances à grande échelle. Nous décrivons en détail la procédure pour fournir un fichier de plateforme simulée réaliste à notre outil d'exécution de traces qui prend en compte la topologie de la plateforme cible ainsi que la procédure de calibrage par rapport à l'application qui va être simulée. De plus, nous montrons que notre simulateur peut prédire les performances de certains benchmarks MPI avec moins de 11% d'erreur relative entre l'exécution réelle et la simulation pour les cas où il n'y a pas de problème de performance. Enfin, nous identifions les causes de problèmes de performances et nous proposons des solutions pour y remédier.Analyzing and understanding the performance behavior of parallel applicationson various compute infrastructures is a long-standing concern in the HighPerformance Computing community. When the targeted execution environments arenot available, simulation is a reasonable approach to obtain objectiveperformance indicators and explore various ``what-if?'' scenarios. In thiswork we present a framework for the off-line simulation of MPIapplications. The main originality of our work with regard to the literature is to rely on\tit execution traces. This allows for an extreme scalability as heterogeneousand distributed resources can be used to acquire a trace. We propose a formatwhere for each event that occurs during the execution of an application we logthe volume of instructions for a computation phase or the bytes and the type ofa communication. To acquire time-independent traces of the execution of MPI applications, wehave to instrument them to log the required data. There exist many profilingtools which can instrument an application. We propose a scoring system thatcorresponds to our framework specific requirements and evaluate the mostwell-known and open source profiling tools according to it. Furthermore weintroduce an original tool called Minimal Instrumentation that was designed tofulfill the requirements of our framework. We study different instrumentationmethods and we also investigate several acquisition strategies. We detail thetools that extract the \tit traces from the instrumentation traces of somewell-known profiling tools. Finally we evaluate the whole acquisition procedureand we present the acquisition of large scale instances. We describe in detail the procedure to provide a realistic simulated platformfile to our trace replay tool taking under consideration the topology of thereal platform and the calibration procedure with regard to the application thatis going to be simulated. Moreover we present the implemented trace replaytools that we used during this work. We show that our simulator can predictthe performance of some MPI benchmarks with less than 11\% relativeerror between the real execution and simulation for the cases that there is noperformance issue. Finally, we identify the reasons of the performance issuesand we propose solutions