Automatic decomposition of parallel programs for optimization and performance prediction.

Dans le domaine du calcul haute performance, de nombreux programmes étalons ou benchmarks sont utilisés pour mesurer l’efficacité des calculateurs,des compilateurs et des optimisations de performance. Les benchmarks de référence regroupent souvent des programmes de calcul issus de l’industrie et peuvent être très longs. Le processus d’´étalonnage d’une nouvelle architecture de calcul ou d’une optimisation est donc coûteux.La plupart des benchmarks sont constitués d’un ensemble de noyaux de calcul indépendants. Souvent l’´étalonneur n’est intéressé que par un sous ensemble de ces noyaux, il serait donc intéressant de pouvoir les exécuter séparément. Ainsi, il devient plus facile et rapide d’appliquer des optimisations locales sur les benchmarks. De plus, les benchmarks contiennent de nombreux noyaux de calcul redondants. Certaines opérations, bien que mesurées plusieurs fois, n’apportent pas d’informations supplémentaires sur le système à étudier. En détectant les similarités entre eux et en éliminant les noyaux redondants, on diminue le coût des benchmarks sans perte d’information.Cette thèse propose une méthode permettant de décomposer automatiquement une application en un ensemble de noyaux de performance, que nous appelons codelets. La méthode proposée permet de rejouer les codelets,de manière isolée, dans différentes conditions expérimentales pour pouvoir étalonner leur performance. Cette thèse étudie dans quelle mesure la décomposition en noyaux permet de diminuer le coût du processus de benchmarking et d’optimisation. Elle évalue aussi l’avantage d’optimisations locales par rapport à une approche globale.De nombreux travaux ont été réalisés afin d’améliorer le processus de benchmarking. Dans ce domaine, on remarquera l’utilisation de techniques d’apprentissage machine ou d’´echantillonnage. L’idée de décomposer les benchmarks en morceaux indépendants n’est pas nouvelle. Ce concept a été aappliqué avec succès sur les programmes séquentiels et nous le portons à maturité sur les programmes parallèles.Evaluer des nouvelles micro-architectures ou la scalabilité est 25× fois plus rapide avec des codelets que avec des exécutions d’applications. Les codelets prédisent le temps d’exécution avec une précision de 94% et permettent de trouver des optimisations locales jusqu’`a 1.06× fois plus efficaces que la meilleure approche globale.In high performance computing, benchmarks evaluate architectures, compilers and optimizations. Standard benchmarks are mostly issued from the industrial world and may have a very long execution time. So, evaluating a new architecture or an optimization is costly. Most of the benchmarks are composed of independent kernels. Usually, users are only interested by a small subset of these kernels. To get faster and easier local optimizations, we should find ways to extract kernels as standalone executables. Also, benchmarks have redundant computational kernels. Some calculations do not bring new informations about the system that we want to study, despite that we measure them many times. By detecting similar operations and removing redundant kernels, we can reduce the benchmarking cost without loosing information about the system. This thesis proposes a method to automatically decompose applications into small kernels called codelets. Each codelet is a standalone executable that can be replayed in different execution contexts to evaluate them. This thesis quantifies how much the decomposition method accelerates optimization and benchmarking processes. It also quantify the benefits of local optimizations over global optimizations. There are many related works which aim to enhance the benchmarking process. In particular, we note machine learning approaches and sampling techniques. Decomposing applications into independent pieces is not a new idea. It has been successfully applied on sequential codes. In this thesis we extend it to parallel programs. Evaluating scalability or new micro-architectures is 25× faster with codelets than with full application executions. Codelets predict the execution time with an accuracy of 94% and find local optimizations that outperform the best global optimization up to 1.06×