Traçage de logiciels bénéficiant d'accélération graphique

RÉSUMÉ: En programmation, les récents changements d'architecture comme les processeurs à plusieurs cœurs de calcul rendirent la synchronisation des tâches qui y sont exécuté plus complexe à analyser. Pour y remédier, des outils de traçage comme LTTng furent implémentés dans l'optique de fournir des outils d'analyse de processus tout en gardant en tête les défis qu'implique les systèmes multi-cœur. Une seconde révolution dans le monde de l'informatique, les accélérateurs graphiques, créa alors un autre besoin de traçage. Les manufacturiers d'accélérateurs graphiques fournirent alors des outils d'analyse pour accélérateurs graphiques. Ces derniers permettent d'analyser l'exécution de commandes sur les accélérateurs graphiques. Ce mémoire apporte une solution au manque d'outil de traçage unifié entre le système hôte (le processeur central (CPU)) et l'exécution de noyaux de calcul OpenCL sur le périphérique (l'accélérateur graphique (GPU)). Par unifié, nous référons à la capacité d'un outil de prise de traces à collecter une trace du noyau de l'hôte sur lequel un périphérique d'accélération graphique est présent en plus de la trace d'exécution du périphérique d'accélération graphique. L'objectif initial principal de ce mémoire avait été défini comme suit: fournir un outil de traçage et les méthodes d'analyse qui permettent d'acquérir simultanément les traces de l'accélérateur graphique et du processeur central. En plus de l'objectif principal, les objectifs secondaires ajoutaient des critères de performance et de visualisation des traces enregistrés par la solution que ce mémoire présente. Les différentes notions de recherche explorés ont permis d'établir de hypothèses de départ. Ces dernières mentionnaient que le format de trace Common Trace Format (CTF) semblait permettre l'enregistrent de traces à faible surcoût et que des travaux précédents permettront d'effectuer la synchronisation entre les différents espaces temporels du CPU et du GPU. La solution présentée, OpenCL User Space Tracepoint (CLUST) consiste en une librairie qui remplace les symboles de la librairie de calcul GPGPU OpenCL. Pour l'utiliser, elle doit être chargée dynamiquement avant de lancer le programme à tracer. Elle instrumente ensuite toutes les fonctions d'OpenCL grâce aux points de trace LTTng-UST, permettant alors d'enregistrer les appels et de gérer les événements asynchrones communs aux GPUs. La performance de la librairie faisant partie des objectifs de départ, une analyse de la performance des différents cas d'utilisation de cette dernière démontre son faible surcoût : pour les charges de travail d'une taille raisonnable, un surcoût variant entre 0.5 % et 2 % fut mesuré. Cet accomplissement ouvre la porte à plusieurs cas d'utilisation. Effectivement, considérant le faible surcoût d'utilisation, CLUST ne représente pas seulement un outil qui permet l'acquisition de traces pour aider au développement de programmes mais peut aussi servir en tant qu'enregistreur permanent dans les systèmes critiques. La fonction "d'enregistreur de vol" de LTTng permet d'enregistrer une trace au disque seulement lorsque requis : l'ajout de données concernant l'état du GPU peut se révéler être un précieux avantage pour diagnostiquer un problème sur un serveur de production. Le tout sans ralentir le système de façon significative. ABSTRACT: In the world of computing, programmers now have to face the complex challenges that multi-core processors have brought. To address this problem, tracing frameworks such as LTTng were implemented to provide tools to analyze multi-core systems without adding a major overhead on the system. Recently, Graphical Processing Units (GPUs) started a new revolution: General Purpose Graphical Processing Unit (GPGPU) computing. This allows programs to offload their parallel computation sections to the ultra parallel architecture that GPUs offer. Unfortunately, the tracing tools that were provided by the GPU manufacturers did not interoperate with CPU tracing. We propose a solution, OpenCL User Space Tracepoint (CLUST), that enables OpenCL GPGPU computing tracing as an extension to the LTTng kernel tracer. This allows unifying the CPU trace and the GPU trace in one efficient format that enables advanced trace viewing and analysis, to include both models in the analysis and therefore provide more information to the programmer. The objectives of this thesis are to provide a low overhead unified CPU-GPU tracing extension of LTTng, the required algorithms to perform trace domain synchronization between the CPU and the GPU time source domain, and provide a visualization model for the unified traces. As foundation work, we determined that already existing GPU tracing techniques could incorporate well with LTTng, and that trace synchronization algorithms already presented could be used to synchronize the CPU trace with the GPU trace. Therefore, we demonstrate the low overhead characteristics of the CLUST tracing library for typical applications under different use cases. The unified CPU-GPU tracing overhead is also measured to be insignificant (less than 2%) for a typical GPGPU application. Moreover, we use synchronization methods to determine the trace domain synchronization value between both traces. This solution is a more complete and robust implementation that provides the programmer with the required tools, never before implemented, in the hope of helping programmers develop more efficient OpenCL applications