A multi-tier cached I/O architecture for massively parallel supercomputers

Recent advances in storage technologies and high performance interconnects have made possible in the last years to build, more and more potent storage systems that serve thousands of nodes. The majority of storage systems of clusters and supercomputers from Top 500 list are managed by one of three scalable parallel file systems: GPFS, PVFS, and Lustre. Most large-scale scientific parallel applications are written in Message Passing Interface (MPI), which has become the de-facto standard for scalable distributed memory machines. One part of the MPI standard is related to I/O and has among its main goals the portability and efficiency of file system accesses. All of the above mentioned parallel file systems may be accessed also through the MPI-IO interface. The I/O access patterns of scientific parallel applications often consist of accesses to a large number of small, non-contiguous pieces of data. For small file accesses the performance is dominated by the latency of network transfers and disks. Parallel scientific applications lead to interleaved file access patterns with high interprocess spatial locality at the I/O nodes. Additionally, scientific applications exhibit repetitive behaviour when a loop or a function with loops issues I/O requests. When I/O access patterns are repetitive, caching and prefetching can effectively mask their access latency. These characteristics of the access patterns motivated several researchers to propose parallel I/O optimizations both at library and file system levels. However, these optimizations are not always integrated across different layers in the systems. In this dissertation we propose a novel generic parallel I/O architecture for clusters and supercomputers. Our design is aimed at large-scale parallel architectures with thousands of compute nodes. Besides acting as middleware for existing parallel file systems, our architecture provides on-line virtualization of storage resources. Another objective of this thesis is to factor out the common parallel I/O functionality from clusters and supercomputers in generic modules in order to facilitate porting of scientific applications across these platforms. Our solution is based on a multi-tier cache architecture, collective I/O, and asynchronous data staging strategies hiding the latency of data transfer between cache tiers. The thesis targets to reduce the file access latency perceived by the data-intensive parallel scientific applications by multi-layer asynchronous data transfers. In order to accomplish this objective, our techniques leverage the multi-core architectures by overlapping computation with communication and I/O in parallel threads. Prototypes of our solutions have been deployed on both clusters and Blue Gene supercomputers. Performance evaluation shows that the combination of collective strategies with overlapping of computation, communication, and I/O may bring a substantial performance benefit for access patterns common for parallel scientific applications.-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------En los últimos años se ha observado un incremento sustancial de la cantidad de datos producidos por las aplicaciones científicas paralelas y de la necesidad de almacenar estos datos de forma persistente. Los sistemas de ficheros paralelos como PVFS, Lustre y GPFS han ofrecido una solución escalable para esta demanda creciente de almacenamiento. La mayoría de las aplicaciones científicas son escritas haciendo uso de la interfaz de paso de mensajes (MPI), que se ha convertido en un estándar de-facto de programación para las arquitecturas de memoria distribuida. Las aplicaciones paralelas que usan MPI pueden acceder a los sistemas de ficheros paralelos a través de la interfaz ofrecida por MPI-IO. Los patrones de acceso de las aplicaciones científicas paralelas consisten en un gran número de accesos pequeños y no contiguos. Para tamaños de acceso pequeños, el rendimiento viene limitado por la latencia de las transferencias de red y disco. Además, las aplicaciones científicas llevan a cabo accesos con una alta localidad espacial entre los distintos procesos en los nodos de E/S. Adicionalmente, las aplicaciones científicas presentan típicamente un comportamiento repetitivo. Cuando los patrones de acceso de E/S son repetitivos, técnicas como escritura demorada y lectura adelantada pueden enmascarar de forma eficiente las latencias de los accesos de E/S. Estas características han motivado a muchos investigadores en proponer optimizaciones de E/S tanto a nivel de biblioteca como a nivel del sistema de ficheros. Sin embargo, actualmente estas optimizaciones no se integran siempre a través de las distintas capas del sistema. El objetivo principal de esta tesis es proponer una nueva arquitectura genérica de E/S paralela para clusters y supercomputadores. Nuestra solución está basada en una arquitectura de caches en varias capas, una técnica de E/S colectiva y estrategias de acceso asíncronas que ocultan la latencia de transferencia de datos entre las distintas capas de caches. Nuestro diseño está dirigido a arquitecturas paralelas escalables con miles de nodos de cómputo. Además de actuar como middleware para los sistemas de ficheros paralelos existentes, nuestra arquitectura debe proporcionar virtualización on-line de los recursos de almacenamiento. Otro de los objeticos marcados para esta tesis es la factorización de las funcionalidades comunes en clusters y supercomputadores, en módulos genéricos que faciliten el despliegue de las aplicaciones científicas a través de estas plataformas. Se han desplegado distintos prototipos de nuestras soluciones tanto en clusters como en supercomputadores. Las evaluaciones de rendimiento demuestran que gracias a la combicación de las estratégias colectivas de E/S y del solapamiento de computación, comunicación y E/S, se puede obtener una sustancial mejora del rendimiento en los patrones de acceso anteriormente descritos, muy comunes en las aplicaciones paralelas de caracter científico