Parallel algorithms for processor allocation in hypercubes

Nos últimos anos, máquinas maciçamente paralelas, compostas de centenas de processadores, vem sendo estudadas como uma alternativa para a construção de supercomputadores. Neste novo conceito de processamento de dados, grandes velocidades são alcançadas através da cooperação entre os diversos elementos processadores na resolução de um problema. Grande parte das máquinas maciçamente paralelas encontradas no mercado utilizam-se da topologia hipercúbica para a interconexão de seus múltiplos processadores, ou podem ser configuradas como tal. Uma alternativa interessante para o compartilhamento da capacidade de processamento destas máquinas é sua utilização como computador agregado a uma rede, servindo a diversos usuários [DUT 91]. Desta forma, a máquina hipercúbica se comporta como um banco de processadores, que permite que cada usuário aloque parte de seus processadores para seu uso pessoal. Isto resulta em um aumento no desempenho da rede ao nível de supercomputadores com um custo relativamente baixo e viabiliza a construção de máquinas hipercúbicas com altas dimensões, evitando que estas sejam sub-utilizadas. Neste tipo de contexto, cabe ao sistema operacional atender as requisições dos usuários do hipercubo compartilhado de forma eficiente, a fim de evitar uma rápida fragmentação do cubo e de não exceder o tempo máximo de espera de uma determinada aplicação. A partir dos algoritmos propostos é apresentada a definição de um servidor de processadores para o compartilhamento de uma máquina multiprocessadora hipercúbica em uma rede de estações de trabalho. Algumas funções deste servidor são implementadas por um protótipo denominado Sub-Cube RPC. Com o objetivo de analisar o comportamento da rede de estações em relação a inclusão de um novo recurso a ser compartilhado, foi desenvolvido, juntamente com o grupo de Avaliação de Desempenho ADMP, um simulador para o ambiente SUN/UNIX. Através desta ferramenta e dos tempos de resposta obtidos pelo protótipo do servidor desenvolvido é possível avaliar o custo que o tráfego gerado pelo servidor adiciona à rede, sendo possível a manipulação de parâmetros da rede e do servidor. Os resultados obtidos nas versões paralelas implementadas são comparados com o desempenho das versões seqüenciais. Para viabilizar esta comparação, todos os algoritmos seqüenciais encontrados na literatura também foram implementados na linguagem "C" no ambiente alvo UNIX e encontram-se em anexo. As versões paralelas foram implementadas utilizando-se recursos da própria rede de estações, através de diretivas socket, e também em Transputers na linguagem C paralela. O protótipo do servidor de processadores foi implementado como um servidor RPC para uma rede de estações UNIX também na linguagem "C". A ferramenta de simulação para o funcionamento do servidor foi implementada na linguagem "C" e seu sistema de entrada de dados e visualização utiliza a interface X-Windows. Com os resultados deste trabalho se pode ter uma boa idéia dos efeitos e das dificuldades encontradas na paralelização dos algoritmos de alocação e gerência de processadores para máquinas Hipercúbicas. As informações contidas no trabalho auxiliam na melhoria do tempo de resposta dos algoritmos seqüenciais atuais e no desenvolvimento de novos algoritmos com mais recursos e ainda assim viáveis em ambientes interativos, graças a utilização de paralelismo. O protótipo Sub-Cube RPC demonstra como os algoritmos estudados neste trabalho podem ser aplicados na construção de um servidor de processadores para máquinas multiprocessadas. O protótipo servirá como base para a implementação de um servidor semelhante no CPGCC/UFRGS, que colocará uma placa de Transputers à disposição da rede de estações do grupo de processamento paralelo.In the last years massively parallel machines, build with hundreds of processors, are becoming an alternative for the construction of supercomputers. In this new concept of data processing, high performance is achieved by processor cooperation in the resolution of a problem. A great part of the commercial massively parallel machines utilizes the hypercubic topology to interconnect their multiple processors, or may be configured as hypercubes. A very interesting alternative for sharing the processing power of this machines is their utilization as aggregated computer in a network, serving various users [DUT 91]. In such environment, the hypercube behaves like a processor server, permitting the users to allocate part of its processors for local use. This result in a enhancement in the performance of workstation networks to the level of supercomputers and allow higher dimension hypercubes to be better utilized. In such environment the operating system is responsible for serving the users of a shared multiprocessor in a efficient way, not allowing a quick fragmentation of the hypercube and observing the maximal waiting time for the applications. The algorithms for processor allocation and management are responsible for obtention and control of one or more processors of the shared machine for the user's task execution. In this study, parallel versions of the most important algorithms for processor allocation and management in hypercubes found in the literature are proposed. The intention with this paralelization is to achieved a better response time of the more complex algorithms, making their use possible in a real time sharing environment. Because the allocation is considered the most important part of the processor server, the utilization of more complex algorithms allows a better utilization of the shared processors, resulting in a performance increase of the parallel machine. Based on the proposed algorithms, a processor server is defined for sharing a hypercubic multiprocessor in a workstation network. Some functions of this server are implemented in a prototype called Sub-Cube RPC. To analyze the behavior of the network, in relation to the inclusion of this new shared resource, a simulator for the SUN/UNIX environment has been developed together with the Performance Evaluation Group ADMP. With this tool and with the response times of the developed server prototype, it is possible to evaluate the cost of the additional network traffic generated by the server, with the possibility to change parameters of the server and network. The results obtained in the implemented parallel versions are compared with the performance of the sequential algorithms. To make this comparison possible all the sequential algorithms found in the literature are also implemented in the "C" language and can be found in annex. The parallel versions were implemented using network resources, through the socket directive, and also using Transputers in parallel "C". The processor server prototype was implemented as a RPC server for an UNIX network, also in the "C" language. The simulation tool was coded in "C" and the I/O interface use the X-Windows protocol. The results of this study may give a background about the effects and difficulties found in the pa ralelization of the allocation algorithms for the hypercubic machines. The information found in this study will help the operating system designer to obtain a better response time of the sequential algorithms found in the literature and in the development of new and more complex algorithms that will be still practicable in a real time environment due to parallelism utilization. The Sub-Cube RPC prototype demonstrates how the algorithms studied in this work can be applied in the construction of a processor server for multiprocessors. The prototype is the first step for the implementation of a similar server in the CPGCC/UFRGS that will share a Transputer board in a network of workstations from the parallel processing group