Présentation rapide de MPI : Message Passing Interface

Présentation rapide de MPI : Message Passing Interface
Géraud Krawezik LRI – Université de Paris Sud EADS CCR – Blagnac

DEA ID - Calcul Haute Performance
Sommaire MPI, une bibliothèque de passage de messages Le passage de messages MPI MPI en pratique Fonctions de communication point-à-point Fonctions de communication collective MPI : notions avancées Modes de communication Types utilisateur Extensions MPI-2 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Introduction à MPI Introduction au modèle à passage de messages MPI Structure d’un programme MPI Fonctions de base HelloWorld_MPI.c 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Passage de messages (1) Le problème : On dispose de n machines Ces machines sont connectées en réseau  Comment utiliser la machine globale à n processeurs constituée par l’ensemble de ces n machines? RAM CPU RAM CPU RAM CPU RAM CPU RAM CPU RAM CPU RAM CPU Réseau 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Passage de messages (2) Une réponse : le passage de messages (message passing) Faire exécuter un processus sur chaque processeur disponible Effectuer des transferts de données explicites entre les processeurs Synchroniser les processus explicitement Immédiatement on peut distinguer deux types de communications pour le transfert de données : Les communications à l’initiative d’un seul des processus : ‘one sided’ Les communications se font en commun : ‘cooperative’ 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Deux types de communications
Communications ‘one sided’ Pas de protocole de rendez-vous (tout est fait à distance) On n’indique pas aux processus une lecture ou écriture dans leur mémoire locale Synchronisation difficile ou coûteuses Prototypes de fonctions : put(remote_process, data) get(remote_process, data) Communications coopératives La communication est effectuée explicitement par les deux processus La synchronisation est implicite dans les cas simples Prototypes de fonctions : send(destination, data) recv(source, data) CPU CPU CPU CPU CPU CPU put() get() send() recv() 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

MPI (Message Passing Interface)
Standard développe et utilisé par des industriels, des académiques, et des fabricants de machines parallèles But : spécifier une bibliothèque de fonctions de passage de messages portable La base est un environnement d’exécution qui lance les processus et les connecte entre eux Supporte : Des modes de communication synchrones et asynchrones Des communications collectives Offre des domaines de communication séparés 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Structure d’un programme MPI
Correspond au schéma général de programmation SPMD Tous les processus sont lancés en même temps Le même programme est lancé sur tous les processus Section séquentielle (Parties non-parallélisables) Initialisation de MPI Initialisation de la section parallèle Initialisation de la section parallèle Calcul Communications Section multinode (MPI) Synchronisation Fin section parallèle Terminaison de la section parallèle Remarque : la plupart des implémentations ‘conseillent’ de limiter cette dernière partie à la sortie du programme Section séquentielle  28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Fonctions de base Initialisation de l’environnement MPI C : MPI_Init(&argc, char &argv); Fortran : call MPI_Init(ierror) Terminaison de l’environnement MPI (il est en général recommandé de terminer immédiatement après cette instruction) C : MPI_Finalize(); Fortran : call MPI_Finalize(ierror) Obtention du rang du processus C : MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); Fortran : call MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, rank, ierror) Obtention du nombre de processus C : MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); Fortran : call MPI_comm_size(MPI_COMM_WORLD, size, ierror) 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

HelloWorld_MPI.c #include <stdio.h> #include <mpi.h> void main(int argc, char ** argv) { int rang, nprocs; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rang); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &nprocs); printf(“Bonjour, je suis %d (parmi %d process)\n”, rang, nprocs); MPI_Finalize(); } 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

MPI : notions et fonctions de base
Notions élémentaires : groupes, contextes, domaines de communication Types de données Tags de communication Fonctions de communication point à point Fonctions de communication collectives Exemple concret : calcul de la trace d’une matrice carrée 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Groupes et contextes Les processus d’un programme MPI peuvent être regroupés en groupes ‘group’ Tout message est envoyé dans un contexte context, et doit impérativement être reçu dans le même contexte 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Domaines de communication
Plusieurs nœuds peuvent être regroupés en un domaine de communication, ou communicator Dans tous les exemples précédents, MPI_COMM_WORLD a été utilisé pour les communications, il s’agit du domaine par défaut, comprenant tous les processeurs De façon plus générale, toute opération peut être effectuée seulement sur un ensemble de processeurs par l’indication de son domaine Chaque processus possède un rang dans chaque domaine de communication dont il fait partie 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Domaines de communication (2)
Avant de créer un domaine, il faut créer un groupe de processeurs : int MPI_Comm_group(MPI_Comm comm, MPI_Group *group); Création d’un domaine : int MPI_Comm_create(MPI_Comm comm, MPI_Group group, MPI_Comm *newcomm) ; int MPI_Comm_split(MPI_Comm comm, int color, int key, MPI_Comm *newcomm) ; Exemple d’utilisation : MPI_Send(newcomm, ) 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Types de données MPI Type MPI Type C MPI_CHAR signed char MPI_SHORT signed short int MPI_INT signed int MPI_LONG signed long int MPI_UNSIGNED_CHAR unsigned char MPI_UNSIGNED_SHORT unsigned short int MPI_UNSIGNED unsigned int MPI_UNSIGNED_LONG unsigned long int MPI_FLOAT float MPI_DOUBLE double MPI_LONG_DOUBLE long double MPI_BYTE MPI_PACKED Type MPI Type FORTRAN MPI_INTEGER INTEGER MPI_REAL REAL MPI_DOUBLE_PRECISION DOUBLE PRECISION MPI_COMPLEX COMPLEX MPI_LOGICAL LOGICAL MPI_CHARACTER CHARACTER(1) MPI_BYTE MPI_PACKED 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Communications point à point
Permettent d’envoyer et recevoir des données entre deux processus Les deux processus initient la communication, l’un qui envoie la donnée, le second qui la reçoit Les communications sont identifiés par des tags Il faut préciser d’avance la taille des éléments envoyés, ainsi que leur type 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Tags de communication Les tags de communication permettent d’identifier une communication particulière dans un ensemble Elles permettent ainsi, dans le cas ou les communications ne sont pas synchrones, de ‘trier’ les messages Il est possible dans le cas des opérations de réception, de recevoir depuis n’importe quel tag en utilisant le mot-clef : MPI_ANY_TAG 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Fonctions de comm. de base
Envoi de données synchrone de base : int MPI_Send(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm) ; Le tag permet d’identifier le message de facon unique Réception de données synchrone de base : int MPI_Recv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Status *status) ; Le tag doit être identique que le tag du Send MPI_ANY_SOURCE peut être précisé si l’émetteur n’est pas nécessairement connu 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Jeton.c #include <stdio.h> #include <mpi.h> void main(int argc, char ** argv) { int me, prec, suiv, np; int jeton = 0; MPI_Status * status; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &me); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &np); if (me == 0) prec = np – 1; else prec = me – 1; if (me == np - 1) suiv = 0; suiv = me + 1; if (me == 0) MPI_Send(&jeton, 1, MPI_INT, suiv, 0, MPI_COMM_WORLD,); while (1) { MPI_Recv(&jeton, 1, MPI_INT, prec, 0, MPI_COMM_WORLD, status); MPI_Send(&jeton, 1, MPI_INT, suiv, 0, MPI_COMM_WORLD); } MPI_Finalize(); 2 1 3 4 5 np -1 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Synchronisme et asynchronisme (1)
Afin de résoudre les problèmes de deadlocks, et pour permettre le recouvrement des communications par le calcul, on peut utiliser des fonctions de communications asynchrones Dans ce cas, le schéma de communication est le suivant : Initiation d’une communication non-bloquante (soit par l’envoyeur, soit par le récepteur, soit les deux) La communication (bloquante ou pas) est lancée sur l’autre nœud … opérations diverses (typiquement : calcul) Terminaison de la communication (opération qui bloque jusqu’à ce que la communication ait été effectuée) 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Synchronisme et asynchronisme (2)
Les fonctions non-bloquantes : int MPI_Isend(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int dest, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Request *request); int MPI_Irecv(void* buf, int count, MPI_Datatype datatype, int source, int tag, MPI_Comm comm, MPI_Request *request) ; Le champ request sert à connaître l’état de la communication non-bloquante afin de savoir quand elle se termine, par un appel à la fonction : int MPI_Wait(MPI_Request *request, MPI_Status *status) ; 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Opérations collectives
Afin de simplifier certaines opérations récurrentes, on peut utiliser des opérations qui sont effectuées sur un ensemble de processeurs (sur leur domaine de communication) Ces opérations sont typiquement : Des réductions Des échanges de données entre processeurs : Broadcast Scatter Gather All-to-All Des synchronisations explicites 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Réductions (1) Une réduction permet d’effectuer sur un des données distribuées dans un ensemble de processeurs une opération arithmétique de type addition, minima/maxima, … Prototype : C : int MPI_Reduce(void * sendbuf, void* recvbuf, int count, MPI_Datatype datatype, MPI_Op op, int root, MPI_Comm communicator); Fortran : MPI_Reduce(sendbuf, recvbuf, count, datatype, op, root, communicator, ierror) Dans la forme MPI_Reduce() seul le processeur root reçoit le résultat Il existe la forme MPI_AllReduce(), ou tous les processus reçoivent le résultat 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Réductions (2) Opérations disponibles MPI_Op Operation MPI_MIN Minimum MPI_MAX Maximum MPI_SUM Somme MPI_PROD Produit élément à élément MPI_LAND ET logique MPI_BAND ET bit par bit MPI_LOR OU logique MPI_BOR OU bit par bit MPI_LXOR OU exclusif logique MPI_BXOR OU exclusif bit par bit MPI_MINLOC Minimum et emplacement MPI_MAXLOC Maximum et emplacement 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Broadcast Une opération de broadcast permet de distribuer à tous les processeurs une même donnée Communication de type un-vers-tous, depuis un processus ‘root’ spécifie par tous les processus (identique pour tous) du domaine Prototypes : C : int MPI_Bcast(void *buffer, int count, MPI_Datatype datatype, int root, MPI_Comm comm); Fortran : MPI_Bcast(buffer, count, datatype, root, communicator, ierror) 1 2 3 np-1 1 2 3 np-1 buffer root = 1 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Scatter Opération de type un-vers-tous, où des données différentes sont envoyées sur chaque processus receveur, suivant leur rang Prototypes : C : int MPI_Scatter(void * sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void* recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm communicator); Fortran : MPI_Scatter(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, root, communicator, ierror) Les paramètres ‘send’ ne sont utilises que par le processus qui envoie les données 1 2 3 np-1 1 2 3 np-1 sendbuf recvbuf root = 2 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Gather Opération de type tous-vers-un, où des données différentes sont reçues par le processeur receveur, suivant leur rang Prototypes : C : int MPI_Gather(void* sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void* recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm communicator); Fortran : MPI_Gather(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, root, communicator, ierror) Les paramètres ‘receive’ ne sont utilises que par le processus qui reçoit les données 1 2 3 np-1 1 2 3 np-1 sendbuf recvbuf root = 3 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

All-to-All Opération de type tous-vers-tous, où des données différentes sont envoyées sur chaque processus, suivant son rang, et réarrangées suivant le rang de l’expéditeur Prototypes : C : int MPI_AlltoAll(void * sendbuf, int sendcount, MPI_Datatype sendtype, void* recvbuf, int recvcount, MPI_Datatype recvtype, int root, MPI_Comm communicator); Fortran : MPI_Alltoall(sendbuf, sendcount, sendtype, recvbuf, recvcount, recvtype, root, communicator, ierror) Les paramètres ‘send’ ne sont utilises que par le processus qui envoie les données 1 2 3 np-1 1 2 3 np-1 sendbuf recvbuf 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Synchronisation explicite
Barrière de synchronisation : tous les processus d’un domaine de communication attendent que le dernier processus soit arrivé à la barrière de synchronisation avant de continuer l’exécution A noter que sur les machines disposant de barrières matérielles (comme les SGI et le Cray T3E), la barrière MPI est beaucoup plus lente que celles-ci Prototype de la fonction C : int MPI_Barrier (MPI_Comm communicator); Fortran : MPI_Barrier(Communicator, IERROR) 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Trace d’une matrice (1) Calcul de la trace d’une matrice An Rappel : la trace d’une matrice est la somme des éléments de sa diagonale (matrice nécessairement carrée) Mathématiquement, on sait que : Immédiatement, on voit facilement que le problème peut être parallélisé en calculant la somme des éléments diagonaux sur plusieurs processeurs puis en utilisant une réduction pour calculer la trace globale 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Trace d’une matrice (2.1) #include <stdio.h> #include <mpi.h> void main(int argc, char ** argv) { int me, np, root=0; int N; /* On suppose que N = m*np */ double A[N][N]; double buffer[N], diag[N]; double traceA, trace_loc; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &me); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &np); tranche = N/np; /* Initialisation de A faite sur 0 */ /* … */ /* On bufferise les éléments diagonaux depuis le processus maître */ if (me == 0) { for (i=root; i<N; i++) buffer[i] = A[i][i]; } /* L’opération de scatter permet de distribuer la diagonale bufférisée entre les processus */ MPI_Scatter( buffer, tranche, MPI_DOUBLE, diag, tranche, MPI_DOUBLE, MPI_COMM_WORLD); 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Trace d’une matrice (2.2) /* On calcule la trace locale sur chaque processeur */ trace_loc = 0; for (i = 0; i < tranche; i++) trace_loc += diag[i]; /* On peut alors effectuer la somme globale */ MPI_Reduce(&trace_loc, &traceA, 1, MPI_DOUBLE, MPI_SUM, root, MPI_COMM_WORLD); if (me == root) printf("La trace de A est : %f \n", traceA); MPI_Finalize(); } 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

MPI : notions avancées Modes de communication Types de données utilisateur Extensions MPI-2 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Modes de communication
Il existe non seulement la possibilité d’envoyer les données de façon synchrone ou asynchrone dans le cas des échanges point-à-point Ainsi, on peut contrôler plus finalement le mode de communication par l’utilisation de préfixes (MPI_[*]Send): Envoi synchrone ([S]) :se termine lorsque la réception correspondante est postée Envoi bufferisé ([B]): un buffer est créé, et l’envoi ne se termine que lorsque ce buffer utilisateur est copié dans le buffer système Envoi standard () : l’envoi se termine quand le buffer d’émission est vide Envoi ready ([R]) : l’utilisateur affirme que la réception a été postée avec l’émission 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Types de données utilisateur
Par défaut, les données qui peuvent être échangées (au sens large) par MPI sont les types présentés précédemment, sous forme de vecteurs Il est possible de créer de nouveaux types afin de simplifier les opérations de communication (notamment les procédures de ‘bufferisation’) Un type se présente sous la forme d’une séquence de types de base et d’une séquence d’offsets entier (placement mémoire) Creation : MPI_Type_commit(type) ; Destruction : MPI_Type_free(type) ; 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Extensions MPI-2 Le standard MPI-2 présente certaines nouveautés afin de combler certains vides constatés, que d’autres outils peuvent combler Changement dynamique du nombre de processeurs Il devient possible de ‘spawner’ de nouveaux processus lors de l’exécution du programme. Des inter-domaines sont alors crées Fonctions de communications ‘one-sided’ MPI_Put () et MPI_Get () sont présents dans MPI-2 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Remarques en conclusion
MPI est devenu, grâce au travail en commun de la communauté du calcul parallèle, une bibliothèque standard de passage de messages De nombreuses implémentations existent, sur la plupart des plate-formes L’apprentissage de MPI est très simple, sans devoir entrer dans les notions les plus obscures de la bibliothèque La documentation et les publications disponibles sont conséquentes 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

Quelques pointeurs Le site officiel du standard MPI (en Anglais) Le forum MPI (en Anglais) Livre : MPI, The Complete Reference (Marc Snir et al.) Les cours de l’IDRIS (en Français) 28 octobre 2003 DEA ID - Calcul Haute Performance

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