Supports d’exécution parallèles et répartis

Supports d’exécution parallèles et répartis
Raymond Namyst LaBRI Université de Bordeaux I Jean-François Méhaut GRIMAAG Université des Antilles-Guyane

Plan Introduction Communications dans les grappes (RN)
Supports d’exécution, environnements, middlewares, intergiciels, … Communications dans les grappes (RN) Technologies, interfaces, hétérogène,… Multithreading (JFM) Rappels, exploitation des SMP, … Grilles de calcul (JFM) Toolkit Globus, gestion de ressources,…

Programmation parallèle et répartie
Conception Modélisation Algorithmique Langage Compilation Exécution Gestion d’activités Communications Mise au point Régulation de charge Gestion de données Sécurité … Application Programme parallèle Proc. 0 Proc. 1 Proc. 2 Proc. 3

Supports et environnements d’exécution (1)
Pour les utilisateurs et leurs applications Abstractions de haut niveau Portabilité Efficacité ! Applications Interface de programmation (API) Support d’exécution Systèmes d’exploitation (OS) Grappes, grilles, machines parallèles, réseaux,…

Supports et environnements d’exécution (2)
Etendre et spécialiser les OS Centralisés et complétés pour le “distribué” Nouveaux modèles (tâches, communication, fichiers,…) Exemple: Stockage de fichiers, réplication, cache, … Applications Interface de programmation (API) Support d’exécution Systèmes d’exploitation (OS) Grappes, grilles, machines parallèles, réseaux

Discussions Souplesse par rapport à des développement au niveau système Définition d’interface standard Exemples: POSIX Threads, MPI, CORBA, OpenMP… Difficulté de faire évoluer les standards Implémentation basée sur des standards Exemple: Globus-MDS basé sur LDAP

Compromis à trouver Fonctionalités X Efficacité Portabilité

PM2 : support pour les grappes
Applications Régulation HPF, C* C++//, Java Interface de programmation (RPC, migration, allocation iso-adresse) Marcel PM Madeleine Unix (~10 versions) Architecture (grappes, machines parallèles) Légende Marcel : noyau de processus légers Madeleine : module de communication

Globus : support pour les grilles
Applications Boite à outils Application DUROC globusrun MPI Nimrod/G Condor-G HPC++ GlobusView Testbed Status Services de la Grille GRAM GSI HBM Nexus I/O GASS GSI-FTP MDS Base de la Grille LSF Condor MPI NQE PBS TCP NT Linux UDP Solaris DiffServ

Communications dans les grappes hautes performances
Raymond Namyst LaBRI Université de Bordeaux I

Plan Technologies matérielles Interfaces de bas niveau
Ethernet, Myrinet, SCI Interfaces de bas niveau BIP, SISCI, VIA Interfaces de haut niveau MPI et les communications irrégulières Interfaces de niveau intermédiaire FM, Madeleine Vers les grappes hétérogènes…

Technologies matérielles
Cartes passives, actives, réseaux à capacité d’adressage

(Fast|Giga)-Ethernet
Interconnexion Hub ou switch Câblage Cuivre ou fibre optique Latence ~20 µs Débit 100 Mb/s et 1Gb/s Note Compatibilité avec l’Ethernet classique Hub Switch

Ethernet Cartes passives (sauf Giga-Ethernet)
Interfaces : TCP, SBP, GAMMA, VIA, … Memory TX-ring DMA TX reg RX reg PCI Bus Network PCI Bridge Packet Interface NIC

Myrinet Société Myricom (C. Seitz) Interconnexion Câblage
Switch Câblage Nappes courtes Cartes équipées d’un processeur Latence 1~2 µs Débit 1 Gb/s Note Durée de vie limitée des messages (50 ms) LANai

Myrinet Routage Carte programmable Réseau commuté, routage wormhole
Protocoles de transmission « intelligents » Stratégie adaptée à la taille des messages Déclenchement d’interruptions DMA SRAM PCI Bus Packet Interface Network PCI Bridge RISC LANai NIC

SCI Scalable Coherent Interface
Norme IEEE (1993) Société Dolphin Fonctionnement par accès mémoire distants Projections d’espaces d’adressage Réseau SCI Mémoire Bus PCI Bus PCI Mémoire Machine A Machine B

Carte à capacité d ’addressage
BUS PCI BUS PCI TLB TLB Pci req: addr+data Pci req: addr+data Interface paquet Interface paquet Paquet SCI Paquet SCI Partie émission Partie réception

Adressage à distance Projections effectués par le pilote (SISCI)
Zones de mémoire physiques souvent spécifiques Accès mémoire effectués par le processeur Le processeur distant n’est pas (forcément) interrompu

SCI : mécanisme d’adressage
Adresse Virtuelle 32 bits MMU Adresse Physique (E/S) 32 bits Bus d’E/S 10 bits 18 bits Table de Translation des Adresses 16 bits 30 bits 18 bits Destinataire Réseau

SCI : mécanisme d’adressage
Réseau 30 bits 18 bits Adresse Physique (E/S) 32 bits Bus d’E/S Mémoire

SCI : performances Latence : 2.5 ms (écriture de processus à processus) Débit : 45 Mo/s Verrou : < 10 ms (fetch&add)

Interfaces de bas niveau
BIP, SISCI, VIA

Communications performantes
Comment exploiter les réseaux rapides ? Faible latence Quelques microsecondes Bande passante élevée De l’ordre du Gb/s Tendance actuelle Interaction directe avec la carte réseau Communication en « mode utilisateur » Transmissions zéro-copie La carte récupère/dépose les données au bon endroit

Interfaces Initialisation Transferts Réservée au système
Uniquement en début de session Transferts Directs depuis l’espace utilisateur Pas d’appels systèmes Pas de transitions Transmissions zéro-copie Interface Programme Réseau Système Espace utilisateur Transferts Initialisation

Streamline Buffer Protocol
UNH (R. Russell & P. Hatcher) Principe Partage de tampons entre noyau/processus Tampons préformatés (trames ethernet) Deux jeux de files de tampons : RQ & SQ Performances (Linux, P133) Latence : 24 us, débit : ~ 12 Mo/s

Basic Interface for Parallelism: BIP
L. Prylli & B. Tourancheau Principe Envoi de message “classique” (asynchrone) Pas de contrôle de flux Pas de detection d’erreur Performances Latence : 4.8us, débit : 126 Mo/s

BIP Fonctionnalités réduites au minimum Contrôle de flux minimal
Messages courts : recopiés à l’arrivée Messages longs : mode zéro-copie (RDV) Contrôle de flux minimal Matériel (msgs “évaporés” au dela de 50ms)

Interface Dolphin pour SCI
Deux niveaux : Interface orientée “fichiers projetés” Interface orientée “VIA” (cf + loin) Fichiers projetés Utilisation de “mmap” Synchronisation Segments spéciaux “fetch & add”

SISCI: principe Communications Performances Accés mémoire distants
Implicites (après projection) Explicites (remote DMA) Support matériel pour une MVP (?) Performances Ecriture  2 us, lecture  4 us Bande passante  85 Mo/s (difficilement !)

SCI : optimisations matérielles
Caches dans la carte : Read Prefetching Write Combining

Conséquences Une Grappe SCI est une NC-NUMA
Non-Coherent Non-uniform Memory Arch. Cohérence séquentielle non vérifiée Plus gênant : ordre des écritures modifié Pb d’atomicité des transactions PCI Assez inhabituel (?)

VIA Virtual Interface Architecture Tentative de standardisation
Beaucoup d’industriels impliqués Caractéristiques Principe d’interfaces virtuelles Zones de transmission protégées Lectures/Ecritures distantes

VIA: Basic Principles Use the Kernel for Set-Up… …and Get It Out of the Way for Send/Receive! The “Virtual Interface” (VI) Protected Application-Application Channel Memory Directly Accessible by User Process Target Environment LANs and “SAN”s at Gigabit Speeds No Reliability of Underlying Media Assumed

VI User Agent (“libvia”)
VI Architecture VI Consumer Sockets, MPI, Legacy, etc. Host VI User Agent (“libvia”) VI Kernel Agent (Slow) User-Level (Fast) Descriptor Read, Write VI C S COMP R Undetermined Open, Connect, Map Memory Doorbells Requests Completed NIC VI-Capable NIC

VI Kernel Agent A Privileged Part of Operating System (driver)
Usually supplied by the VI NIC vendor Possibly supplied by research groups (UCB,…) Setup and Resource Management Functions Creation/Destruction of Vis VI Connection setup/tear-down Management of System Memory used by the VI NIC

A Virtual Interface VI Consumer Send Doorbell Receive Doorbell
Send Q Recv Q Send Doorbell Receive Doorbell Descriptor Descriptor Descriptor Descriptor Status Status VI-Capable NIC

Descriptors Descriptors Contain: Address and Length of Data Buffer
Status Fields Memory Protection Information Multiple Segments to Allow Scatter/Gather etc., etc., etc. A minimum of 45 bytes long Many messages may only be a few bytes...

Queues and Doorbells Queues of Descriptors Doorbells
Transmit and Receive Completions and Errors May Reside on Host or NIC (Unspecified) Doorbells “Addresses” of Descriptors, Small and Fast Allows NIC to Use Descriptors… Future “VIA-NICs” May Have Hardware Support

Memory Registration Data buffers and descriptors must reside within a region of “registered memory” Call VipRegisterMemory Pins the specified pages into physical memory Communicates the addresses to the NIC To allow DMA I/O from the NIC

Ce qu’il faut retenir Interfaces de très bas niveau !
Fonctionnalités proches du matériel Grande efficacité Paradigmes très différents Approche non généralisable Pas de consensus Tentative de standard : VIA Virtual Interface Architecture (Intel, Microsoft, Compaq) But : dénominateur commun Bas niveau, peu adapté à certaines technologies Portabilité ???

Interfaces de haut niveau
MPI : la solution idéale ?

Bibliothèques Paradigme passage de message Deux instructions de base
Les nœuds se synchronisent et communiquent par messages Deux instructions de base Send émission d’un message Receive réception d’un message Points forts Simple à mettre en oeuvre Permet d’émuler les autres paradigmes

PVM Parallel Virtual Machine Caractéristiques
Laboratoire National d’Oak Ridge (Tennessee) 1989 Caractéristiques Notion de machine virtuelle Ensemble de machines physiques Construction préalable au lancement de la session Disponibilité très large Réseaux UDP + protocole de réémission Support de l’hétérogénéité XDR

MPI Message Passing Interface Caractéristiques
MPI-Forum v v Caractéristiques Un standard, pas une bibliothèque Diverses implémentations MPI-CH LAM-MPI … Supplante PVM Version 2.0 encore peu implémentée

MPI répond-t-il aux besoins ?
Implantations efficaces existantes MPICH/BIP, MPICH/SISCI, etc. Quid des schémas de communication de la vraie vie ? Messages dont le contenu est inconnu a priori par le récepteur Transmissions zéro-copie ? Messages asynchrones Recouvrement des communications ? Accès mémoire distants (PUT/GET) Temps de réponse ?

Transmissions zéro-copie
Processus A Réseau Processus B Message Entête Données Préparation mémoire Acquittement DMA

Et la réactivité alors ? Problèmes
Assurer la progression des communications asynchrones Réagir rapidement aux sollicitations extérieures proc proc proc proc réseau

Envois asynchrones Parvient-on vraiment à assurer du recouvrement ?
MPI_Isend MPI_recv Acquittement MPI_test Processus A Processus B

Interfaces de niveau intermédiaire
Madeleine : principe et interface

Madeleine Interface de communication Double objectif Proposition
Efficace et portable Double objectif Support de multiples paradigmes/modes Support de multiples réseaux simultanément Proposition Programmation par « contrat » Contrôle du niveau d’optimisation Transferts immédiats possibles Statut Disponible sur BIP, SISCI, TCP et MPI. Portage en cours sur VIA

Interface Construction des messages
Gestion des canaux (~ communicators) Choix explicite du dispositif physique mad_begin_packing mad_pack mad_end_packing mad_begin_unpacking mad_unpack mad_end_unpacking

Packing et Unpacking Commandes : Modes :
mad_pack (cnx, buffer, len, pack_mode, unpack_mode) mad_unpack (cnx, buffer, len, pack_mode, unpack_mode) Modes : Send_SAFER Send_CHEAPER Send_LATER Receive_EXPRESS Receive_CHEAPER

Emission : modes d’empaquetage
Send_SAFER Send_LATER Send_CHEAPER Pack Modification End_packing ? Version transmise

Réception : mode de déballage (1)
RECV_EXPRESS Unpack Tampon Après Unpack Données disponibles End_packing

Réception : mode de déballage (2)
RECV_CHEAPER Unpack Tampon Après Unpack Données disponibles ??? End_packing Données disponibles

Exemple Sending side Receiving side int n; int n;
char *s = "Hello, World !"; char *s = NULL; p_mad_connection_t cnx; p_mad_connection_t cnx; cnx = mad_begin_packing(channel, dest); cnx = mad_begin_unpacking(channel); n = strlen(s) + 1; mad_pack(cnx, &n, sizeof(int), mad_unpack(cnx, &n, sizeof(int), send_CHEAPER, receive_EXPRESS); send_CHEAPER,receive_EXPRESS); s = malloc(n); mad_pack(cnx, s, n, mad_unpack(cnx, s, n, send_CHEAPER, receive_CHEAPER); send_CHEAPER,receive_CHEAPER); mad_end_packing(cnx); mad_end_unpacking(cnx);

Interfaces de niveau intermédiaire
Madeleine : implantation

Proposition Interface Gestion des tampons Gestion de protocole Pack
Unpack Gestion des tampons Send Receive Gestion de protocole

Generic Buffer Management Modules
Madeleine – structure Application Application Generic Buffer Management Modules Switch Switch BMM1 BMMn BMM1 BMMm Specific Transmission Modules Selection Selection TM1 TMn TM1 TMn Network

? Adaptativité Sélection du mode de transmission adéquat Interface
Pack Gestion des tampons ? Gestion de protocole

Implementation Madeleine II a été portée sur : SISCI/SCI BIP/Myrinet
MPI VIA TCP SBP

BIP/Myrinet

SISCI/SCI

Quelques résultats Latence Bande passante Migration (PM2)
7 µs sur BIP/Myrinet 4 µs sur SISCI/SCI Bande passante 125 Mo/s sur BIP/Myrinet 80 Mo/s sur SISCI/SCI Migration (PM2) 24 µs sur SISCI/SCI 52 µs sur BIP/Myrinet

MPICH/Madeleine II MPICH: general-purpose portable MPI implementation
well-defined protocol interface Abstract Device Madeleine: cluster-specific high-performance communication generic structure available on Gigabit networks highly optimized implementation The best of both worlds! Madeleine as a MPICH device

multi-protocol management
MPICH/Madeleine II MPI API Generic part (collective operations, context/group management, ...) ADI Generic ADI code, datatype management, request queues management Protocol Interface CH_MAD device inter-node communication polling loops eager protocol rendez-vous-protocol SMP_PLUG device intra-node communication CH_SELF device self communication Madeleine II multi-protocol management TCP SISCI BIP Fast-Ethernet SCI Myrinet

Latency

Bandwidth

Vers les grappes de grappes

Objectifs Support des grappes de grappes Réseau rapide
Communications hétérogènes Transparence Efficacité du routage sur les machines « passerelles » Minimisation des copies Maintien du débit par techniques de pipeline Utilisation des threads ! Réseau rapide PC/SCI PC/Myrinet

PACX-MPI 2 nœuds sacrifiés pour les communications
Transparence pour l’application Protocole TCP/IP entre les grappes MPI MPI TCP

Globus Principe : Appel de Procédure à Distance
Librairie de communication : Nexus Multiprotocole Multithreading non nécessairement préemptif La passerelle est sacrifiée Tout est à faire par l’utilisateur Pas de gestion explicite des grappes de grappes Pas adapté au problème

Madeleine II Bibliothèque de communication Multiprotocole
Canaux de communication indépendants Un canal correspond à un adaptateur réseau Canal SCI Canal TCP Canal TCP

Structure interne Couche générique de gestion de tampons
Couche de portabilité avec les protocoles Application MGT1 MGTn MGT2 MT1 MTn MT2 Réseau

Structure interne Application Application Couche de gestion de tampons
Aiguillage Aiguillage MGT1 MGTn MGT1 MGTn Sélection Sélection Couche de portabilité MT1 MTn MT1 MTn Réseau Réseau

Structure (suite) Organisation des données
Madeleine : données globales Driver : spécifique à un protocole Adapter : virtualisation d’une carte réseau Channel : isolation des communications Connection : connexion point à point Link : virtualisation d’une méthode de transfert

Ce qui manque Utilisation de réseaux qui ne sont pas présents sur tous les nœuds Envoi de messages entre des machines non directement reliées SCI Myrinet

Intégration dans Madeleine
MTs : pas portable MGTs : problèmes de conversion Au-dessus : perte d’efficacité Application MGT1 MGT2 MGTn MT1 MT2 Réseau

Solution retenue MT générique entre les MTs et les MGTs
Pas de MGT au niveau de la passerelle Application MGT1 MGT2 MGTn MT générique MT1 MT2 Réseau

Canaux virtuels Contiennent plusieurs canaux réels
Permettent de séparer les messages à retransmettre des messages normaux (canaux réels différents) Canal virtuel Canaux SCI Canaux Myrinet 1 2 3 4 Canal spécial Canal normal

Réactivité et parallélisme
Retransmission des messages par des threads dédiés Une paire de threads par réseau physique Mécanisme de pipeline Réception des messages normaux sur la passerelle Pas d’informations à priori sur la provenance Threads de scrutation

Principe de la passerelle
Application Thread de scrutation Threads de retransmission Myrinet SCI

Tests de performances Ping-pong entre 2 machines séparées par une passerelle 1 2 3 SCI Myrinet

Évaluation

Intégration des threads et des communications
Réactivité des nœuds aux E/S

Progression des communications
Problème Comment assurer la progression des communications ? proc proc proc proc réseau

Scrutation et interruptions
La scrutation est nécessaire API réseau ne fournissant pas d’appels bloquants OS ne fournissant pas “d’activations” Problème Fréquence difficile à assurer Coûteux en présence de multiple “pollers ” Les interruptions sont nécessaires Réactivité Outils de synchronisation “interrupt safe” ?

Support de l’ordonnanceur
Ordonnanceur = serveur de scrutation Choix de la méthode d’accès (scrutation/intr.) Support pour la scrutation Fréquence contrôlée Factorisation des scrutations multiples Support pour les interruptions Utilisation possible des activations Verrous spécifiques « interrupt-safe »

Scrutation par l’ordonnanceur
 Création d’une catégorie de polling (ex: MPI), assignation d’une fréquence et enregistrement de callbacks. Polling jobs queue  Chaque thread candidat à une opération de polling adresse une requête à l’ordonnanceur et se bloque. MPI_Isend Marcel_poll MPI_Irecv Marcel_poll MPI Polling( ) callback callback  Régulièrement, l’ordonnanceur appelle la fonction de scrutation définie par l’utilisateur... Ordonnanceur des threads

Introduction et rappels
Multithreading Introduction et rappels

Rappel : les processus lourds
Caractéristiques Entité active directement supportée par l’OS Flot d’exécution Espace d’adressage privé Ressources systèmes Exécution séquentielle Coût de gestion élevé Allocation des ressources Appels systèmes

Processus lourds Ressources “noyau” + données “utilisateur”
Espace utilisateur Processus Processus Processus Ordonnanceur Noyau processeur

Threads : Motivations Difficulté de programmation Performances
Fil d’exécution unique  une seule chose à la fois ! Partage de données laborieux Réactivité aux sollicitations externes Performances Opérations de base coûteuses Recouvrement des opérations d’E/S difficiles

Simplicité de programmation
Objectif Mener plusieurs activités indépendantes au sein d’un processus Exemples Simulations Serveurs de fichiers Systèmes d’exploitation (!) Seule solution (?) Automate à états finis implanté « à la main » (sauvegardes d’états)

Structure d’un OS monolytique
Exemple Séquence infinie d’opérations courtes Ordre et fréquence des scrutations ? for (;;) { if(networkMsgIn()) getNetworkMsg(); if(kbdReady()) getKey(); if(diskBlockReady()) handleDiskBlock(); … }

Systèmes multiprogrammés
Exécution indépendante des activités Concurrence entre les différents traitements for (;;) { wait for key stroke; getKey(); } for (;;) { wait for network msg; getNetworkMsg(); } for (;;) { wait for disk block; handleDiskBlock(); }

Processus serveur classique
Sérialisation des requêtes Pas de recouvrement des E/S Exploitation SMP délicate Prise en compte de priorités ? client serveur OS OS

Sur l’efficacité des E/S
Caractéristiques du serveur de fichiers Tps de traitement d’une requête = 15ms Tps supplémentaire pour l’accès disque = 75ms (pour 1/3 des requêtes) Débit sans/avec recouvrement des E/S Sans recouvrement 25 requêtes/seconde Avec recouvrement 33.33 requêtes/seconde (+33%)

Les processus légers Principe
Détacher flot d’exécution et ressources Introduits dans divers langages & systèmes Programmation concurrente Recouvrement des E/S Exploitation des architectures SMP thread ressources

Caractéristiques de base
Thread = pile + contexte Partage de ressources Code, tas, … : espace d’adressage Fichiers ouverts Etc. Opérations de base performantes Création, destruction Synchronisation, commutation de contextes Création d’un processus léger Adresse de fonction à exécuter + paramètres

Performance des threads
Opérations critiques Création/destruction (gestion mémoire) Changement de contexte (temps-partagé) Synchronisation (mode utilisateur) Programme d’évaluation Création d’une activité (processus, thread) + synchronisation (terminaison de l’activité) OS/Processeur Processus Thread noyau Thread utilisateur PM2 Linux 2.2/PII 450 0.540 0.130 - 0.006 Solaris 2.7/PII 350 8.622 0.214 0.160 0.009

Repères historiques L’ancêtre : les coroutines
Entrelacement explicite des exécutions Langages : Simula (67), Modula2 (82) Primitives clés : create + resume Les threads dans les systèmes Cthread (Mach) -> DecThread -> PThread (~90) Chorus, Solaris (87), winNT, IRIX, Linux, etc. Les threads dans les langages Ada (83), Java, etc. C++ //, Eiffel //, etc.

Multithreading Premier contact

L’interface POSIX-Threads
Interface de programmation standard pour Unix Portabilité des applications Solaris, IRIX, HP-UX, Linux, Etc. Fonctionnalités Création/destruction de threads Synchronisation Ordonnancement, priorités Signaux Etc.

Exemple: création int pthread_create( pthread_t *pid,
Création d’un nouveau thread Éventuels attributs dans la structure attr Exécution de start_func avec le paramètre arg *pid est l’identificateur du thread créé int pthread_create( pthread_t *pid, pthread_attr_t *attr, void * (*start_func)(void *), void *arg);

Attente de fin d’exécution
Attente de la terminaison du thread pid Récupération de son code de retour status On peut contourner ce mécanisme en « détachant » les threads : int pthread_join( pthread_t pid, void **status); int pthread_detach( pthread_t pid);

« Hello World! » #include <stdio.h> #include <pthread.h>
void *func(void *arg) { printf(“Thread %x says %s\n”, pthread_self(), arg); return NULL; } int main(void) pthread_t pid; pthread_create(&pid, NULL, func, “Hello World!”); printf(“This is the main thread\n”); pthread_join(pid, NULL); return 0;

Attributs Ensemble fixé de caractéristiques Threads Verrous
Utilisé à l’initialisation Threads, verrous, variables de condition, etc. Threads Priorité Pile : taille, emplacement Détaché : oui/non Type d’ordonnancement Verrous Inversion de priorités, récursivité

Attributs : exemple #include <stdio.h>
#include <pthread.h> void *handle_request(void *arg) { … } int main(void) { … pthread_attr_t attr; for(;;) { fd = accept(sock, …); pthread_attr_init(&attr); pthread_attr_setdetachstate(&attr, PTHREAD_CREATE_DETACHED); pthread_create(NULL, &attr, handle_request, fd);

Exemple bis : pile À manipuler avec précaution !
Quelle taille de pile choisir ? Comment prévenir/détecter les débordements ? pthread_attr_t attr; pthread_attr_init(&attr); pthread_attr_setstacksize(&attr, 128*1024); pthread_create(NULL, &attr, func, NULL);

Le standard OpenMP Interface pour écrire des applications multithreads portables (sur SMP) Directives de compilation (C, C++, Fortran) + routines Objectif = simplicité + portabilité Constructeurs + fabricants de logiciels + etc. Modèle de programmation « Fork-Join » Parallélisation des boucles (#pragma omp)

Partage mémoire efficace
Multithreading Partage mémoire efficace

Les threads et la mémoire
Chaque thread possède sa propre pile Variables locales « privées » ( visibilité) Les threads partagent l’espace d’adressage Variables globales Tas (malloc) Variables locales (piles) également ! Intérêt Communications par pointeurs ! Parallélisation de programmes séquentiels aisée ?

Outils pour la synchronisation
Exclusion mutuelle : les verrous Synchronisations plus complexes : Variables de condition (cf moniteurs de Hoare) pthread_cond_wait pthread_cond_signal, pthread_cond_bcast int glob = 0; void *inc(void *arg) { for(i=0; i<100; i++) { pthread_mutex_lock(&mutex); glob++; pthread_mutex_unlock(&mutex); }

Code réentrant « code demeurant correct lorsqu’il est exécuté simultanément par plusieurs threads » Exemples typiques Fonction n’utilisant que des variables locales Code protégé par un verrou Quid du code que l’on écrit pas soi-même ? Malloc, free, …, la bibliothéque standard Fonctions « MT-safe » Option –D_REENTRANT Certains prototypes changent…

Importance de la synchro.
Cohérence séquentielle de la mémoire ? Compilateurs/Optimiseurs Instructions réordonnées Processeurs modernes Ecritures réordonnées On ne peut pas supposer l’ordre des écritures Primitives de synchronisation Agissent comme des « barrières mémoire »

Variables spécifiques
Pb : comment gérer les variables globales « privées » int my_x; void g(void) { …my_x… } void f(void) my_x = do_compute(); … g();

Variables spécifiques
Principe Variable accessible à partir d’une clé Allocation globale (souvent à l’initialisation) pthread_setspecific(clé, valeur) pthread_getspecific(clé) -> valeur Exemple : la variable errno Fichier errno.h #ifdef _REENTRANT #define errno (*__errno_location()) #else extern int errno; #endif

Exploitation efficace des machines SMP
Quelle catégorie de threads ?

Multithreading utilisateur
Deux ordonnanceurs indépendants : User Space Process Scheduler Scheduler OS Kernel processor

Multithreading noyau Un seul ordonnanceur : User Space Process
Scheduler OS Kernel processor

Multithreading mixte Deux ordonnanceurs coopérants User Space Process
Scheduler Scheduler OS Kernel processor Note: Quid des appels systèmes bloquants ?

E/S et ordonnancement Threads noyaux : OK Threads utilisateurs
Appel bloquant -> blocage du processus entier Threads mixtes Idem au bout d’un certain nombre ! Solutions ? Appels toujours non-bloquants (polling) Appels effectués par des threads dédiés Support système spécifique

Exploitation efficace des machines SMP
Scheduler Activations

Recouvrement des E/S Au lieu de …on voudrait : Temps CPU perdu
CPU utilisé syscall Espace utilisateur I/O request interrupt Espace noyau Matériel …on voudrait : Espace noyau Espace utilisateur Matériel

Scheduler Activations
Introduit par [Anderson et al. 91] Idée: la coopération entre les deux ordonnanceurs est bidirectionnelle L’ordonnanceur utilisateur utilise des appels systèmes L’ordonnanceur noyau utilise des upcalls! Upcalls Informe l’application des événements noyaux Activations Autant d’activations en exécution que de processeurs Contrôlées par le noyau Principe mis en œuvre dans Solaris

Difficultés de mise en œuvre
Retour d’un appel bloquant Un « unblock upcall » nécessite deux appels systèmes supplémentaires… La généricité coûte cher !! Perte du processeur Signalée par un upcall particulier Objectif = éviter les attentes actives ! Conséquences L’ordonnanceur de niveau utilisateur doit se prémunir contre ces interruptions intempestives Le coût est prohibitif !

Un modèle revisité Contexte = calcul haute performance Propositions
Une application // à la fois sur la grappe Optimisations pour ce cas de figure Les activations perdent rarement le processeur Propositions Suppression des évènements « preempt » Utilisation d’une pile par processeur Implantation Linux 2.2.x Bibliothèque de threads Marcel

A propos de réactivité…
Problèmes liés aux évènements « unblock » Coût important, réactivité non-garantie Proposition Pour les notifications non-urgentes Positionnement d’une variable partagée Test à chaque changement de contexte Pour les notifications critiques Lors du retour en mode utilisateur : Déviation vers le thread « client » de l’événement Déviation éventuellement différée…

Modifications du noyau Linux
Parties du noyau modifiées schedule(), do_fork() and do_exit() Implantation des transitions task_struct structure Nouveaux champs (état des activations, etc.) Code ajouté Appels systèmes + API pour les upcalls Gestion des upcalls (~signaux) Code pour les changements d’état des activations

Performances

Meilleure réactivité au réseau
Illustration : MPI et les communications asynchrones MPI_Isend MPI_recv Acquittement MPI_test Processus A Processus B

Multithreading Distribué
Principe et Enjeux

Principe Introduire les threads dans les applications distribuées et parallèles proc proc proc proc réseau

Enjeux Bénéfices escomptés
Meilleur support du parallélisme à grain fin Recouvrement naturel des communications Uniformisation de la configuration Machines monoprocesseur/machines SMP

Intérêts Apports des threads Virtualisation de l’architecture
Threads = processeurs virtuels Passage à l’échelle (scalability) Bonne cible pour des compilateurs Meilleure réactivité au réseau Traitement asynchrone des messages Équilibrage de charge par migration de threads Équilibrage dynamique Régulateur indépendant de l’application (plug-ins) !

Quel modèle de programmation ?

Approche par juxtaposition
Principe : pas de modèle ! Simplement utiliser conjointement Une bibliothèque de communication (ex: MPI) Une bibliothèque de multithreading Problèmes Conceptuels Pas de visibilité globale des threads Sémantique des communications ? Techniques Compatibilité entre les bibliothèques Travail d’intégration spécifique -> non réutilisable

Approche intégrée Threads communicants Pthreads + extensions Pthreads
A0, Chant Pthreads + extensions Rthreads Pthreads DSM-threads Appels de procédure à distance « threadés » A0, Nexus, PM2

Threads communicants Principe Exemples Envoi de message entre threads
Modèle « MPI-like » Modèle « Acteurs » Nommage Nommage global des threads Ports de communication Exemples Chant (M. Haines, ICASE) Athapascan-0b (J. Briat, INRIA Grenoble)

Modèle Pthreads étendu
Principe Threads + primitives étendues Create/Join à distance Synchronisations distribuées Particularités Nommage global des threads Restriction du modèle Pthreads Exemples Chant (M.Haines, ICASE), Rthreads (M. Zahn, Allemagne)

Modèle Pthreads distribué
Principe Adaptation complète (?) de Pthreads Threads + mémoire virtuellement partagée Transparence Cohérence assurée lors des défauts de pages Restriction sur les E/S Extensions Cohérences mémoires relâchées Exemple DSM-Threads (F. Mueller, Berlin)

Modèle dérivé des RPC Principe Exemples
Appel de procédure à distance (A. Birell) Extension du concept aux threads Création de threads pour exécuter les procédures Désignation globale des services Numéro  fonction Souches (stubs) pour la transmission des paramètres Exemples Nexus (I. Foster, Argonne), PM2

L’environnement PM2

Premières réflexions sur PM2
Parallel Multithreaded Machine (R. Namyst) Virtualisation de l’architecture Régulateurs génériques de charge (Y. Denneulin) Plateformes usuelles (COW, NOW), machines parallèles Distribution du logiciel, assistance, documentation:-( InterPRC Stratagème (C. Roucairol) Applications irrégulières Optimisation combinatoire Algèbre linéaire creuse (J. Roman) Ordonnancement, régulation Fortement irrégulière : placement + migration

Projet PM2 (95-xx) Objectif ambitieux : virtualisation Propositions
Indépendance de la machine cible (#processeurs) Degré de parallélisme important (#processus) Parler de “traitement” / “processus” mécanismes de décomposition parallèle Propositions Mécanisme de décomposition Appel de procédure à distance léger (LRPC) Support des activités Processus légers (threads) Régulateur dynamique de charge Placement + Migration

Appel de procédure à distance
PM2 PM2 LRPC Différentes déclinaisons Synchrone Attente différée Asynchrone Nos concurrents... Nexus : RSR Athapascan : appels de service

Hello World! #include <pm2.h> unsigned SAMPLE;
void sample_func(void) { char msg[128]; pm2_unpack_byte(SEND_CHEAPER, RECV_CHEAPER, msg, 128); pm2_rawrpc_waitdata(); printf(“%s\n”, msg); } void main(int argc, char **argv) { int module[MAX_MODULES], nb_modules; pm2_rawrpc_register(&SAMPLE, sample_func); pm2_init(&argc, argv, 2, module, &nb_modules); if(pm2_self() == les_modules[0]) { pm2_rawrpc_begin(module[1], SAMPLE, NULL); pm2_pack_byte(SEND_CHEAPER, RECV_CHEAPER, “Hello World!”, 128); pm2_rawrpc_end(); pm2_kill_modules(module, nb_modules); pm2_exit();

Threaded “Hello world!”
Création d’un thread Obligatoirement par pm2_thread_create positionnement d’un certain nombre d’attributs héritage du “droit” de faire unpack ... void thread_func(void *arg) { char msg[128]; pm2_unpack_byte(SEND_CHEAPER, RECV_CHEAPER, msg, 128); pm2_rawrpc_waitdata(); printf(“%s\n”, msg); } void sample_func(void) { pm2_thread_create(thread_func, NULL);

Mobilité des activités
Migration de processus légers PM2 PM2 Pourquoi ? Régulation de charge Localité des données Comment ? Transfert du contexte Programmes SPMD

Communications dans un environnement multithreads

Appel de procédure à distance
RPC Intensivement utilisé Accès mémoire distants, migration, etc. Consensus (?) Athapascan, Nexus, Panda, PM2

Transmission zéro-copie
Processus A Réseau Processus B Message Entête Vecteur Préparation mémoire Acquittement DMA

Portabilité Bibliothèques de haut niveau Bibliothèques de bas niveau
MPI Pas adapté aux interactions de type « RPC » Bibliothèques de bas niveau BIP (Myrinet), SISCI (SCI), GAMMA (Ethernet) Paradigmes très différents ! Portabilité ?? Niveau intermédiaire Exemple: Fast-Messages (Illinois) Adapté aux RPC Trop souple (surcoûts inutiles)

RPC efficaces avec Madeleine
LRPC, Migration Madeleine Gestion générique de tampons Gestion des transmissions BIP, SISCI, VIA, TCP, MPI

Interface de Madeleine
Construction des messages Gestion des canaux (~ communicators) Choix explicite du dispositif physique mad_begin_packing mad_pack mad_end_packing mad_begin_unpacking mad_unpack mad_end_unpacking

Packing et Unpacking Commandes: Modes:
mad_pack (cnx, buffer, len, pack_mode, unpack_mode) mad_unpack (cnx, buffer, len, pack_mode, unpack_mode) Modes: Send_SAFER Send_CHEAPER Send_LATER Receive_EXPRESS Receive_CHEAPER

Conclusion Multithreading Multithreading distribué
Exploitation efficace des architectures SMP Contrôle fin de l’ordonnancement Conditionné par les fonctionnalités du système Multithreading distribué Communications de type RPC Support spécifique nécessaire Intégration des threads et des communications Délicate !! Mieux maîtrisée si fonctionnement coopératif

Contexte technologique
Architecture homogène, faiblement hétérogène Grappes (Cluster, COW), machines // PC, stations de travail Ethernet, Myrinet, SCI, ... Protocoles de communication BIP, SISCI, SciOS, VIA, TCP, UDP, ... Myrinet/BIP PC Commutateur

Contexte technologique
Infrastructure hétérogène Grilles Supercalculateurs (Superordinateur virtuel) Grappes (grappes hiérarchiques, HNOW) PC Interconnexion à plus large échelle Ressources hétérogènes Processeurs (puissance, cache, mémoire) Réseaux (latence, bande passante, protocoles) Multi-protocoles, déploiement, algorithmique, ... PC/Myrinet/BIP Lyon Internet PC/SCI/sciOS Grenoble Bordeaux PowerPC/Switch/MPI

Superordinateur virtuel (Globus)

Grappes hiérarchiques
Distributed ASCI Supercomputer (DAS) Plate-forme commune pour la recherche Informatique parallèle (à grande échelle) et applications distribuées Novembre 1998, 4 universités, 200 nœuds Nœud Pentium Pro 200 MHz 128 MB de mémoire, 2.5 GB de disque Myrinet 1.28 Gbit/s (full duplex) Système d’exploitation : BSD Réseau ATM

Grappes hiérarchiques

Ressources Ressource Partage Contrôlé des Ressources
entité capable de lancer un ou plusieurs processus pour le compte d’un utilisateur. Désigne également des composants matériels (mémoire, réseau, senseurs, etc.) Composants logiciels (fichiers, softs, …) Partage Contrôlé des Ressources Informations, disponibilité Allocation, co-allocation Sécurité Administration, politiques d’accès…

Application Programming Interface
Spécification d’un ensemble de fonctions pour faciliter le développement d’applications Définition, pas d’implementation Exemples: il y a plusieurs implémentations MPI Spécifique pour certains langages Noms des routines, nombre, type des paramètres Comportement de la fonction Exemples GSS API (sécurité), MPI (échange de messages)

Software Development Kit
Une instantiation particulière d’une API SDK est constitué de bibliothèques et d’outils Fournir une implémentation de la spécification d’une API Plusieurs SDKs pour une même API Exemples de SDKs MPICH, Motif Widgets

Pourquoi les Grilles ? Laboratoires virtuels
Evolution des réseaux à très haut débit Nouvelles applications basées sur le couplage rapide de personnes, d’ordinateurs, de bases de données, d’instruments,... Instruments en ligne Ingénierie collaborative Calcul parallèle distribué Utilisation de ressources distantes Simulations à très grande échelle Applications classiques du parallélisme faiblement couplé Laboratoires virtuels

Instruments en ligne Dissémination à grande échelle
Source de photons Dissémination à grande échelle Bureaux & clients de RV à contrôle partagés récupération en temps réel Stockage pour archive Reconstruction tomographique

Ingénierie Collaborative
Manipulation d’espaces virtuels partagés avec Composants de simulation Flots multiples : Contrôle, Texte, Vidéo, Audio, Base de données, Simulation, Tracking, Rendering Problèmes associés : uni/multi-diffusion fiable (ou non fiable) Sécurité (comptes, accès, transferts de données) Réservation et Qualité de Service

Calcul parallèle distribué
Rennes Rocquencourt Nancy Grenoble Sophia Problèmes associés Découverte de ressources (matérielles et logicielles) Ordonnancement (on-line & off-line) Visualisation de données Plusieurs bibliothèques de communications Passage de messages Passage à l’échelle Tolérance aux pannes Réservation de ressources Sécurité

Challenges techniques
Applications complexes qui combinent des aspects du parallélisme, du multimédia et du système distribué Ressources dont les caractéristiques varient en fonction du temps et de l’espace Besoin de performances « end-to-end » bonnes et garanties, malgré l’hétérogénéité et le manque de contrôle global Problèmes de sécurité, de politique et de paiement entre les domaines

Les défis logiciels Administration Hétérogénéité
Sécurité, équité, disponibilité, équilibrage des charges Hétérogénéité Réseaux, processeurs, hiérarchie mémoire Équilibrage des charges Distribution des données Informations sur la charge en temps réel Évaluation des performances Modélisation des architectures Couplage de codes

Globus

Le projet Globus Recherches sur les technologies liées aux grilles
Gestion des données et des ressources, sécurité, Qualité de Service, communication, adaptation, ... Développement de la boite à outils Globus Services de base pour les outils et applications de la grille Construction de grilles Expérimentations des applications

L’approche Globus Une boite à outils et plein de services pour résoudre des problèmes techniques cruciaux « sac à malices » modulaire Middleware  applicable dans différents domaines d’application Faire interopérer plusieurs « mondes » existants au lieu de les fusionner Différenciation des services locaux et globaux

Approche Technique Permettre le développement incrémental d’outils et d’applications pour la grille Support de nombreux langages, modèles de programmations, outils, applications Évoluer en fonction des besoins de l’utilisateur Se déployer à l’échelle internationale Développements et tests à grande échelle Fournir un environnement riche en informations

Les grilles Globus Grilles et Plates-formes de tests
EMERGE : Pré-réservation & QoS GUSTO : Globus Ubiquitous Supercomputing Testbed Organization Particle Physics Data Grid Grilles de production NSF PACIs National Technology Grid NASA Information Power Grid DOE ASCI European Grid

Plate-forme GUSTO durant SC’98
Globus Ubiquitous Supercomputing Testbed Organization (GUSTO) 02/00: 125 sites dans 23 pays L’un des plus grands environnements de calcul jamais construits

The 13.6 TF TeraGrid: Computing at 40 Gb/s
Site Resources Site Resources 26 HPSS 4 HPSS 24 External Networks External Networks 8 5 Caltech Argonne External Networks External Networks NCSA/PACI 8 TF 240 TB SDSC 4.1 TF 225 TB Site Resources Site Resources HPSS UniTree TeraGrid/DTF: NCSA, SDSC, Caltech, Argonne

Le Sablier Globus Un ensemble de services comme infrastructure de base
Utilisables pour construire des solutions spécifiques de haut niveau Buts: Limiter l’implication des utilisateurs Permettre un contrôle local A p p l i c a t i o n s Divers services globaux Cœur des Services Globus OS Local

Architecture en couche
Applications Boite à outils Application DUROC globusrun MPI Nimrod/G Condor-G HPC++ GlobusView Testbed Status Services de la Grille GRAM GSI HBM Nexus I/O GASS GSI-FTP MDS Base de la Grille LSF Condor MPI NQE PBS TCP NT Linux UDP Solaris DiffServ

Différents services Globus
Services d’information (MDS) Gestion des ressources (GRAM & DUROC) Gestion distante des fichiers (GASS) Communication (Nexus, MPI) Sécurité (GSI) Surveillance des processus (HBM)

Le besoin d’informations
Système d’information  point crucial pour les opérations sur la grille et la construction d’applications Comment une application détermine quelles ressources sont disponibles ? Quel est « l’état » de la grille Besoin d’un système d’information général pour répondre à ces questions

Quelques informations utiles
Caractéristiques d’un serveur de calcul Adresse IP, logiciels disponibles, administrateur système, connections aux réseaux, version d’OS, charge Caractéristiques d’un réseau Bande passante et latence, protocoles, topologie logique Caractéristiques de l’infrastructure Globus Hôtes, gestionnaires de ressources

Utilisation de l’information pour le courtage des ressources
“10 GFlops,20 Mb/sec pendant 20 mins” Service Info : localisation + selection Metacomputing Directory Service Courtier ressources “Quelles machines?” “Quelle vitesse?” “Dispo quand?” “20 Mb/sec” GRAM Globus Resource Allocation Managers “50 processeurs + disques de 22h20 à 22h40” GRAM GRAM GRAM Fork LSF EASYLL Condor etc.

Service d’information
Fournir un accès à des informations statiques et dynamiques sur les composants Base pour la configuration et l’adaptation de systèmes dynamiques et hétérogènes Besoins et caractéristiques Accès uniforme et flexible à l’information Accès efficace et extensible aux données dynamiques Accès à des sources d’informations multiples Maintenance décentralisée

Approche MDS Basée sur LDAP Schéma spécifique à Globus
Application Basée sur LDAP Lightweight Directory Access Protocol v3 (LDAPv3) Modèle de données standard Protocole de requête standard Schéma spécifique à Globus Représentation centrée sur l’hôte Outils spécifiques Globus GRIS, GIIS Découverte, publication de données Middleware API LDAP GRIS … GIIS … SNMP NWS NIS LDAP

Le MDS Metacomputing Directory Service Annuaire de ressource de Globus
Contient toutes les informations sur tous les nœuds globus Consultable sur Internet Distribué depuis la version 1.1.3 Permet de créer son propre « sous-Globus »

Metacomputing directory service
MDS Representation c=US Switch Ethernet o=globus sunny IBM SP WAN LAN o=USC o=ANL nn=WAN hot LAN dark cold … … ou=ISI ou=MCS nn=MCS-lan Carl Steve Ian Gregor Steve Warren cn=Carl nn=SP-switch … USC/ISI ANL/MCS cn=Steve nn=SP-ether cn=Ian cn=Gregor Structure physique cn=Steve cn=Warren hn=sp1.mcs.anl.gov … hn=spN.mcs.anl.gov

Gestion de ressources Un langage de spécification de ressources flexible qui fournit la puissance nécessaire pour exprimer les contraintes requises Des services pour la co-allocation de ressources, l’organisation d’exécutables, l’accès à des données distantes et la gestion des flux d’entrées/sorties Intégration de ces services dans des outils de haut niveau MPICH-G: un MPI pour la grille globus-job-*: commandes flexible d’exécution à distance

Gestion de ressources Resource Specification Language (RSL) est utilisé pour communiquer les besoins L’API du Globus Resource Allocation Manager (GRAM) permet de lancer les programmes sur des ressources distantes, sans tenir compte de l’hétérogénéité locale Une architecture en couche permet de définir des courtiers de ressources et des co-allocateurs spécifiques aux applications comme étant des services GRAM

Modèle d’ordonnancement
GRAM supporte le modèle suivant suspendu actif terminé échec Suspendu : ressources non encore allouées Actif : ressources allouées, exécution en cours Échec : terminaison prématurée (erreur ou arrêt) Terminé : terminaison avec succès

Composants GRAM Client MDS: Grid Index Info Server
Appels MDS pour localiser les ressources Client MDS: Grid Index Info Server Appels MDS pour avoir des infos sur les ressources Limite du site Appels GRAM pour requête d’allocation de ressources et création de processus. MDS: Grid Resource Info Server Requête sur l’état de la ressource Mise à jour GRAM Globus Security Infrastructure Local Resource Manager Allocation & création des processus Requête Job Manager Création Gatekeeper Processus Parse Monitoring & contrôle Processus Bibliothèque RSL Processus

Architecture de la gestion de ressources
spécialisation RSL Courtier RSL Application Requêtes Service d’Information & Info Ground RSL Co-allocateur Simple ground RSL Gestionnaires de ressources locaux GRAM GRAM GRAM LSF EASY-LL NQE

Langage de spécification de ressource
Notation commune pour l’échange d’information entre composants RSL fournit deux types d’informations : Besoins en ressources : type de machine, nombre de nœuds, mémoire, etc. Configuration d’un job : Répertoire, exécutable, arguments, environnement API fournie pour manipuler RSL

Syntaxe RSL Forme élémentaire : clauses parenthésées
(attribut op valeur [ valeur … ] ) Opérateurs supportés: <, <=, =, >=, > , != Quelques attributs supportés : exécutable, arguments, environnement, stdin, stdout, stderr, resourceManagerContact, resourceManagerName Les attributs inconnus sont ignorés Peut-être gérés par d’autres outils

Contraintes : “&” Par exemple : & (count>=5) (count<=10)
(max_time=240) (memory>=64) (executable=myprog) “Créer entre 5-10 instances de myprog, chacune sur une machine with ayant au moins 64 MB de mémoire et disponible pour moi pendant 4 heures”

Multi-requêtes : “+” Une multi-requête permet de spécifier plusieurs besoins de ressources, par exemple : + (& (count=5)(memory>=64) (executable=p1)) (&(network=atm) (executable=p2)) Exécuter 5 instances de p1 sur une machine ayant au moins 64Mb de mémoire Exécuter p2 sur une machine ayant une connexion ATM Multi-requêtes sont le cœur de la co-allocation

GRAM Globus Resource Allocation Manager
Permet à un programme d’être lancé sur des ressources distantes malgré l’hétérogénéité locale Utilise le langage de spécification de ressources (RSL)

DUROC Dynamically Updated Request Online Co-allocator
Co-allocation : allocation simultanée d’un ensemble de ressources Basée sur des prédictions concernant les nœuds libres et la taille des files d’attentes

GASS Global Access to Secondary Storage
open/close  globus_gass_open/close : lectures/écritures directement à distance URLs pour nommer les exécutables, les flux d’entrée et de sortie. Utilitaire de gestion de caches distants Chargement transparent de données distantes, cache de données, ...

globus_gass_open()/close()
URL dans le cache? non Charger le fichier dans le cache oui Ouvrir le fichier caché, ajouter une reference cache globus_gass_close() globus_gass_open() non Modifié Supprimer la référence cache Oui Mettre à jour les changements

Nexus Dans un système tel que Globus, la meilleure méthode de communication peut changer  Nexus Support pour des communications multi-méthodes Principes de base : lien de communication et RSR (Remote Service Request) start point end

GSI Grid Security Infrastructure Basé sur le système de clé publique
certificats au standard X.509 (comme sur Internet) Chaque utilisateur a : un identificateur d’utilisateur de la grille, une clé privée, un certificat en bonne et due forme. Un fichier « globusmap » sur chaque site fait la correspondance entre grid-id et local-id

HBM et GloPerf HeartBeat Monitor : outil de surveillance des composants Globus. Détection de l’échec d’un nœud de calcul Monitoring de processus système depuis Globus Utilisé par d’autres applications (ex : NetSolve) comme module de tolérance aux pannes GloPerf : Globus Network Performance Measurement Tool Mesure de la bande passante et de la latence entre chaque site du MDS Pas très évolué et un peu lourd

Compléments d’information
Globus Project™ Grid Forum Livre (Morgan Kaufman) Globus 2.2 Maintenu jusque fin 2003 Globus 3 Web Services Janvier 2003 (GlobusWorld)

Supports d’exécution parallèles et répartis

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