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May 9, 2014, 2:18:02 PM (11 years ago)

Author:

almaless

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ALMPhDAbsFR

@@ +1 @@
+De nos jours, des processeurs à mémoire partagée cohérente ayant jusqu’à 100 cores
+intégrés sur la même puce sont une réalité et des processeurs many-cores ayant 
+plusieurs centaines, voire, un millier de cores sont à prévoir prochainement.
+Dans ces architectures, la question de la localité du trafic lié aux miss de
+caches L1 (data, instruction et TLB) est primordiale à la fois pour passer à
+l’échelle et pour réduire la consommation électrique (énergie consommée par bit
+transféré). Notre thèse est que : (i) la gestion de la localité des accès mémoire
+doit être prise en compte au niveau du noyau du système d’exploitation et elle doit
+être effectuée d’une manière transparente aux applications utilisateur; et 
+(ii) les noyaux monolithiques actuels sont incapables de renforcer la localité des 
+accès mémoire des threads d’une même application parallèle, car la notion de threads
+dans ces noyaux est intrinsèquement inadaptée pour les processeurs many-cores.
+Par conséquent, nous pensons que la démarche suivie jusqu’à présent pour faire
+évoluer les noyaux monolithiques n’est pas suffisante et qu’il est impératif de
+mettre la question de la localité des accès mémoire au centre de cette évolution.
+
+Pour prouver notre thèse, nous avons conçu et réalisé ALMOS (Advanced Locality 
+Management Operating System), un système d’exploitation expérimental à base de 
+noyau monolithique distribué. ALMOS dispose d’un nouveau concept de thread, nommé 
+Processus Hybrides. Il permet à son noyau de renforcer, d’une manière transparente, 
+la localité des accès mémoire liés à l'exécution de chaque thread. La gestion des 
+ressources (cores et mémoires physiques) dans le noyau d’ALMOS est distribuée 
+renforçant la localité des accès mémoire lors de la réalisation des services 
+systèmes. La prise de décision concernant l’allocation mémoire, le placement des 
+tâches et l’équilibrage de charge dans le noyau d’ALMOS est décentralisée, 
+multi-critères et sans prise de verrou. Elle repose sur une infrastructure 
+distribuée coordonnant d’une manière scalable l’accès aux ressources.
+
+En utilisant le prototype virtuel précis au cycle et au bit près du processeur 
+many-core TSAR, nous avons expérimentalement démontré que : (i) les performances
+(scalabilité et temps d’exécution) du schéma d'ordonnancement distribué du noyau
+d’ALMOS sur 256 cores dépassent celles des noyaux monolithiques existants; 
+(ii) la réalisation répartie de l’appel système fork permet de passer à l’échelle
+ce service système sur 512 cores; (iii) le coût de la mise à jour de 
+l’infrastructure distribué de prise de décisions du noyau d’ALMOS ne nécessite
+que 0.05% de la puissance de calcul totale du processeur TSAR; (iv) les performances
+(scalabilité, temps d’exécution et trafic distant) de la stratégie d’affinité
+mémoire du noyau d’ALMOS, nommé Auto-Next-Touch, dépassent celles des deux
+stratégies First-Touch et Interleave sur 64 cores; (v) le modèle de processus
+hybrides d’ALMOS permet de passer à l’échelle deux applications hautement
+multi-threads existantes sur 256 cores et une troisième sur 1024 cores; 
+et enfin (vi) le couple ALMOS/TSAR (64 cores) offre systématiquement une bien 
+meilleure scalabilité que le couple Linux/AMD (Interlagos 64 cores) pour 
+8 applications de classe HPC et traitement d’images.