TP4 : Éxécution sur architecture multi-cluster
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0. Objectif
On cherche dans ce quatrième TP à augmenter encore le débit de la chaîne de décompression, pour permettre - par exemple - de traiter des images de plus grandes dimensions, tout en respectant la fréquence video. Cette augmentation de débit peut être obtenue en augmentant la fréquence d'horloge, mais cette approche a évidemment des limites. On essayera donc plutôt d'augmenter le parallélisme de traitement du flux MJPEG.
Pour augmenter le parallélisme, il ne suffit pas d'augmenter le nombre de processeurs dans l'architecture matérielle, il faut également augmenter le nombre de tâches de l'application logicielle (afin d'utiliser ces nouveaux processeurs) : cela impose de modifier la structure du TCG.
- La première partie du TP vise la définition d'un graphe de tâches multi-pipeline.
- La seconde partie du TP porte sur la définition d'une architecture matérielle multi-clusters.
- La troisième partie du TP analyse l'impact du placement des canaux de communication
sur les bancs mémoire dans les architectures de type
NUMA
(Non Uniform Memory Access).
Commencez par créer un répertoire de travail tp4
, et recopiez dans ce répertoire les différents
fichiers et/ou répertoires sources contenus dans le répertoire tp3
.
1. Parallélisation du TCG
Le TCG défini dans le TP1 et re-utilisé dans les TP2 et TP3 comportait 7 tâches. Il exploitait un parallélisme de type macro-pipeline : différentes tâches traitent différents blocs de la même image. Toutes ces tâches s'exécutent en parallèle, mais travaillent sur des blocs différents de l'image. Il est difficile d'augmenter le nombre d'étages de ce macro-pipeline, car les tâches les plus coûteuses en temps de calcul (VLD et IDCT) ne se découpent pas facilement en sous-tâches.
On va donc exploiter un autre type de parallélisme en utilisant deux pipelines
de décompression (tel qu'illustré sur la figure ci-contre). Chaque pipeline traite une image complète.
Pour ce faire, on introduit une tâche chargée de distribuer aternativement aux deux pipe-line le flux MJPEG.
Cette nouvelle tâche, nommée split
, se situera entre les tâches tg
et demux
.
La tâche libu
doit être modifiée pour récupérer alternativement les images décompressées
provenant des deux pipelines, avant de les envoyer vers la tâche ramdac
.
Modifiez la structure du TCG dans la description DSX de l'application.
Vous devez introduire un nouveau modèle de tâche pour la tâche split
, puis modifier
le modèle de la tâche libu
. Il faut ensuite modifier
la topologie du TCG en définissant explicitement toutes les intances de tâches et tous
les canaux de communication nécessaires.
Le code de la tâche split
doit analyser octet par octet le flux MJPEG, précisement en détectant
le marqueur de début d'image (SOI = 0xffd8), de façon à l'aiguiller vers le bon canal de sortie.
Le pseudo-code correspondant à l'algorithme de split
est :
canal de sortie = le premier toujours : b = lire un octet si b == 0xff m = lire un octet si m == 0xd8 remplir la sortie courante de 0xff envoyer le bloc changer de canal de sortie écrire b dans la sortie écrire m dans la sortie retourner au début de la boucle écrire b dans la sortie
Conseil : pensez à utiliser l'API des block_io
, pour laquelle vous pourrez trouver un exemple d'utilisation dans la tâche demux.
Pour valider fonctionnellement cette nouvelle description de l'application logicielle, déployez-la sur une station de travail POSIX. Vous devez normalement voir les mêmes images qu'avant, dans le même ordre.
2. Architecture matérielle multi-processeur clusterisée
Pour supporter la charge induite par ces nouvelles tâches, il faut augmenter le nombre d'unités de traitement (processeurs ou coprocesseurs). Afin d'éviter que l'accès à la mémoire ne devienne un goulot d'étranglement, il est également souhaitable d'augmenter le nombre de bancs mémoire physique, de façon à répartir les données. Et lorsque le nombre d'entités communicantes (initiateurs ou cibles) augmente, il est utile de structurer l'architecture en sous-systèmes distincts.
Cette structuration a des justifications fonctionnelles :
- On cherche à regrouper dans un même sous-sytème les différents composants matériels qui réalisent une même partie de l'application, et qui communiquent fortement entre eux.
- Elle facilite également la réalisation matérielle : chaque sous-système pourra être implanté physiquement dans un même domaine synchrone, et utiliser sa propre horloge, conformément au principe GALS (Globally Asynchronous, Locally Synchronous).
Chaque sous-système constitue un cluster (ou encore grappe), et contient des processeurs, de la mémoire, et dispose de son propre mécanisme d'interconnexion local.
Les différents clusters sont interconnectés entre eux par un micro-réseau à interface
VCI, qui pourra être modélisé par un composant Vgmn
.
On utilisera comme mécanisme d'interconnexion interne à chaque cluster le composant
LocalCrossbar (voir SoclibComponents). Ce composant matériel est un petit crossbar (tous les composants initiateur sont physiquement reliés à tous les composants cible),
qui possède un nombre variable de ports initiateur et cible
permettant de connecter les composants matériels appartenant au cluster. Il possède également
deux ports initiateur (initiator_to_up
) et cible (target_to_up
) permettant l'accès au micro-réseau.
Cette structuration aboutit donc à l'utilisation d'un mécanisme d'interconnexion à deux niveaux
(interconnect global : Vgmn
, et interconnect local : LocalCrossbar
), bien que tous les
composants matériels (initiateurs et cibles) continuent à partager le même espace d'adressage.
Pour faciliter l'exploration architecturale, on souhaite définir une architecture générique dont les paramètres sont:
- la latence minimale du Vgmn
- le nombre de clusters et, pour chaque cluster,
- le nombre de bancs mémoire
- le nombre de processeurs
Utilisez la définition de l'architecture ClusteredNoirqMulti.
3. Déploiement et exploration architecturale
Modifiez la description DSX de l'application MJPEG :
- Remplacez l'instanciation de VgmnNoirqMulti par
archi = ClusteredNoirqMulti( cpus = [1, 2, 2, 1], rams = [1, 1, 1, 1], min_latency = 10 )
- Ajoutez la création des coprocesseurs
tg
etramdac
sur le premier et le dernier cluster respectivement.
La structure de l'application logicielle (TCG), et l'architecture matérielle étant définies, l'exploration architecturale consiste donc à analyser l'influence du placement des objets logiciels sur les composants matériels. On s'intéresse tout particulièrement au placement des canaux de communication sur les bancs mémoire physiques.
Dans ce type d'architecture multi-clusters, les temps d'accès à la mémoire sont très différents, suivant qu'un processeur adresse la mémoire locale à son propre sous-système, la mémoire locale à un autre sous-système. On parle ainsi d'architecture NUMA (Non Uniform Memory Access).
Refaites le placement des canaux de communication de manière intelligente. Essayez ensuite de faire varier le placement de l'état par rapport au placement du canal, de placer le canal plutôt du côté de la consommation, ou de la production, ...
- Redéployez les canaux MWMR et les tâches sur les rams aux noms de la forme
[uc]ram<no cluster>_<no>
Combien faut-il de cycles pour décompresser 25 images?
Essayez d'en extraire un critère de performance en fonction des
placements.
Pour cette question, si vous trouvez la simulation trop longue pour 25 images, ne vous basez pas
sur la simulation pour une image, car le pipeline de traitement est vide au départ. Essayez
de prendre au moins 7 images, et d'ignorer le temps de remplissage (2 premières
images).
4. Compte-Rendu
Comme pour les TP précédents, vous rendrez une archive contenant :
$ tar tzf binome0_binome1.tar.gz tp4/ tp4/rapport.pdf tp4/mjpeg/ tp4/mjpeg/mjpeg.py tp4/mjpeg/src/ tp4/mjpeg/src/iqzz/iqzz.c tp4/mjpeg/src/iqzz/iqzz.task tp4/mjpeg/src/libu/libu.c tp4/mjpeg/src/libu/libu.task tp4/mjpeg/src/split/split.c tp4/mjpeg/src/split/split.task
Cette archive devra être livrée avant le jeudi 13 janvier 2011, 18h00 à [MailAsim:joel.porquet Joël Porquet]
Suite
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