Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
ハイパースレッディングの 並列化効率への影響 / Hyperthreading and Par...
Search
kaityo256
PRO
May 23, 2013
Programming
5
59
ハイパースレッディングの 並列化効率への影響 / Hyperthreading and Parallel Efficiency
ハイパースレッディングの有無が実アプリ(分子動力学法)に与えるの影響を1024ノード規模で調べた結果。
測定日は2011年6月と古いので注意。
kaityo256
PRO
May 23, 2013
Tweet
Share
More Decks by kaityo256
See All by kaityo256
渡辺研Slackの使い方 / Slack Local Rule
kaityo256
PRO
10
11k
卒論の書き方 / Happy Writing
kaityo256
PRO
54
28k
生成AIとの付き合い方 / Generative AI and us
kaityo256
PRO
13
7k
モンテカルロ法(3) 発展的アルゴリズム / Simulation 04
kaityo256
PRO
10
1.7k
UMAPをざっくりと理解 / Overview of UMAP
kaityo256
PRO
12
4.3k
SSH公開鍵認証による接続 / Connecting with SSH Public Key Authentication
kaityo256
PRO
7
760
論文紹介のやり方 / How to review
kaityo256
PRO
18
90k
デバッグの話 / Debugging for Beginners
kaityo256
PRO
18
1.9k
ビット演算の話 / Let's play with bit operations
kaityo256
PRO
8
730
Other Decks in Programming
See All in Programming
MDN Web Docs に日本語翻訳でコントリビュート
ohmori_yusuke
0
640
メルカリのリーダビリティチームが取り組む、AI時代のスケーラブルな品質文化
cloverrose
2
510
なぜSQLはAIぽく見えるのか/why does SQL look AI like
florets1
0
440
AgentCoreとHuman in the Loop
har1101
5
220
フルサイクルエンジニアリングをAI Agentで全自動化したい 〜構想と現在地〜
kamina_zzz
0
400
AIエージェントの設計で注意するべきポイント6選
har1101
7
3.4k
The Past, Present, and Future of Enterprise Java
ivargrimstad
0
480
OSSとなったswift-buildで Xcodeのビルドを差し替えられるため 自分でXcodeを直せる時代になっている ダイアモンド問題編
yimajo
3
600
2026年 エンジニアリング自己学習法
yumechi
0
130
余白を設計しフロントエンド開発を 加速させる
tsukuha
7
2.1k
Data-Centric Kaggle
isax1015
2
760
コントリビューターによるDenoのすゝめ / Deno Recommendations by a Contributor
petamoriken
0
200
Featured
See All Featured
How to Ace a Technical Interview
jacobian
281
24k
KATA
mclloyd
PRO
34
15k
Paper Plane
katiecoart
PRO
0
46k
AI in Enterprises - Java and Open Source to the Rescue
ivargrimstad
0
1.1k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
307
120k
Leadership Guide Workshop - DevTernity 2021
reverentgeek
1
200
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
331
21k
A Soul's Torment
seathinner
5
2.2k
How Fast Is Fast Enough? [PerfNow 2025]
tammyeverts
3
450
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
160
Applied NLP in the Age of Generative AI
inesmontani
PRO
4
2k
16th Malabo Montpellier Forum Presentation
akademiya2063
PRO
0
47
Transcript
1/13 ハイパースレッディングの 並列化効率への影響 東京大学物性研究所 渡辺宙志 2013年5月23日
2/13 400万粒子/ノードに固定し、ノード数を増やすウィークスケーリング 1000ステップ計算するのにかかった時間をプロット @物性研 SGI Altix ICE 8400EX 観測事実 (1/2)
オーバーヘッド
3/13 観測事実 (2/2) (1) 粒度が疎、つまり計算時間に比して通信時間が相当 短いはずなのに、ウィークスケーリングで高並列時に 性能が劣化する (2) 力の計算時間を測定してみると、通信を含まないは ずなのにプロセスごとに時間がばらついている
(3) 時間のばらつきはプロセス数を増やすと大きくなり、 全体同期により性能劣化を招いている (4) まったく同じ計算をしても、遅いプロセスは毎回異なる システムノイズ(OSジッタ)だろうか? しかしOSジッタにしては影響が大きすぎる
4/13 調べたいこと (1) プロセスの実行時間の揺らぎを精密に調べる (2) ハイパースレッディング(HT) の並列性能への影響を 調べる
5/13 HTなし HTあり HTなしでは、物理コアひとつにMPIプロセス一つをバインドする。 HTありでは、物理コアが二つの論理コアになるが、 物理コア一つにMPIプロセスを一つバインド。 計算条件 (1/2) HTの有無以外の計算条件は変えない
6/13 計算条件 (2/2) 東京大学物性研究所 システムB SGI Altix ICE 8400EX CPU:
Intel Xeon X5570 2.93GHz 4コア/CPU、2CPU/ノード 計算資源: 計算条件: カットオフ2.5σのLennard-Jones粒子系 時間ステップ 0.001、数密度: 0.5 粒子数: 50万粒子/コア、 400万粒子/ノード Flat-MPIによる領域分割 計算コード:http://mdacp.sourceforge.net/ 測定日:2011年6月 ※ HT無効の計算は1ノードから1024ノードまで数点を、 HTを有効にした計算は、1024ノード、8192コアの一点のみを計算
7/13 粒子をメッシュに登録 隣接粒子リストを作成 力の計算 位置と速度を更新 リストはまだ有効か? No Yes 領域からはみ出した粒子の処理 粒子の位置情報を更新
MPI_Sendrecv MPI_Sendrecv MPI_Allreduce 計算アルゴリズム ※通信は全てブロッキング通信
8/13 粒子をメッシュに登録 隣接粒子リストを作成 力の計算 位置と速度を更新 リストはまだ有効か? No Yes 領域からはみ出した粒子の処理 粒子の位置情報を更新
測定する場所 計算全体: このループを 1000ステップ積算 力の計算: ここだけをステップごと、 プロセスごとに計測 ※計算全体は並列化効率の定義のため、力の計算は揺らぎの測定のために調べる
9/13 Hyper-Threadingの影響 HTを有効にするだけで並列化効率が 大きく改善(66%→90%)
10/13 あるステップにおける、プロセスごとの「力の計算」に かかった時間の累積確率分布 ほとんどのプロセスの揺らぎはガウス分布に従うが、飛び抜けて遅い連中がいる → システムからのノイズ? 計算時間の揺らぎ (1/3)
11/13 誤差関数でフィットしてみる 特徴的な時間「τ」 ガウス分布の標準偏差に相当 HTなし:平均時間 143.785 [ms] 標準偏差 0.29 [ms]
HTあり:平均時間 143.940 [ms] 標準偏差 0.36 [ms] 一番遅かったプロセス: HTなし: 221.543 [ms] HTあり: 164.009 [ms] 平均からのずれが256σ 統計情報からはHTなしの方が優れている(平均も揺らぎも小さい)が・・・ 一番遅いプロセスの実行時間がHTにより大きく改善された 計算時間の揺らぎ (2/3)
12/13 計算時間の揺らぎ (3/3) 各ステップでもっとも計算が遅かったランク番号 (HTあり) ロードインバランスのせいではない (同じペアリストを使い回す間は粒子ペア 数が固定であるにも関わらず、毎ステップ一番遅いプロセスが違うから) 何か構造がありそう。ラウンドロビンで何かやってる?
13/13 まとめのようなもの (1) Hyper-Threading Technologyを有効にすることで 並列化効率が大きく向上→HTによるスムーズなス レッドの切り替えが要因? (2) 揺らぐ時間は80ミリ秒といったオーダー →
OSジッタとしては大きすぎる (3) 通信を含まないはずの領域を測定しているのに、計 算時間が大きく揺らぐ →通信の後処理が割り込んでいる?