Benefits of Adding Hardware Support for Broadcast and Reduce Operations in MPSoC Applications
Notice bibliographique
Résumé
MPI has been used as a parallel programming model for supercomputers and clusters and recently in MultiProcessor Systems-on-Chip (MPSoC). One component of MPI is collective communication and its performance is key for certain parallel applications to achieve good speedups. Previous work showed that, with synthetic communication-only benchmarks, communication improvements of up to 11.4-fold and 22-fold for broadcast and reduce operations, respectively, can be achieved by providing hardware support at the network level in a Network-on-Chip (NoC). However, these numbers do not provide a good estimation of the advantage for actual applications, as there are other factors that affect performance besides communications, such as computation. To this end, we extend our previous work by evaluating the impact of hardware support over a set of five parallel application kernels of varying computation-to-communication ratios. By introducing some useful computation to the performance evaluation, we obtain more representative results of the benefits of adding hardware support for broadcast and reduce operations. The experiments show that applications with lower computation-to-communication ratios benefit the most from hardware support as they highly depend on efficient collective communications to achieve better scalability. We also extend our work by doing more analysis on clock frequency, resource usage, power, and energy. The results show reasonable scalability for resource utilization and power in the network interfaces as the number of channels increases and that, even though more power is dissipated in the network interfaces due to the added hardware, the total energy used can still be less if the actual speedup is sufficient. The application kernels are executed in a 24-embedded-processor system distributed across four FPGAs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».