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Enregistrement W4321480070 · doi:10.1002/cpe.7655

Design of a portable implementation of partitioned point‐to‐point communication primitives

2023· article· en· W4321480070 sur OpenAlexaff
W. Pepper Marts, Andrew Worley, Prema Soundarajan, Derek Schafer, Matthew G. F. Dosanjh, Ryan E. Grant, Purushotham Bangalore, Anthony Skjellum, Sheikh Ghafoor

Notice bibliographique

RevueConcurrency and Computation Practice and Experience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueParallel Computing and Optimization Techniques
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaOffice of ScienceUniversity of Alabama at BirminghamSandia National LaboratoriesU.S. Department of EnergyNational Nuclear Security AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceThread (computing)Message passingMessage Passing InterfaceParallel computingPoint-to-pointMultithreadingInitializationSerializationInterface (matter)Inter-process communicationConcurrencyDistributed computingOperating systemComputer networkProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Message Passing Interface (MPI) has been the dominant message passing solution for scientific computing for decades. MPI point‐to‐point communications are highly efficient mechanisms for process‐to‐process communication. However, MPI performance when processes utilize multiple threads is slowed by concurrency protections in the MPI library. MPI's current thread level interface imposes these overheads throughout the library when thread safety is needed. While much work has been done to reduce multithreading overheads in MPI, a solution is needed that reduces the number of messages exchanged in a threaded environment. Partitioned communication is included in the MPI 4.0 standard as an alternative that addresses the challenges of multithreaded communication in MPI today. Partitioned communication reduces overall message volume by creating a buffer‐sharing mechanism between threads such that they can indicate when portions of a communication buffer are available to be sent. Separation of the control and data planes in MPI is enabled by allowing persistent initialization and single occurrence message buffer matching from the indication that the data is ready to be sent. This enables the usage of underlying hardware primitives like triggered operations, where commands (destination, size, etc.) can be set up prior to data buffer readiness and readiness triggered with a simple doorbell/counter later. This approach is useful for future development of MPI operations in environments where traditional networking commands can have performance challenges, like accelerators (GPUs, FPGAs). In this paper, we detail the design and implementation of a layered library (built on top of MPI‐3.1) and an integrated Open MPI solution that supports the new, MPI‐4.0 partitioned communication feature set. The library will enable applications to use currently released MPI implementations and older legacy libraries to provide partitioned communication support while also enabling further exploration of this new communication model in new applications and use cases. We will compare the designs of the library and native Open MPI support, provide performance results and comparisons between the two approaches, and lessons learned from the implementation of partitioned communication in both library and native forms. We find that the native implementation and library have similar performance with a percentage difference under 0.94% in microbenchmarks and performance within 5% for a partitioned communication enabled proxy application.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,837
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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