26/09/2016 - Améliorer les performances des serveurs en optimisant l'accès à la mémoire

Menéame

Une thèse de CiTIUS (Centre Singular de Recherche en Tecnoloxías da Información de la Universidade de Santiago de Compostela) montre comment augmenter jusqu'à 70% les performances des serveurs qui s'occupent de la gestion de multiples tâches ou utilisateurs.

Les processeurs multinoyaux - également appelés multicore - sont la base technologique de tout équipement informatique actuel: PCs, tablettes, smartphones ou même smartwatchs intègrent dans leurs circuits ce type d'architectures matérielles, principalement en raison de leur capacité à exécuter différentes tâches en même temps. Dans le cas des serveurs destinés à fournir des services Internet, des simulations scientifiques ou des calculs industriels, les potentialités informatiques augmentent grâce à leur plus grand nombre de processeurs, un avantage qui permet à ces machines d'accomplir des tâches aussi complexes que de servir de nombreux utilisateurs en même temps ou de résoudre des simulations avec de grandes quantités de données; cependant, exploiter cette potentialité est loin d'être simple.

C'est précisément sur les serveurs que la disposition spatiale des éléments matériels joue un rôle crucial. Une caractéristique particulière de ce type d'équipement est que l'accès à l'endroit où les données sont stockées - la mémoire - est partagé, ce qui signifie que tous les processeurs et leurs noyaux peuvent y accéder à tout moment pour obtenir des données; cependant, et selon la façon dont le serveur est construit en interne, certains de ces noyaux auront la capacité d'accéder à des parties de la mémoire plus rapidement que d'autres. Ces petites différences constituent un domaine d'intérêt scientifique maximal, en raison de leur relation étroite avec une perte éventuelle de performance des serveurs; l'importance de leur étude réside dans le fait que la technologie permet actuellement de rendre les processeurs plus rapides chaque année, mais la vitesse de la mémoire ne s'accroît pas au même rythme, de sorte que l'écart de vitesse entre les deux est de plus en plus grand.

En général, les programmeurs tiennent compte du nombre de noyaux, mais ils s'inquiètent rarement du point exact de la mémoire dans laquelle l'information est stockée. Ainsi, les systèmes d'exploitation (tels que Windows, Linux, IOs ou Android) ont l'habitude de répartir le travail à l'intérieur d'un serveur en fonction des noyaux disponibles, en gardant les données en mémoire sans prêter trop d'attention à quel noyau les utiliser. Dans la pratique, ce manque de temps d'accès aux différentes zones de mémoire peut entraîner une réduction très significative des performances, augmentant ainsi le temps consacré à l'exécution des programmes.

Compteurs matériels: 'espions' à faible niveau

Depuis un certain temps, les fabricants de processeurs parient d'inclure dans leurs conceptions un outil connu sous le nom de compteurs matériels, un type de registres conçus pour attester ce qui se passe à l'intérieur du processeur en temps réel; en analysant sa réponse, le programmeur peut connaître le comportement de toutes les applications qui courent sur son ordinateur avant que l'exécution ne soit terminée, ainsi que celui des différents threads ou "fils" - petits fragments du programme, partiellement indépendants, qui travaillent ensemble mais qui peuvent être isolés pour l'exécution dans différents noyaux - Je ne sais pas. Entre autres choses, les compteurs matériels fournissent des détails sur l'accès aux données de mémoire de ces fils.

Grâce à cette information, le Groupe d'Architecture des Ordinateurs du CITIUS a réussi à établir de nouveaux modèles de performance pour leur déploiement sur serveurs, qui présentent essentiellement deux avantages principaux: d'abord, ils montrent aux programmeurs le comportement de leur code, leur donnant des pistes sur la façon de l'améliorer; mais en outre, ils permettent d'établir des stratégies orientées vers la prise de décisions pendant la mise en œuvre d'un programme, dans le but d'améliorer leurs performances. Pour cela, ils ont développé un outil à but spécifique, capable d'obtenir les informations générées par les compteurs et d'afficher les modèles de performance, de manière très confortable pour l'utilisateur et avec une faible influence sur les performances du système.

Cette même information a également servi aux scientifiques pour créer un système de migration des fils, qui déplace automatiquement les threads entre les différents noyaux des processeurs, afin de trouver le meilleur emplacement pour chacun et d'optimiser leur exécution en temps réel, de manière transparente à l'utilisateur. En substance, ce système de migration recueille constamment des informations sur le comportement des fils - une stratégie économique en termes d'efficacité, puisque l'utilisation de compteurs matériels ralentit moins de 2% l'exécution - en utilisant ce système afin d'identifier le noyau qui est dans les meilleures conditions pour exécuter de la manière la plus efficace les fils (ou les programmes).

Améliorations pouvant atteindre 70%

Le travail, fruit d'une thèse de doctorat récemment défendue par le chercheur Oscar García au CiTIUS, a été validé après évaluation de la précision du système de migration de fils avec des essais basés sur les NAS Parallel Benchmarks, une banque de test conçue par des ingénieurs de l'Agence spatiale américaine (NASA) pour mesurer les performances des ordinateurs.

Au cours du processus de validation, quatre programmes distincts ont été exécutés simultanément sur un serveur avec un nombre identique de processeurs (en simulant une hypothèse dans laquelle quatre utilisateurs se connectent à la fois au même serveur); ainsi, on a observé que si tous les programmes sont exécutés dans des processeurs qui accèdent à leurs données de la manière la plus efficace possible - c'est-à-dire en lisant toujours la mémoire la plus appropriée -, les choses fonctionnent simplement bien, quelque chose de mieux que d'habitude lorsque le responsable de la distribution est le système d'exploitation. Au contraire, dès que les programmes lisent la mémoire aussi lentement que possible, les performances tombent de façon effrayante sans que le système d'exploitation puisse rien faire pour la réparer, car il n'utilise pas d'informations sur l'utilisation de la mémoire.

Les tests successifs ont montré comment, dans ce type de situations, le système de migration de fils développé dans le CITIUS permettait d'améliorer les performances jusqu'à 70%. Des résultats qui, s'ils sont intégrés dans le système d'exploitation, pourraient améliorer considérablement les performances des serveurs multiutilisateurs. Comme l'expliquent les auteurs du travail, le saut qualitatif serait particulièrement apprécié dans des cas tels que les serveurs Internet ou ceux consacrés à des problèmes de simulation scientifique ou technique, parce qu'il s'agit d'environnements où des programmes à grande utilisation de la mémoire et un nombre considérable de fils de termina

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'Hardware Counter Based Performance Analysis, Modelling, and Improvement through Thread Migration in NUMA Systems'

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