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| author | Masataka Kohagura <kohagura@cr.ie.u-ryukyu.ac.jp> |
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--- a/presen/s6/index.html Tue May 13 14:06:29 2014 +0900 +++ b/presen/s6/index.html Tue May 13 17:00:04 2014 +0900 @@ -161,11 +161,8 @@ <p> 上記 2点を実装して、I/O と並列計算が同時に実行し、なおかつ I/O の処理を乱されないようにすることによって、全体のパフォーマンスを上げたい。 </p> - </div> - - <div class='slide'> - <h2>I/O の読み込み方法</h2> + <p>I/O の読み込みと並列計算の方法は以下の 3 つの方法を試みた。</p> <ol> <li> mmap 後に並列計算 @@ -177,19 +174,63 @@ read と 並列計算 が同時に実行 </li> </ol> + </div> + <div class='slide'> + <h2>mmap の特徴</h2> + + <img src='images/mmap.png' style="height:300px" align="middle" > + <br> + + <ul> + <li> + mmap は、仮想メモリ空間にファイルの中身を対応させ、そのメモリ空間に + アクセスされたら、 OS が読み込みを行う。<br> + </li> + <li> + code の記述はシンプルだが、スレッドが読み込み終わるまで待たされる。 <br> + </li> + <li> + 読み込みが OS 依存となるので、環境に左右されやすく、読み込みを細かく制御することが難しい。 + </li> + </ul> </div> + <div class='slide'> + <h2>読み込みながら計算を行う</h2> + <p>mmap を使用せずに、read を独立したスレッドで実行させる。そして、読み込んだ部分に対して Word Count を並列に起動する。 + </p> + <br> + <img src='images/divide_read.png' style="height:350px" align="middle" > + <!--図をUML に近いものに変更 --> + <br> + + <ul> + <li> read は全て読み込み終えるまで連続で動作しファイルを読み込む </li> + <li> read の待ちは CPU を消費しない </li> + <li> 読み込み終わったブロックに対して、Word Count を起動する </li> + <li> + WordCount Task を一度に全て生成すると、その Task でメモリを圧迫するので、 + ある程度の数でまとめた Block という単位で徐々に Task を起動していく。 + </li> + </ul> +</div> + + <div class='slide'> + <h2>読み込みを行ってから計算を行う</h2> + <br> + <img src='images/read.png' style="height:350px" align="middle" > + <br> + + <ul> + <li> 読み込みを行ってから計算を行うので、読み込みの間、CPU に待ち時間が発生してオーバーヘッドとなる。 </li> + </ul> +</div> <div class='slide'> <h2>I/Oを含むアプリケーションの並列化</h2> <p> - ファイル内の文字列検索を行うようなプログラムを走らせたとき、 - 文字列検索よりもファイルの読み込みに時間がかかることが多い。 - </p> - - <p> I/O は、ディスクからの読み込む時間がかかる。<br> -> <font color = red>I/O をどのように実装したら、並列処理とI/Oが干渉をなくして全体のパフォーマンスを上げれるか??</font><br> </p> @@ -251,47 +292,8 @@ </div> <div class='slide'> - <h2>mmap の特徴</h2> - - <img src='images/mmap.png' style="height:300px" align="middle" > - <br> - - <ul> - <li> - mmap は、仮想メモリ空間にファイルの中身を対応させ、そのメモリ空間に - アクセスされたら、 OS が読み込みを行う。<br> - </li> - <li> - code の記述はシンプルだが、スレッドが読み込み終わるまで待たされる。 <br> - </li> - <li> - 読み込みが OS 依存となるので、環境に左右されやすく、読み込みを細かく制御することが難しい。 - </li> - </ul> - </div> - - <div class='slide'> - <h2>読み込みながら計算を行う</h2> - <p>mmap を使用せずに、read を独立したスレッドで実行させる。そして、読み込んだ部分に対して Word Count を並列に起動する。 - </p> - <br> - <img src='images/divide_read.png' style="height:350px" align="middle" > - <!--図をUML に近いものに変更 --> - <br> - - <ul> - <li> read は全て読み込み終えるまで連続で動作しファイルを読み込む </li> - <li> read の待ちは CPU を消費しない </li> - <li> 読み込み終わったブロックに対して、Word Count を起動する </li> - <li> - WordCount Task を一度に全て生成すると、その Task でメモリを圧迫するので、 - ある程度の数でまとめた Block という単位で徐々に Task を起動していく。 - </li> - </ul> -</div> - - <div class='slide'> <h2>Blocked Read の実装</h2> + 読み込みながら並列計算を実行する方法を、Blocked Read と名付けた。 <br> <img src='images/blockread.png' style="height:300px"align="middle"> <!-- UML 形式にして --> @@ -316,6 +318,23 @@ </div> <div class='slide'> + <h2>Blocked Read 間に Task が割り込まれないようにする</h2> + <br> + <img src='images/read_break.png' style="height:300px"align="middle"> + <!-- UML 形式にして --> + <br> + + <ul> + <li> + I/O を含むアプリケーションの実行時間は、ほとんどが I/O ネックとなることが多い。 + </li> + <li> + 読み込みの間に Task が割り込まれると、全体の実行速度が遅くなってしまう。 + </li> + </ul> + </div> + + <div class='slide'> <h2>I/O 専用 thread での Blocked Read の実装</h2> <br> <img src='images/IO_0blockread.png' style="height:350px"> @@ -341,7 +360,7 @@ Word Count を実行した後に、読み込むファイルをキャッシュから追い出すために、 <pre>% sudo purge </pre> - を実行して、再測定を行っている。 + を実行して繰り返し、測定を行っている。 </div> <div class='slide'> @@ -456,9 +475,6 @@ </tbody> </table> <ul> - <li> - GPU の場合、キャッシュに入った時の実行速度は94.479秒である。 - </li> </ul> </div> @@ -468,6 +484,9 @@ <div class='slide'> <h2>実験2: Blocked Read size を変更してみる</h2> <p> +filesize : 1GB +</p> +<p> Blocked read Task 1つ当たりの読み込み量 : <font color=red>128 kbyte </font>* 48 </p> <table border="2" cellpadding="0" cellspacing="0"> @@ -567,6 +586,14 @@ </tr> </tbody> </table> + <ul> + <li> + Blocked Read size を大きくすると、mmap は遅くなってしまう。 + </li> + <li> + <font color=red>Blocked Read(IO_0) かつ、CPU 12 の時、最速となった。</font> + </li> + </ul> </div> <div class='slide'> @@ -640,11 +667,76 @@ </tr> </tbody> </table> + <ul> + <li> + Blocked Read size を大きくすればするほど、mmap は遅くなる。 + </li> + <li> + どの大きさでも Blocked Read(IO_0) は安定した速度がでる。 + </li> + </ul> </div> + + <div class='slide'> +<h2>実験4: mmap 後に madvise で読み込み方法を設定する</h2> + +<p> +Blocked read Task 1つ当たりの読み込み量 : 16 kbyte * 48 +</p> +<table border="2" cellpadding="0" cellspacing="0"> + <tbody> + <tr align="center"> + <td>madvise flag </td> + <td></td> + <td>time(s)</td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_NORMAL(default)</td> + <td></td> + <td><div align=right>11.841</div></td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_RANDOM</td> + <td></td> + <td><div align=right>42.891</div></td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_SEQENTIAL</td> + <td></td> + <td><div align=right>38.935</div></td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_WILLNEED</td> + <td></td> + <td><div align=right>10.916</div></td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_DONTNEED</td> + <td></td> + <td><div align=right>17.506</div></td> + </tr> + <tr> + <td>MADV_FREE</td> + <td></td> + <td><div align=right>16.863</div></td> + </tr> + </tbody> +</table> + + <ul> + <li> + madvise はマッピングされたメモリに対してどのように処理を行うか指定することができる。kernel はそれに応じて読み込みを行う。 + </li> + <li> + kernel に読み込みを任せたほうが速い。 + </li> + </ul> + </div> + + <div class='slide'> -<h2>実験4: 別のコンピュータにて測定</h2> -<p>実験環境</p> +<h2>実験5: 別のコンピュータにて測定</h2> <ul> <li>OS : <font color=red>Cent OS 6.5</font></li> <li>CPU : Core i7-3770 3.40GHz</li> @@ -652,7 +744,6 @@ <li>HDD : 2TB 7200 rpm SATA <font color=red>6.0 Gbps</font> </li> </ul> <p> -<p> ファイルをキャッシュから追い出すために、以下のコマンドを実行した。 <pre>% sysctl -w vm.drop_caches=3</pre> <p> @@ -770,7 +861,13 @@ mmap での実行時は、Blocked Read size を小さくしたほうが速度が向上した。これは、まとめと読み込むサイズが小さくなればなるほど、sequential access に近い動作になるからであると考えられる。 </p> <p> - I/O の読み込みと Word Count などの Task を並列に動作させるときは、I/O と Task を同時に走らせる + I/O の読み込みと並列計算を分離して、同時に処理させたほうが、全体的に安定した速度がでる。mmapだと、一度に読み込む大きさが大きくなってしまうと遅くなる。 + </p> + <p> + mmap は OS での読み込み依存のため、環境によって左右されやすい。 + </p> + <p> + mmap の読み込み方法を指定することができるが、default である MADV_NORMAL でも充分に速くなる。 </p> </div>