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Forum TERATEC 2021
Jeudi 24 juin - Ateliers techniques

Atelier 06 de 16h00 à 18h00

Stockage HPC : de nouveaux paradigmes pour s’attaquer aux défis des architectures Exascale
Présidé par Philippe Deniel, chef du Laboratoire architecture du stockage et des systèmes, CEA DAM

SHAMan: un framework flexible pour l’auto-réglage des systèmes Calcul Haute Performance
Par Sophie Robert, Doctorante, Atos,
Soraya Zertal, Maitre de Conférence Hors Classe, UVSQ
et Philippe Couvée, Senior Software Architect, ATOS

Les composants des ordinateurs modernes, qu’ils soient matériels ou logiciels, possèdent un grand nombre de paramètres de réglage. Garantir une paramétrisation optimale de ces composants est crucial pour maximiser la performance délivrée par les systèmes informatiques. Ceci est tout spécialement important pour les systèmes dédiés au calcul haute performance (HPC) car plusieurs composants d’un cluster peuvent être paramétrés comme les interfaces des librairies de passage de messages (MPI), des baies de stockage ou des accélérateurs d’Entrées/Sorties.

Les méthodes d’auto-paramétrisation basées sur les optimisations de boîtes noires ont donné de bons résultats pour trouver les paramétrisations optimales de systèmes informatiques complexes. Nous proposons un nouveau framework d’optimisation, nommé SHAMan pour Smart HPC MANager. Il fournit une application web pour effectuer une auto-paramétrisation basée sur le principe de boîte noire pour des composants exécutant les applications utilisateurs dans un contexte distribué.

Actuellement, ce framework intègre trois heuristiques de l’état de l’art, des stratégies de rééchantillonnage pour le traitement du bruit lié au partage des ressources, et des stratégies d’élagage pour éviter les paramètres peu prometteurs et d’accélérer ainsi le processus de convergence. Nous avons validé avec une amélioration significative l’usage de SHAMan sur trois cas d’usage par la paramétrisation d’un accélérateur d’E/S purement logiciel (Small Read Optimizer), d’un accélérateur d’E/S matériel (Smart Burst Buffer) et des librairies MPI.

Biographie  : Sophie Robert est doctorante en 3ème année à l'Université de Versailles Saint Quentin en France (UPSaclay-UVSQ), sous la direction de Soraya Zertal. Elle travaille principalement sur l'auto-optimisation des systèmes HPC bruités, avec une emphase particulière sur l'optimisation des accélérateurs I/O. Sa thèse s'inscrit dans un partenariat CIFRE avec l'entreprise Atos, où elle est encadrée par Philippe Couvée. Elle est titulaire d'un master en mathématiques appliquées, obtenu en 2017 à l'Université d'Auvergne, et d'un mastère spécialisé en Data Science délivré par l'ENSIMAG en 2018.
Biographie  : Soraya Zertal est Maître de conférences habilitée à diriger les recherches au laboratoire Li-PaRAD à l’université UPSaclay-UVSQ. Elle a obtenu un Master et un Doctorat en Informatique de la même université. Ses principaux centres d’intérêt s’apparentent à : E/S et les systèmes de stockage, le stockage objet, technologies des supports de stockage (HDD, SSD, NVRAM), les stratégies de placement des données, Robustesse, modélisation et simulation pour l’évaluation des performances et le tuning appliqué aux accélérateurs d’E/S. Elle a participé à différents projets nationaux/internationaux, académiques et industrièls et a dirigé plusieurs étudiants en master et doctorat sur ces sujets.
Biographie  : Philippe Couvée travaille en R&D dans le domaine du HPC depuis plus de 20 ans. Il est actuellement en charge d'une équipe de 17 ingénieurs et chercheurs qui développent des produits facilitant l'accès aux données par les plus grands supercalculateurs. Il se focalise sur les solutions de type "data centric" qui combinent caches rapides et traitement à la volée avec de l'instrumentation et de l'analyse de données avancée. Il est également enseignant au CNAM, en charge d'UE sur l'Architecture des Ordinateurs et de Programmation Système.

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