[論文レビュー] Parallelizing the XSTAR Photoionization Code

Michael S. Noble, Li Ji+2 more|ArXiv.org|Jan 12, 2009

Solar and Space Plasma Dynamics参考文献 1被引用数 4

ひとこと要約

本論文では、XSTAR光電離化コードの並列化ソリューションとして、pvm_xstar と PModel を提示する。これらは、マルチCPUシステム上で効率的な実行を可能にする。pvm_xstar はクラスタ上で独立した XSTAR 実行を分散処理するためのものであり、バッチ処理に適している。一方、PModel は ISIS 内で数学的に独立したモデル成分やエネルギー区分を同時に評価可能にし、フィッティング時間を週単位から時間単位に短縮する。並列プログラミングの知識がなくても利用可能である。

ABSTRACT

We describe two means by which XSTAR, a code which computes physical conditions and emission spectra of photoionized gases, has been parallelized. The first is pvm_xstar, a wrapper which can be used in place of the serial xstar2xspec script to foster concurrent execution of the XSTAR command line application on independent sets of parameters. The second is PModel, a plugin for the Interactive Spectral Interpretation System (ISIS) which allows arbitrary components of a broad range of astrophysical models to be distributed across processors during fitting and confidence limits calculations, by scientists with little training in parallel programming. Plugging the XSTAR family of analytic models into PModel enables multiple ionization states (e.g., of a complex absorber/emitter) to be computed simultaneously, alleviating the often prohibitive expense of the traditional serial approach. Initial performance results indicate that these methods substantially enlarge the problem space to which XSTAR may be applied within practical timeframes.

研究の動機と目的

• 大規模な天文学的モデリングにおいて、シリアル処理の XSTAR 実行が非常に長時間かかることを解消する。
• 数千の独立した XSTAR パrameter セットをバッチ処理で効率的に実行可能にする。
• ISIS などのスペクトルフィッティングツールで複雑な多成分 XSTAR モデルをフィッティングする際の計算時間短縮を実現する。
• 並列プログラミングに熟達していないユーザーが、XSTAR ベースのモデリングでマルチCPUシステムを活用できるようにする。
• 高スループットで物理的に現実的なシミュレーションを可能にするよう、XSTAR の実用的問題領域を拡張する。

提案手法

• pvm_xstar は、並列仮想マシン（PVM）ツールキットを用い、クラスタ上で独立した XSTAR ジョブを分散処理する。これは、シリアル処理用の xstar2xspec スクリプトに代わるものである。
• pvm_xstar は、ジョブの分散とファイル I/O の競合を回避するため、Bourne シェルラッパーと S-Lang スクリプトを用い、ユニークなジョブディレクトリを管理する。
• PModel は、ISIS スペクトルフィッティングソフトウェア用のプラグインであり、スタブ関数（pm_add、pm_mult、pm_func）と、pm_subgrid(N) を用いたグリッド分割を導入する。
• PModel は、2 種類の潜在的並列性を利用している：成分独立性（独立したモデル成分の同時評価）と、区分独立性（エネルギー/波長グリッドのサブグリッドに対する並列評価）。
• プラグインは、加法的・乗法的・任意の関数的還元を介して結果の結合を透明に処理し、ユーザーが並列性の詳細を意識しなくてもよいように抽象化している。
• 両ツールは、ISIS や XSTAR の改変なしに動作し、従来のワークフローとユーザーインターフェースを維持している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 クラスタベースの並列化アプローチを用いることで、数千の XSTAR パrameter セットのバッチ処理を高速化できるか？
• RQ2 成分ごとおよび区分ごとの並列性を活用することで、ISIS における複雑な XSTAR ベースモデルのフィッティングにおける性能ボトルネックを低減できるか？
• RQ3 並列プログラミングに不慣れなユーザーが、XSTAR モデルの自動並列実行からどれほど恩恵を受けることができるか？
• RQ4 複数の CPU に成分および区分の評価を分散させることで、XSTAR モデリングにおけるどの程度の高速化が達成できるか？
• RQ5 既存のスペクトルフィッティングワークフローに並列実行を統合できるか？その際、コアソフトウェアスタックの変更は不要か？

主な発見

• 1 CPU で 26.4 時間かかっていた 600 ジョブの XSTAR シミュレーションが、52 CPU の Beowulf クラスタで pvm_xstar を使用することで 110 分で完了し、ほぼ線形のスループット向上を達成した。
• 数パラメータが数百に及ぶ 20 以上の成分を含む複雑な XSTAR モデルについて、シリアル計算で 4 週間以上かかっていたのが、同じクラスタ上で約 22 時間に短縮された。
• PModel プラグインにより、プロセッサに独立したモデル成分を分散することで線形のスループット向上が達成され、3 CPU 系統で 1 回の反復評価時間を 45 秒から 15 秒に短縮した。
• 並列プログラミングの知識が不要であることが保証されており、PModel は単純なシリアル風インターフェースの背後に並列実行を抽象化している。
• 両ツール pvm_xstar と PModel はオープンソースであり、ポータブルである。また、マルチコアデスクトップ、ワークステーションクラスタ、ハイパフォーマンスコンputィングシステムのすべてで正常に稼働している。
• これらのツールにより、従来数個の物理的シナリオを検討するのに要していた時間で、数千の物理的状況を探索可能となり、XSTAR モデリングの実行可能なパラメータ空間が著しく拡大された。