[论文解读] Proactive bottleneck performance analysis in parallel computing using openMP
本文提出了一种主动方法，通过分析临界区和屏障等常见性能瓶颈源，识别并缓解基于OpenMP的并行应用程序中的性能瓶颈。通过应用减少线程争用和最小化同步开销等优化技术，作者展示了在共享内存并行工作负载中执行时间显著减少以及可扩展性提升。
The aim of parallel computing is to increase an application performance by executing the application on multiple processors. OpenMP is an API that supports multi platform shared memory programming model and shared-memory programs are typically executed by multiple threads. The use of multi threading can enhance the performance of application but its excessive use can degrade the performance. This paper describes a novel approach to avoid bottlenecks in application and provide some techniques to improve performance in OpenMP application. This paper analyzes bottleneck performance as bottleneck inhibits performance. Performance of multi threaded applications is limited by a variety of bottlenecks, e.g. critical sections, barriers and so on. This paper provides some tips how to avoid performance bottleneck problems. This paper focuses on how to reduce overheads and overall execution time to get better performance of application.
研究动机与目标
- 解决由于同步瓶颈导致多线程OpenMP应用程序性能下降的问题。
- 识别共享内存并行程序中关键性能瓶颈，如临界区、屏障和线程争用。
- 开发一种主动方法，以在性能显著下降前检测并解决瓶颈。
- 通过有效的OpenMP优化策略减少总体执行时间并提高可扩展性。
- 为开发人员提供实用且可操作的技术，以提升基于OpenMP的并行计算性能。
提出的方法
- 分析OpenMP应用程序中常见的性能瓶颈，包括临界区和屏障，这些因素限制了可扩展性。
- 应用最小化临界区使用和减少同步点频率等优化技术。
- 采用线程级负载均衡并减少虚假共享，以降低争用开销。
- 使用性能剖析技术，在执行前主动检测代码中高开销区域。
- 重构并行区域以最小化同步并最大化数据级并行性。
- 通过在代表性并行工作负载上的实验评估验证优化效果。
实验结果
研究问题
- RQ1OpenMP并行化应用程序中的主要性能瓶颈来源是什么？
- RQ2如何优化临界区和屏障等同步构造以减少开销？
- RQ3开发人员可以使用哪些主动技术在性能下降前检测并解决瓶颈？
- RQ4减少同步开销在多线程共享内存并行程序中能在多大程度上改善总体执行时间？
- RQ5优化策略对多线程OpenMP应用程序的可扩展性和负载均衡有何影响？
主要发现
- 由于线程争用和串行化，过度使用临界区和屏障会显著降低OpenMP应用程序的性能。
- 减少临界区的范围和频率可显著改善执行时间和可扩展性。
- 通过主动识别易产生瓶颈的代码区域，开发人员可在性能问题严重前应用针对性优化。
- 通过代码重构最小化同步开销，可实现更快的执行速度和更好的资源利用率。
- 负载均衡和虚假共享减少等优化技术有助于提升性能并降低争用。
- 实验结果表明，所提出的方法在代表性并行工作负载中带来了显著的性能提升。
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