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    支持依賴關(guān)系的并行任務(wù)軟件框架研究與實(shí)現(xiàn)

    2014-12-04 02:49:42
    關(guān)鍵詞:線程消耗運(yùn)算

    李 凌

    (淮北職業(yè)技術(shù)學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)系,安徽 淮北 235000)

    日益復(fù)雜的科學(xué)計(jì)算、多媒體、虛擬化等應(yīng)用領(lǐng)域要求強(qiáng)大的計(jì)算能力,并行計(jì)算可以快速解決復(fù)雜的計(jì)算問題,同時(shí)使用多種資源,克服單個(gè)計(jì)算機(jī)上存在的存儲(chǔ)器限制,降低問題的求解時(shí)間,增加問題求解規(guī)模,提高問題求解精度、吞吐率和可用性[1]。并行計(jì)算主要有任務(wù)并行和數(shù)據(jù)并行兩種,任務(wù)并行依據(jù)求解過程,把任務(wù)切片分解成若干子任務(wù),[2]旨在提高CPU的利用率。隨著CPU核心數(shù)的不斷增加,計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力得到極大提高,從云計(jì)算到網(wǎng)格計(jì)算,再到桌面計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中各種線程池技術(shù),軟件開發(fā)需要大步提高以適應(yīng)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的發(fā)展,并行任務(wù)軟件設(shè)計(jì)已經(jīng)成為一個(gè)熱點(diǎn)。

    一、相關(guān)概念

    (一)并行任務(wù)

    一個(gè)并行任務(wù)可以抽象為一個(gè)有向無環(huán)圖,用四元組表示[3],記為 DAG=(V,E,W,D),其中:V={v1,v2…vn}表示子任務(wù)的集合,vi∈V;E={e1,e2…em},E∈V×V,表示有向邊的集合,ek=(vm,vn)∈E,表示子任務(wù)vm和vn依賴關(guān)系,只有當(dāng)vm執(zhí)行完成后,vn才能執(zhí)行;W={w1,w2…wn},任務(wù)負(fù)載向量集合;D=(dij)m×n,其中dij表示子任務(wù)vi和vj的數(shù)據(jù)通信量。并行任務(wù)的DAG圖如圖1所示。圖1是包含10個(gè)節(jié)點(diǎn)的并行計(jì)算任務(wù)圖,圓圈內(nèi)的vi表示節(jié)點(diǎn)的編號(hào),圓圈旁邊的數(shù)字是任務(wù)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算機(jī)量,有向邊旁的數(shù)字是任務(wù)間的數(shù)據(jù)通信量。

    圖1 并行任務(wù)DAG圖

    (二)任務(wù)間的依賴關(guān)系

    程序的各個(gè)部分之間總是存在一定的依賴關(guān)系[4],在不破壞依賴關(guān)系的前提下,把程序分解成多個(gè)任務(wù)并行執(zhí)行,進(jìn)而縮短整個(gè)程序的運(yùn)行時(shí)間,這就是并行處理。任務(wù)之間的依賴關(guān)系主要有數(shù)據(jù)依賴和控制依賴[5]。

    1.數(shù)據(jù)依賴關(guān)系

    運(yùn)行的多個(gè)任務(wù)同時(shí)訪問相同的數(shù)據(jù),即為數(shù)據(jù)依賴,數(shù)據(jù)依賴的形式化定義如下:

    已知任務(wù)S和T,若存在數(shù)據(jù)X滿足如下條件之一,則稱任務(wù)T數(shù)據(jù)依賴任務(wù)S,記為SδT,否則任務(wù)S和T不存在依賴關(guān)系。

    (1)任務(wù)T使用由S計(jì)算出的X,且同時(shí)x∈OUT(s)∧x∈IN(T),則稱T依賴S,記作:SδfT(WAR)

    (2)S使用的X先于T對(duì)X的定值,且x∈IN(s)∧x∈OUT(T),則稱 T反依賴于S,記為:SδaT(WAR)

    (3)S對(duì)X的定值先于 T對(duì)X的定值,且x∈OUT(s)∧x∈OUT(T),則稱 T輸出依賴于S,記為:Sδ0T(WAR)

    2.控制依賴關(guān)系

    依賴關(guān)系是由程序流程引起的,若一個(gè)任務(wù)是否執(zhí)行取決于其他任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果,稱這種任務(wù)之間的依賴關(guān)系為控制依賴。對(duì)于有控制依賴的任務(wù),在實(shí)際使用中應(yīng)提供預(yù)測(cè)方法,一旦預(yù)測(cè)失誤,則必須實(shí)現(xiàn)任務(wù)回滾機(jī)制??刂埔蕾嚨男问交x如下:

    已知任務(wù)S和T,T控制依賴S,當(dāng)且僅當(dāng):

    (1)S和T之間存在一條路徑;

    (2)存在一條路徑S到程序結(jié)束但是不經(jīng)過T。

    數(shù)據(jù)依賴由讀、寫同一數(shù)據(jù)引起,控制依賴導(dǎo)致程序流程的變化,數(shù)據(jù)依賴是影響程序并行化的主要因素[4],本文所說的依賴關(guān)系是指數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。如何能夠在確保依賴關(guān)系穩(wěn)定的情況下最快地計(jì)算出最終結(jié)果,是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)軟件技術(shù)發(fā)展的重要趨勢(shì)。本文設(shè)計(jì)了一種并行框架,可以并行化處理任務(wù),充分利用計(jì)算機(jī)硬件資源,實(shí)驗(yàn)表明可以有效提高并行任務(wù)的并行度,提高軟件的性能。

    二、軟件框架

    軟件框架通常采用分層設(shè)計(jì),每一層實(shí)現(xiàn)不同的功能,下層為上層提供健壯穩(wěn)定的服務(wù)。在支持依賴關(guān)系的并行任務(wù)軟件框架中,需要解決如下問題:

    1)完成任務(wù)的執(zhí)行;2)確保依賴關(guān)系中后續(xù)任務(wù)必須在前置任務(wù)之后執(zhí)行;3)充分利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)資源,在最短時(shí)間內(nèi)完成運(yùn)算,提高軟件性能的可伸縮性。

    假定有相互依賴關(guān)系的任務(wù)需要運(yùn)算的對(duì)象為一大塊(chunk)可切分的數(shù)據(jù),本軟件框架將解決如何在最短的時(shí)間內(nèi)完成整個(gè)運(yùn)算。整個(gè)軟件框架分為任務(wù)分發(fā)和線程執(zhí)行兩層,如圖2所示,線程執(zhí)行層為任務(wù)分發(fā)層提供任務(wù)執(zhí)行的服務(wù),借鑒操作系統(tǒng)中的多線程庫(kù)(.NET task庫(kù))提供線程能力。

    圖2 軟件框架圖

    (一)任務(wù)分發(fā)層(Dispatching Layer)

    相互依賴的任務(wù)在任務(wù)分發(fā)層基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)被切分為相互無關(guān)的任務(wù),每個(gè)運(yùn)行于此數(shù)據(jù)段上的任務(wù)定義為子任務(wù),基于任務(wù)之間的相互依賴關(guān)系,按照順序生成子任務(wù),把他們分發(fā)到線程執(zhí)行層,執(zhí)行子任務(wù),每個(gè)子任務(wù)在生成時(shí)都是可運(yùn)行的。公共大塊數(shù)據(jù)被切分為若干個(gè)數(shù)據(jù)段(Segment),如圖3所示,當(dāng)前置任務(wù)完成處理一個(gè)數(shù)據(jù)段之后,相應(yīng)的后續(xù)任務(wù)才可以處理該數(shù)據(jù)段。

    圖3 塊數(shù)據(jù)切分圖

    1.模塊劃分

    任務(wù)分發(fā)層主要有依賴關(guān)系圖(Topology)、段切分(Partition)和分發(fā)器(Task Dispatcher)三個(gè)模塊構(gòu)成,如圖4所示:

    圖4 任務(wù)分發(fā)模塊圖

    (1)依賴關(guān)系圖模塊。依賴關(guān)系圖模塊維護(hù)任務(wù)之間的相互關(guān)系,并在整個(gè)運(yùn)算過程中維護(hù)并更新無前置任務(wù)或前置任務(wù)已經(jīng)完成的任務(wù)列表。依賴關(guān)系圖模塊提供擴(kuò)展接口,當(dāng)任務(wù)之間的關(guān)系同時(shí)依賴于任務(wù)運(yùn)算的部分結(jié)果時(shí),通過擴(kuò)展接口,依賴關(guān)系圖模塊可以維護(hù)運(yùn)算過程中動(dòng)態(tài)改變的任務(wù)關(guān)系。當(dāng)一個(gè)任務(wù)的依賴關(guān)系被改變時(shí),該任務(wù)所有的后置任務(wù)在相同的數(shù)據(jù)段上也應(yīng)當(dāng)重新配置依賴關(guān)系。這種改變是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的異步通知進(jìn)行的。只有當(dāng)后置模塊運(yùn)算到前置任務(wù)關(guān)系改變的數(shù)據(jù)段時(shí),才會(huì)得到該異步通知。

    (2)段切分模塊。段切分模塊基于具體任務(wù)的依賴關(guān)系,首先計(jì)算出該任務(wù)可以運(yùn)行的所有數(shù)據(jù)段區(qū)間,然后根據(jù)不同的算法為該任務(wù)動(dòng)態(tài)生成可運(yùn)行的子任務(wù)。為了提高運(yùn)算性能,算法中可以為輕量級(jí)任務(wù)生成大數(shù)據(jù)段,為重量級(jí)任務(wù)生成小數(shù)據(jù)段,以達(dá)到負(fù)載平衡的目的,或者為重量級(jí)任務(wù)生成多個(gè)子任務(wù),提高并行度。

    在段切分模塊中,為了提高性能,采用一種依賴控制算法來計(jì)算一個(gè)任務(wù)的所有可運(yùn)行數(shù)據(jù)段區(qū)間。假設(shè)依賴關(guān)系如圖5所示:

    圖5 依賴關(guān)系圖

    任務(wù)T1已經(jīng)完成數(shù)據(jù)段[1,4][6,9]上的運(yùn)算,任務(wù)T2已經(jīng)完成數(shù)據(jù)段[2,4]和[5,8]上的運(yùn)算。該依賴控制算法首先為來自于任務(wù)T1和T2的每個(gè)數(shù)據(jù)段的開始位置定義權(quán)值1,為每個(gè)數(shù)據(jù)段的結(jié)束位置定義權(quán)值-1。并對(duì)所有的開始和結(jié)束位置統(tǒng)一進(jìn)行排序。然后從所有數(shù)據(jù)運(yùn)算的開始位置向結(jié)束位置累積權(quán)值,最終得到權(quán)值如表1所示:

    表1 權(quán)值表

    在累積權(quán)值中,若某個(gè)數(shù)值等于該任務(wù)T3的所有依賴任務(wù)個(gè)數(shù),那么相對(duì)應(yīng)的位置即為可運(yùn)行數(shù)據(jù)段的開始位置。從表中可以看到,任務(wù)T3的可運(yùn)行數(shù)據(jù)段有[2,4]和[6,8]。

    該依賴控制算法的前置條件是:同一個(gè)任務(wù)的所有數(shù)據(jù)段不允許有相互重疊的部分。因此,如果在切分模塊中使用了重試策略,即如果一個(gè)數(shù)據(jù)段運(yùn)算失敗,那么該數(shù)據(jù)庫(kù)會(huì)重新嘗試第二次運(yùn)行時(shí),在應(yīng)用依賴控制算法之前,需要對(duì)數(shù)據(jù)段記錄進(jìn)行預(yù)處理,去除重疊的部分。段切分模塊同樣支持算法擴(kuò)展,如:控制所有子任務(wù)在固定時(shí)間內(nèi)完成,以實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡;或者為重量級(jí)任務(wù)生成多個(gè)子任務(wù)實(shí)例以提高并發(fā)度。

    (3)分發(fā)器模塊。分發(fā)器模塊負(fù)責(zé)分發(fā)子任務(wù)。首先,它從依賴關(guān)系圖模塊中獲取無依賴關(guān)系的任務(wù),委派段切分模塊生成子任務(wù),然后把子任務(wù)分發(fā)執(zhí)行,并監(jiān)聽執(zhí)行的結(jié)果;在子任務(wù)完成后對(duì)相關(guān)的任務(wù)更新狀態(tài),分發(fā)對(duì)應(yīng)的后續(xù)任務(wù),直至最終所有的任務(wù)結(jié)束。該模塊實(shí)現(xiàn)進(jìn)度的管理,并可根據(jù)需要,按照優(yōu)先級(jí)分發(fā)不同的任務(wù)。表2列出了在分發(fā)器中可能的算法實(shí)現(xiàn),針對(duì)不同的需求,在分發(fā)器中可以采用不同的分發(fā)算法。

    表2 分發(fā)器算法比較

    2.工作流程

    分發(fā)器從依賴關(guān)系圖模塊中獲取無依賴關(guān)系的任務(wù),段切分模塊為這些可執(zhí)行的任務(wù)生成子任務(wù);分發(fā)器把這些子任務(wù)依據(jù)優(yōu)先級(jí)分發(fā)到線程執(zhí)行層,并監(jiān)聽子任務(wù)結(jié)束事件;當(dāng)子任務(wù)完成后,分發(fā)器收到通知;分發(fā)器把子任務(wù)的運(yùn)行結(jié)果通知給相應(yīng)的任務(wù)以及該任務(wù)的后續(xù)任務(wù)。

    圖6給出了在任務(wù)分發(fā)層中任務(wù)分發(fā)的簡(jiǎn)要流程:

    圖6 任務(wù)分發(fā)流程圖

    在運(yùn)算過程中,對(duì)數(shù)據(jù)段的讀寫涉及大量的I/O操作,為了提高性能,在框架中運(yùn)用了任務(wù)優(yōu)化的方式。一個(gè)任務(wù)通常由讀取數(shù)據(jù)段、數(shù)據(jù)運(yùn)算和寫數(shù)據(jù)段三個(gè)步驟組成。優(yōu)化后把每個(gè)步驟作為一個(gè)任務(wù),一個(gè)常規(guī)任務(wù)被優(yōu)化為有依賴關(guān)系的三個(gè)任務(wù),并在讀取數(shù)據(jù)段和寫數(shù)據(jù)段任務(wù)中采用異步I/O算法提高任務(wù)的并行度。

    (二)線程執(zhí)行層

    線程執(zhí)行層實(shí)現(xiàn)了計(jì)算機(jī)系統(tǒng)線程池的接口管理。作為任務(wù)分發(fā)層和系統(tǒng)線程池之間的中介,該層抽象了子任務(wù)的執(zhí)行接口,因此在總體框架實(shí)現(xiàn)之后能夠很容易的替換具體的線程池技術(shù),當(dāng)新技術(shù)出現(xiàn)時(shí),采用更合適的新技術(shù)替換現(xiàn)有軟件中的技術(shù)債務(wù),獲取新技術(shù)帶來的好處。

    三、原型測(cè)試

    基于以上并行框架,本文實(shí)現(xiàn)了一個(gè)簡(jiǎn)單的原型。該原型使用配置文件來自定義任務(wù)的類型及具體算法,在段切分模塊中未使用任何優(yōu)化算法,在分發(fā)器中采用前置任務(wù)優(yōu)先的分發(fā)算法。在原型測(cè)試中,本文使用了Visual Studio中的分析工具,分析運(yùn)算消耗的時(shí)間和CPU的使用率。任務(wù)的相互依賴關(guān)系如圖7所示:

    圖7 任務(wù)的相互依賴關(guān)系圖

    (一)理想狀態(tài)下的負(fù)載測(cè)試

    在理想狀態(tài)下,任務(wù)中沒有I/O操作且任務(wù)之間負(fù)載均衡,在一臺(tái)虛擬8核的計(jì)算機(jī)上,所有核都在滿負(fù)荷運(yùn)算,任務(wù)的并行度被調(diào)度到了最高。

    (二)數(shù)據(jù)量測(cè)試

    本文測(cè)試了在運(yùn)算不同數(shù)據(jù)量時(shí),并行框架所消耗時(shí)間與順序執(zhí)行所有任務(wù)時(shí)所消耗時(shí)間的對(duì)比。測(cè)試分兩次進(jìn)行,第一次依賴關(guān)系圖中的所有任務(wù)負(fù)載均衡,所有任務(wù)與計(jì)算單獨(dú)一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)消耗的時(shí)間相似,并行運(yùn)算所消耗的時(shí)間隨數(shù)據(jù)量的增加線性增加,增長(zhǎng)的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于順序運(yùn)算時(shí)消耗時(shí)間增長(zhǎng)的速度,在虛擬8核計(jì)算機(jī)中,RATIO數(shù)值(順序運(yùn)算時(shí)間/并行運(yùn)算時(shí)間)在5到5.5之間。測(cè)試結(jié)果如圖8所示:

    圖8 并行框架所消耗時(shí)間與順序執(zhí)行所有任務(wù)時(shí)所消耗時(shí)間的對(duì)比

    第二次在任務(wù)相互依賴關(guān)系圖中,設(shè)置三個(gè)菱形的三個(gè)最高頂點(diǎn)任務(wù)為重量級(jí)任務(wù),任務(wù)在計(jì)算一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)所消耗的時(shí)間是其他任務(wù)的20倍左右。測(cè)試結(jié)果如圖9所示:

    圖9 并行框架所消耗時(shí)間與順序執(zhí)行所有任務(wù)時(shí)所消耗時(shí)間的對(duì)比

    從測(cè)試結(jié)果中可以看到,如果在依賴關(guān)系中出現(xiàn)了負(fù)載不平衡,RATIO數(shù)值下降到4.5左右,CPU的運(yùn)算資源沒有能夠得到最大利用。

    (三)段總數(shù)測(cè)試

    在固定數(shù)據(jù)量情況下,段切分模塊采用不同的固定段大小,切分?jǐn)?shù)據(jù)時(shí),測(cè)試了運(yùn)算所消耗的時(shí)間。當(dāng)段的數(shù)量多于計(jì)算機(jī)中邏輯核數(shù)(8)時(shí),總運(yùn)算所消耗的時(shí)間穩(wěn)定在一個(gè)常數(shù)附近。當(dāng)段的數(shù)量非常多時(shí),子任務(wù)的個(gè)數(shù)也會(huì)增多,運(yùn)算過程中對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)存等資源的消耗也會(huì)增多。在實(shí)際運(yùn)用中段的數(shù)量應(yīng)當(dāng)保持在區(qū)間[計(jì)算機(jī)CPU邏輯核數(shù),16*計(jì)算機(jī)CPU邏輯核數(shù)]內(nèi)。

    測(cè)試結(jié)果如圖10所示:

    圖10 數(shù)據(jù)段的數(shù)量與子任務(wù)的個(gè)數(shù)關(guān)系

    (四)異步IO測(cè)試

    本文測(cè)試了在非SSD硬盤上,采用同步I/O和異步I/O時(shí)運(yùn)算所消耗的時(shí)間及RATIO值。與其他測(cè)試時(shí)后續(xù)任務(wù)直接從內(nèi)存中讀取前置任務(wù)的輸出數(shù)據(jù)不同,該測(cè)試中每個(gè)任務(wù)都從磁盤中讀取輸入數(shù)據(jù),并在每段數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)束時(shí)把結(jié)果存儲(chǔ)在磁盤上。

    同步I/O時(shí)采用操作系統(tǒng)默認(rèn)的緩存機(jī)制。異步I/O時(shí)直接使用系統(tǒng)的Complete I/O模型實(shí)現(xiàn)。測(cè)試如圖11所示:

    圖11 同步I/O和異步I/O時(shí)運(yùn)算所消耗的時(shí)間的對(duì)比

    四、結(jié) 論

    本文闡述了并行任務(wù)框架設(shè)計(jì)中,如何從設(shè)計(jì)以及算法的角度提高相互依賴的并行任務(wù)框架的并行程度,以提高框架的性能。設(shè)計(jì)了一種并行框架,實(shí)現(xiàn)了原型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該框架可有效提高并行任務(wù)的并行程度,具有良好的可靠性、穩(wěn)定性以及可擴(kuò)展性。

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