TP de programmation OpenMP — Formation Continue - Par4All

TP de programmation OpenMP—Formation ContinueRonan Keryell (rk@hpc-project.com)Thierry Porcher (tp@hpc-project.com)Mars 2011RésuméCe TP convient pour 2 parcours, un parcours plutôt débutant et un autre plutôtavancé.1 Environnement de développementSouvent pour compiler les exemples on peut utiliser le Makefile fourni 1 en tapant make.On essayera de mesurer les temps d’exécution soit basiquement avec la commande time,soit en instrumentant le code en utilisant par exemple gettimeofday(), des compteurs deperformance, des outils de mesure plus avancés...1.1 Si TP sous Windows...Pour des raisons de performances, on utilisera le compilateur d’Intel icl. Travailler dansla fenêtre dédiée au compilateur Intel (lancée depuis l’icône dans la colonne de gauche), carlà les variables d’environnement seront bien positionnées. Dans le même style il faudra lancervtuneenv dans cette fenêtre pour que l’exécutable trouve ses bibliothèques.Pour avoir une fenêtre avec un vrai couper-coller à la souris 3 boutons, on peut lancerrxvt dans la première fenêtre. Pour avoir aussi un vrai éditeur ☺, on peut lancer d’abord X11de Cygwin en cliquant sur l’icône X dans la seconde colonne d’icônes. Ensuite on lance Emacsdans la fenêtre rxvt en tapant emacs &.2 π dans tous ses étatsÉtudier dans le répertoire Pi les différentes versions du programme calculant une approximationde π.1. Mais qu’on pourra modifier pour rajouter des options...1

3 Parallélisation du code de géomatique HyantesIl s’agit d’une application développée dans le laboratoire Mescal à Grenoble visant à représenterdes distributions humaines.Dans le répertoire LABS/P4A/Hyantes ce trouve ce programme compilable et lançable enséquentiel ou parallélisable vers OpenMP ou GPU automatiquement avec Par4All.Essayez d’utiliser plusieurs options du compilateur GCC ou Intel et comparez les performances.Vous devez partir de la version séquentielle et l’optimiser via OpenMP.4 Parallélisation d’un solveur en damierDans LABS/P4A/Red-Black se trouve un solveur en damier utilisé ici pour résoudre ∇ 2 s = 0sur des données fournies par une image en niveau de gris.Mesurez l’efficacité du parallélisme et optimisez...On essayera aussi d’optimiser le débit mémoire (important lorsqu’on utilise des grossesmatrices qui ne logent pas dans le cache).5 Parallélisation OpenMP avec anti-dépendanceOn va se concentrer sur le programme Anti_dependance/anti_dep.cCompilation du programme : par la suite on compilera soit avec OpenMP soit sansOpenMP pour comparer les résultats des différences version. Seule la version séquentiellefaisant foi pour les résultats. ☺Utiliser VTune pour voir où on passe le plus de temps dans le programme. Où faut-iltravailler ? Est-ce logique ?Commencer par instrumenter le programme pour mesurer le temps (utiliser les fonctionsad-hoc d’OpenMP).On peut utiliser Thread Checker pour voir les problèmes éventuels dans la suite.Paralléliser la boucle d’initialisation du tableau et vérifier les résultats.Paralléliser la boucle de somme de vérification et vérifier.Paralléliser du plus de manières différentes possibles le nid de boucle de lissage.Revoir le code en minimisant les barrières et les démarrages/arrêts de threads.6 Tester variables de contrôle interneÉcrire plusieurs petits programmes, avec du parallèlisme imbriqué ou pas, qui vont afficherles Internal Control Variables (ICV) tels que nombre et numéro de thread, niveau d’impricationdu parallélisme...2