Malleability in Modern HPC Systems: Current Experiences, Challenges, and Future Opportunities
Ahmad Tarraf
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Martin Schreiber
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Alberto Cascajo
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Jean-Baptiste Besnard
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Marc-André Vef
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Dominik Huber
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Sonja Happ
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André Brinkmann
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David Singh
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Hans-Christian Hoppe
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Alberto Miranda
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Antonio Peña
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Rui Machado
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Marta Garcia-Gasulla
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Martin Schulz
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Paul Carpenter
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Simon Pickartz
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Tiberiu Rotaru
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Sergio Iserte
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Victor Lopez
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Jorge Ejarque
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Heena Sirwani
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Jesus Carretero
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Felix Wolf
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TU Darmstadt -
Technische Universität Darmstadt - Technical University of Darmstadt
2 AIRSEA - Mathematics and computing applied to oceanic and atmospheric flows
3 Carlos III University of Madrid
4 ParaTools SAS
5 JGU - Johannes Gutenberg - Universität Mainz = Johannes Gutenberg University
6 TUM - Technische Universität Munchen - Technical University Munich - Université Technique de Munich
7 ParTec AG
8 University Medical Center of the Johannes Gutenberg-University Mainz
9 FZJ - Forschungszentrum Jülich GmbH | Centre de recherche de Jülich | Jülich Research Centre
10 BSC-CNS - Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion
11 Department High Performance Computing
2 AIRSEA - Mathematics and computing applied to oceanic and atmospheric flows
3 Carlos III University of Madrid
4 ParaTools SAS
5 JGU - Johannes Gutenberg - Universität Mainz = Johannes Gutenberg University
6 TUM - Technische Universität Munchen - Technical University Munich - Université Technique de Munich
7 ParTec AG
8 University Medical Center of the Johannes Gutenberg-University Mainz
9 FZJ - Forschungszentrum Jülich GmbH | Centre de recherche de Jülich | Jülich Research Centre
10 BSC-CNS - Barcelona Supercomputing Center - Centro Nacional de Supercomputacion
11 Department High Performance Computing
Ahmad Tarraf
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412769
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Martin Schreiber
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1286362
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Alberto Cascajo
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412770
- ORCID : 0000-0001-5506-1431
Jean-Baptiste Besnard
- Fonction : Auteur
- PersonId : 773582
- ORCID : 0000-0001-6500-6786
- IdRef : 181121387
Marc-André Vef
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1291171
- ORCID : 0000-0001-7398-3034
Dominik Huber
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1286361
- ORCID : 0000-0001-9696-9382
André Brinkmann
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1291170
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David Singh
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412772
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Hans-Christian Hoppe
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412773
- ORCID : 0009-0001-3546-090X
Alberto Miranda
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1291172
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Antonio Peña
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412774
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Rui Machado
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412775
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Marta Garcia-Gasulla
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412776
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Martin Schulz
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1286363
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Paul Carpenter
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412777
- ORCID : 0000-0002-9392-0521
Tiberiu Rotaru
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412779
- ORCID : 0009-0000-8455-5553
Sergio Iserte
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412780
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Victor Lopez
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412781
- ORCID : 0000-0002-3113-9166
Jorge Ejarque
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412782
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Heena Sirwani
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412783
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Jesus Carretero
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1291166
- ORCID : 0000-0002-1413-4793
Felix Wolf
- Fonction : Auteur
- PersonId : 1412784
- ORCID : 0000-0001-6595-3599
Résumé
With the increase of complex scientific simulations driven by workflows and heterogeneous workload profiles, managing system resources effectively is essential for improving performance and system throughput, especially due to trends like heterogeneous HPC and deeply integrated systems with on-chip accelerators. For optimal resource utilization, dynamic resource allocation can improve productivity across all system and application levels, by adapting the applications’ configurations to the system’s resources. In this context, malleable jobs, which can change resources at runtime, can increase the system throughput and resource utilization while bringing various advantages for HPC users (e.g., shorter waiting time). Malleability has received much attention recently, even though it has been an active research area for almost two decades [1]. This paper presents the state-of-the-art of malleable implementations in HPC systems, targeting mainly malleability in compute and I/O resources.
Based on our experiences, we state our current concerns and list future opportunities for research.