Coarse-grain Congestion Regulation Using Control Theory
Regulation de la congestion avec la Théorie du Contrôle
Résumé
Efficient data access in High-Performance Computing (HPC) systems is essential to the performance of intensive computing tasks. Traditional optimizations of the I/O stack aim to improve peak performance but are often workload specific and require deep expertise, making them difficult to generalize. In shared HPC environments, resource congestion can lead to unpredictable performance, causing slowdowns and timeouts. To address these challenges, a self-adaptive approach based on Control Theory is proposed to dynamically regulate client-side I/O rates. By using few run-time system load metrics, the approach aims to reduce congestion and improve performance stability. We implement a controller on a single node system as a preliminary work, and obtain encouraging results for addressing a multi-node cluster in future works.
Un accès efficace aux données dans les systèmes de calcul haute performance (HPC) est essentiel à la réalisation des tâches de calcul intensif. Les optimisations traditionnelles de la pile d'E/S visent à améliorer les performances de pointe, mais sont souvent spécifiques à la charge de travail et nécessitent une expertise approfondie, ce qui les rend difficiles à généraliser. Dans les environnements HPC partagés, la congestion des ressources peut entraîner des performances imprévisibles, provoquant des ralentissements et des timeouts. Pour relever ces défis, une approche auto-adaptative basée sur la Théorie du Contrôle est proposée pour réguler dynamiquement les débits d'E/S côté client. En utilisant peu de mesures de charge système à l'exécution, cette approche vise à réduire la congestion et à améliorer la stabilité des performances. Nous implémentons un contrôleur sur un système à nœud unique dans un premier temps, et obtenons des résultats encourageants pour aborder un cluster multi-nœuds dans des travaux futurs.
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