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\DocumentMetadata{testphase = {phase-II,sec,toc,graphic,minipage,text}}
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\documentclass[a4paper]{article}
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\usepackage[T1]{fontenc} % encoding
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\renewcommand{\familydefault}{\sfdefault} % sans-serif font
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% Add \extra info to title
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\makeatletter
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\providecommand{\extra}[1]{
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\apptocmd{\@author}{
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\end{tabular}
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\par\vspace*{0.7em}
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\begin{tabular}[t]{c}
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#1}{}{}
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}
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\makeatother
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% Code integration
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\usepackage{minted}
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\setminted[c]{autogobble,frame=lines}
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\usemintedstyle{emacs}
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% Langages
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\usepackage[french]{babel}
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\frenchsetup{SmallCapsFigTabCaptions=false}
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\usepackage{csquotes}
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\MakeOuterQuote{"}
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% Images
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\usepackage{graphicx}
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\def\titleName{Projet : Un ordonnanceur par work stealing}
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\def\docTitle{\href{https://www.irif.fr/~jch/enseignement/systeme/projet.pdf}{\titleName}}
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\def\anri{Anri Kennel}
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\def\authorMail{mailto:anri.kennel@etu.u-paris.fr}
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\def\docSubject{Programmation système avancée}
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\def\docLocation{Université Paris Cité}
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\usepackage[
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pdfauthor={\anri}, % author metadata
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pdftitle={\titleName}, % title metadata
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pdfsubject={\docSubject}, % subject metadata
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hidelinks, % clickable links in table of contents
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]{hyperref}
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\title{\docTitle}
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\author{\href{\authorMail}{\anri}\thanks{\anri : 22302653}}
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\extra{\docSubject~$\cdot$ \docLocation}
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\date{Année universitaire 2023-2024}
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\newcommand{\docref}[1]{\textit{\nameref{#1}}} % italic nameref
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% Aliases
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\def\coeur{c\oe{}ur}
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\def\mone{\textit{Machine 1}} % fixe
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\def\mtwo{\textit{Machine 2}} % portable
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\def\bone{\textit{Benchmark quicksort}}
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\def\btwo{\textit{Benchmark mandelbrot}}
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\def\ws{\enquote{work-stealing}}
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\begin{document}
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\maketitle
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\flushbottom
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\tableofcontents
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\clearpage
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\section{Descriptions}
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Description des différents algorithmes implémentés.
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\subsection{Séquentiel}
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Cette implémentation naïve correspond au mode \texttt{serial}
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de \texttt{quicksort.c}. Elle lance les tâches sans threads.
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\subsection[Threads sans gestion]{Threads sans gestion}
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Cette implémentation correspond à simplement démarrer un nouveau thread
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pour chaque nouvelle tâche.
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Comme cette implémentation n'ordonnance rien et que le nombre de threads créer
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est important.
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\subsection{Threads avec pile}\label{desc:th_pile}
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Pour cette implémentation, on garde en mémoire une pile,
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et on démarre un nombre fixe de threads et à chaque ajout d'une tâche,
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on l'empile. Chaque thread récupère la dernière tâche ajoutée à la pile.
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\subsubsection{Sélection aléatoire de tâche}
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Même fonctionnement que dans l'algorithme de \docref{desc:th_pile}, sauf
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qu'au lieu de récupérer la dernière tâche, on récupère une tâche
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aléatoire de la pile.
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\subsection{Répartition par \ws}\label{desc:ws}
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Ici, chaque \coeur~a sa propre liste de tâche. Quand un thread n'as
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plus de tâche, il essaie d'en voler une à un autre thread.
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\section{Comportement}
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\subsection{Listes}
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Dans l'ordonnanceur LIFO, la liste est une pile. Chaque thread récupère le
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premier élément de la pile, c'est-à-dire le dernier à avoir été ajouté.
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Avec la répartition par \ws, la liste est une deque. Comme dans l'ordonnanceur
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LIFO, chaque thread récupère le premier élément de la deque, mais quand il y a
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un vol, c'est le dernier élément qui est récupéré par le thread.
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\subsection{Synchronisations}
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Dans mes implémentations, j'ai exclusivement utilisé des mutex ainsi que des
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variables de conditions pour endormir/réveiller mes threads.
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\subsection{Nombre de threads}
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Pour avoir un programme performant, il faut équilibrer le nombre de threads par
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rapport aux nombres de \coeur{}s disponibles. Il faut également équilibrer la
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création de nouvelles tâches par thread par rapport au véritable travail
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effectué par ledit thread. Par exemple dans le \btwo, chaque tâche soit créer 4
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nouvelles tâches, soit calcule une portion de l'image. Une plus grande création
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de tâche favorise le \ws~parce qu'une pile unique atteint ses limites quand
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trop de tâches est ajouté, car les threads n'ont pas le temps "d'abattre
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le travail" assez rapidement.
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\section{Statistiques}
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Chaque implémentation a été testée avec l'optimisation de niveau 2
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de \texttt{gcc}, sur 2 machines.
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\begin{enumerate}
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\item \textbf{12 \coeur{}s} pour la \mone.
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\item \textbf{8 \coeur{}s} pour la \mtwo.
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\end{enumerate}
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Le programme utilisé pour tester les implémentations sont le quicksort fourni
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et une adaptation de mandelbrot fournis dans le TP10.
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\subsection{Séquentiel}\label{stats:seq}
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\begin{description}
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\item[\bone] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,855 secs}
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\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,139 secs}
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\end{description}
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\item[\btwo] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{3,733 secs}
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|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{6,020 secs}
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\end{description}
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\end{description}
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Ce programme ne bénéficie pas de toute la puissance de la machine.
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\subsection{Threads sans gestion}\label{stats:th_ges}
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\begin{description}
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\item[\bone] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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|
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{35,985 secs}
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\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{18,854 secs}
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\end{description}
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\item[\btwo] \hspace{1em}
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|
\begin{description}
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|
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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|
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{66,078 secs}
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|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{10 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{41,060 secs}
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\end{description}
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\end{description}
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La création des threads pour chaque tâche créer un énorme
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goulot d'étranglement qui réduit de grandement les performances.
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Le temps d'exécution étant long, nous pouvons voir les threads via la commande
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\texttt{top} : \mintinline{bash}|top -Hp $(pgrep ordonnanceur)|.
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Pour augmenter les performances, il faut avoir une taille fixe de threads créer,
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et donc il faut gérer les tâches et décider de quelle tâche va sur quel thread.
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\subsection{Threads avec pile}\label{stats:stack}
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\begin{description}
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\item[\bone] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,258 secs}
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\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,356 secs}
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\end{description}
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\item[\btwo] \hspace{1em}
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\begin{description}
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|
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,787 secs}
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|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,858 secs}
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\end{description}
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\end{description}
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Le lancement de nouveau thread étant limité, les performances
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sont grandement améliorées par rapport aux tests de \docref{stats:th_ges}.
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Également grâce au fait que désormais on utilise les \coeur{}s~de notre CPU,
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les performances sont aussi améliorées par rapport aux tests de
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\docref{stats:seq}.
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Dans la \autoref{fig:btm-lifo}, on observe que les \coeur{}s du CPU ne sont pas
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tous utilisé à 100\%. Ceci est dû au fait que l'accès à la liste des tâches est
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limité, car partagé entres les threads.
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-lifo.jpg}
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\caption{Utilisation ressources sur la \mone~avec \docref{desc:th_pile}}
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\label{fig:btm-lifo}
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\end{figure}
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\subsubsection{Sélection aléatoire de tâche}
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\begin{description}
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\item[\bone] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,390 secs}
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|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,438 secs}
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\end{description}
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\item[\btwo] \hspace{1em}
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|
\begin{description}
|
|
\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
|
|
Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,438 secs}
|
|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,887 secs}
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\end{description}
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\end{description}
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Cette implémentation est identique à \docref{stats:stack}, à l'exception que
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l'on récupère une tâche aléatoire de la pile au lieu d'y prendre la dernière
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ajouté.
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Cette façon de faire réduit les performances.
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\subsection{Répartition par \ws}
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\begin{description}
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\item[\bone] \hspace{1em}
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\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,229 secs}
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\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,308 secs}
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\end{description}
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|
\item[\btwo] \hspace{1em}
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|
\begin{description}
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\item[\mone] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{0,447 secs}
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|
\item[\mtwo] Le programme a été lancé \textbf{100 fois}.
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Le temps moyen d'exécution a été de \textbf{1,131 secs}
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\end{description}
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\end{description}
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Dans cet implémentation, on n'utilises plus une pile mais un deque de tâches.
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Cette façon de faire est légèrement meilleur que \docref{desc:th_pile}.
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Dans la \autoref{fig:btm-ws}, on observe que les \coeur{}s du CPU sont
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proche de 100\% d'utilisation. Comparé à \docref{stats:stack}, on gagne
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en moyenne \approx~10\% de l'utilisation du processeur dans son entièreté.
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[alt={Graphique},width=\textwidth]{imgs/bottom-ws.jpg}
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\caption{Exploitation des ressources sur la \mone~avec \docref{desc:ws}}
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\label{fig:btm-ws}
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\end{figure}
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\clearpage
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\appendix
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\section{Crédits}
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J'ai utilisé un bout de code de \href{https://expreg.org/amsi/C/}{Farès Belhadj}
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d'un TP de L2 pour afficher une image au format \texttt{bmp} afin vérifier que
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le \btwo~fonctionnait correctement. Ce qui donne la \autoref{fig:mandelbrot}.
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\begin{figure}[h!]
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\centering
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\includegraphics[alt={Fractale mandelbrot},width=0.7\textwidth]{imgs/mandelbrot.jpg}
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|
\caption{Example de Mandelbrot}
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\label{fig:mandelbrot}
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|
\end{figure}
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\end{document}
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