Arm MAP

MPI、OpenMP、C/C++、F90 向けプロファイラー

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確実な低オーバーヘッドのプロファイリングでコードを最適化

Arm MAP は、並列/マルチスレッド/シングルスレッドの C/C++、Fortran/F90 コード向けのプロファイラーです。詳細な解析を実施し、パフォーマンスのボトルネックとなる部分をソースの行レベルで示します。Pthreads、OpenMP、MPI の並列化/スレッド化されたコードをプロファイリングできるように設計されています。

Arm MAP の使用方法は簡単です。コードを計測したり、難解なコンパイルの設定を覚える必要はありません。-g オプションでコンパイルし、以下の通り Arm MAP を実行するだけです。

$ map my_application.exe

MPI ユーザーであれば以下の通りです。

$ map mpirun -np 128 ./bt_128_C datafile.in

簡単です。

Arm MAP は、世界最大級のマシンから組込みプロセッサーまで幅広く利用されています。


本製品は開発ツールスイートである Arm Forge、および Arm Forge が同梱された Arm Allinea Studio にも含まれています。


分りやすい結果表示

プログラムの終了後、Arm MAP は最も時間が掛ったソース コードの行を示します。また、演算時間は緑のグラフ、通信時間は青のグラフで表示され、プログラムの実行中に何が起こっているのかを把握することは簡単です。

ソース コード ビュー、並列スタック ビューなど Arm MAP のインターフェースの多くは Arm Forge や Arm DDT のインターフェースと同一であり、新たなインターフェースを覚える必要はほとんどありません。


シングルコアから数万コアまで、信頼できるパフォーマンス

古典的なトーレスベースのパフォーマンス ツールとは異なり、Arm MAP はデータ システム内のファイルを決してダウンさせません。

Arm の業界をリードするクラスター上のマージ テクノロジと組み合わさったアダプティブ サンプリング レートは、適切なデータ量が正確に記録されます。ワークステーションで 10 分間実行した場合であっても、リモートで数万コアのスーパーコンピューターを 1 週間実行した場合であっても問題ありません。

Arm MAP であれば、適切なメトリクスを選択したか、実装レベルが適切か、といった心配をする必要はありません。どのような場合であっても処理速度の低下は 5% 程度です。


Arm Map の機能

開発者にとって、必要以上に複雑なツールを習得するために時間を浪費するのではなく、素晴らしいコーディングに時間やエネルギーを注ぐことが効率的です。Arm MAP は、パフォーマンスを低下させているコードの場所とその理由を的確に表示するプロファイラーです。

Arm Map は、以下の機能を提供します。

  • 簡単なコードのプロファイリング - 多くのシステムでビルドしたコードを変更する必要がありません。
  • 複数のサーバーとプロセスで実行されるアプリケーションのプロファイリング - HPC クラスターや、MPI の使用が含まれます。
  • I/O、計算、スレッド、またはマルチプロセス アクティビティにおけるボトルネックの明確なビュー。
  • ベクトル化やメモリ帯域幅など、パフォーマンスに影響を与える実際のプロセッサー命令タイプへの深い洞察。
  • 最高水準点および完全なメモリー占有スペースにおける変化を検出するための、時間の経過に伴うメモリー使用量。
  • 変更内容を編集、ビルド、およびコミット可能なリモート システムでの作業に対する優れたサポートを備えた強力かつナビゲート可能なソース ブラウザー。

結果のより素早い提供

"map -profile my_program.exe" を実行するだけで、Linux 上の C++、C、Fortran、F90 コードをとても簡単にプロファイリングすることができます。それ以上の手順は必要なく、複雑なインストルメンテーションも必要ありません。Arm MAP では、MPI や OpenMP、pthread、スレッド化されていないコードなどのすべてをプロファイリングすることができます。

グラフィカルに表示される結果は正確で、ソースコード内のどの部分がボトルネックとなっているのかがわかりやすく表示されます。

Arm Forge や Arm Allinea Studio をご利用の場合は、デバッガーである Arm DDT と統合され、共通のインターフェイスを使っているため、開発サイクルの各ステージにおいて、必要な時にツール間を簡単に移動することができます。


低オーバーヘッドなプロファイリング

お使いのプロファイラーを運用コードに対して実行したことはありますか。

Arm MAP は、実行時のオーバーヘッドが 5% 未満に収まるように開発されました。また、生成されるデータファイルのサイズはコードのサイズや実行時間が長い場合でも大きくならないため、毎日でも、また変更を加える度に、実行することができます。これにより、本番環境の条件で本番コードのパフォーマンスに対する解析結果を得ることができます。

実行に掛かった時間はソースコードの横に表示されるため、どの処理がボトルネックとなっているのかがはっきりとわかります。また、すべてのプロセスにわたって掛かった時間ごとに降順で表示するスタック ビューを使用すると、コードの中から問題となる箇所に容易にたどり着くことができます。


I/O profiling

As systems get larger, more and more codes are being affected by poor I/O performance. Often, this goes unnoticed or mislabelled as poor application scaling. Arm MAP shows you exactly where your file I/O bandwidth is being used, helping to diagnose overloaded shared filesystems, poor read/write patterns and even system misconfiguration issues.


Profiling threads and OpenMP code

Getting performance from multithreaded code can be a challenge - but Arm MAP makes it easy to see where thread synchronization is costing cycles and where threads are spending their time.

With views of CPU core activity, and code profiling by actual per-core walltime, Arm MAP is the thread profiler that threaded code has been waiting for - it's unique in profiling threads accurately and quickly on real workloads.

To learn more about OpenMP profiling:

  • Read our OpenMP profiling blog explores how MAP profiles threads.
  • Watch a video on profiling an OpenMP genomics code with MAP.

Memory Profiling

As your application progresses, Arm MAP can show you the real memory usage across all processes in the application and all compute nodes/servers. The memory usage helps you identify imbalance, or changes caused by phases in your application - and MAP shows this alongside your source code. The visible high-water mark of usage helps to track down applications that rely on 3rd party libraries which temporarily consume memory and push memory usage over the edge. For applications that use increasing memory over time, potential memory leaks can then be addressed with Arm DDT's in-built memory debugging.

Additionally, the time spent in memory accesses is one of the key metrics profiled so that poor memory access patterns and cache use are found easily.


Accelerator Metrics

Arm MAP supports the latest NVIDIA CUDA GPUs and helps you to profile CUDA GPUs and the CPUs together. Profiling enables you to see how your CPU waits for GPU completion - and view CUDA GPU time in global memory access, GPU utilization and even GPU temperature.

For further information:

  • Read more about MAP's features for profiling codes that use CUDA.
  • Watch a video on Arm Forge helping developers to use CUDA and OpenACC effectively at NVIDIA's GTC conference.

Energy Profiling

Energy consumption and peak power usage is increasingly important for high-performance applications and their users. With Arm MAP's Energy Pack,developers can optimize for time and energy.

The latest Sandy Bridge and above Intel processors are supported (including Haswell and Broadwell chips) - via their in-built Intel RAPL power measurement capability - for CPU power measurement. GPU power measurement is available on any NVIDIA GPU with power monitoring support. Node-level measurement is also available for systems supporting the Intel Energy Checker API or the Cray HSS energy counters (XK6 and XC30 and above).


Compare the performance of different clusters and architectures

Arm MAP is cross-platform profiler supporting the major Linux platforms. It provides its data in an open XML format, making it ideal for post-processing to characterize and compare the performance of key codes on different hardware platforms.

Even without access to the original source code, Arm MAP tracks and reports on CPU, memory and MPI performance metrics over time, giving you everything you need to evaluate and compare potential new platforms.

Arm MAP supports all of today's leading technical-computing platforms - which means you can be productive on any system.

It's an MPI profiler, a multi-threaded profiler and an OpenMP profiler - and supports mixed hybrid programming models.

Architectures

NVIDIA CUDA , OpenPOWER, ARM 8 (64 bit), Intel Xeon

Models

MPI, OpenMP, CUDA , OpenACC, UPC, PGAS Languages, pthread-based multithreading, SHMEM, OpenSHMEM

Languages

Fortran, C++, C++11, C, PGAS Languages


Free up support staff time to solve key challenges

HPC consultants and support staff have a deep understanding of performance and optimization tools. Yet again and again they tell us much of their time is spent diagnosing the same basic mistakes new programmers make over and over.

We designed Arm MAP so that new developers of MPI, OpenMP and regular code can see the cause of common performance problems at once, freeing up experts to dive deeper into complex and leadership-class optimization problems.


Arm MAP のシステム要件

Arm MAP は、C/C++ (C++11 を含む)、Fortran、F90、OpenSHMEM、OpenMP、および pthreads を含む言語およびパラダイムをサポートします。

ハードウェア アーキテクチャ オペレーティング システム MPI コンパイラー アクセラレーター
Intel および AMD (x86_64)
  • Red Hat Enterprise Linux/CentOS 6 および 7
  • SuSE Linux Enterprise 11、12、および 15
  • Ubuntu 14.04、16.04、および 18.04
  • Open SuSE 12、13、42.3、および 15.0
  • Open MPI 1.8、1.10、2.0、2.1、3.0、および 3.1
  • MPICH 3.1 から 3.2
  • MVAPICH2 2.0 から 2.3
  • Intel MPI 5.1.x から 2018.3
  • Cray MPT 6.3.1 から 7.7.1
  • SGI MPT 2.10 から 2.15
  • HPE MPI 1.1
  • IBM Platform MPI 9.1.x
  • Bullx MPI 1.2.7.x から 1.2.9.x
  • GNU C/C++/Fortran Compiler 4.3.x から 8.1.x
  • LLVM Clang 3.3 から 6.0
  • Intel Parallel Studio XE 2013.x から 2018.3
  • PGI Compiler 14.0 から 18.7
  • Cray Compiling Environment 8.3.x から 8.7.x
  • Nvidia CUDA Compiler 7.0 から 9.2
  • Nvidia CUDA Toolkit 7.0 から 9.2
Arm (AArch64)
  • Red Hat Enterprise Linux/CentOS 7.4 以降
  • SuSE Linux Enterprise 12.2 以降
  • Ubuntu 16.04 以降
  • Open MPI 1.8、1.10、2.0、2.1、3.0、および 3.1
  • MPICH 3.1 から 3.2
  • MVAPICH2 2.0 から 2.3
  • Cray MPT 7.7.1
  • HPE MPI 1.1
  • Bullx MPI 1.2.7.x から 1.2.9.x
  • GNU C/C++/Fortran Compiler 4.3.x から 8.1.x
  • LLVM Clang 3.3 から 6.0
  • Arm C/C++/Fortran Compiler 18.0 から 18.3
  • Cray Compiling Environment 8.7.x
 -
IBM Power (ppc64 および ppc64le)
  • Red Hat Enterprise Linux/CentOS 7
  • Open MPI 1.8、1.10、2.0、2.1、3.0、および 3.1
  • IBM Spectrum MPI 10.2
  • GNU C/C++/Fortran Compiler 4.3.x から 8.1.x
  • IBM XL C/C++ Compiler 13.1.x
  • IBM XL Fortran Compiler 15.1.x
  • IBM XL Compiler 16.1
  • PGI Compiler 18.1、18.5、および 18.7
  • Nvidia CUDA Toolkit 9.2

以下の MPI は、Arm 社の事前コンパイル済みのラッパーでもサポートされています。

  • Open MPI 1.6.x から 1.10.x
  • MPICH 2.x.x および 3.x.x
  • Intel MPI 4.x.x および 5.x.x
  • Cray MPT
  • Bullx MPI 1.2.7 および 1.2.8
  • MVAPICH 2.x.x

バージョン管理統合は、Git 1.7 以降、Mercurial 2.1 以降、および Subversion 1.6 以降でサポートされています。

サポートされるバッチ スケジューラーは、以下になります。

  • SLURM 2.6.3 以降および 14.03 以降
  • PBS
  • TORQUE
  • Moab
  • Oracle Grid Engine
  • Loadleveler
  • Cobalt

PGI コンパイラー 14.9 以前のバージョンは、静的バージョンの Arm MPI ラッパー ライブラリをコンパイルすることができません。コンパイルを実行した場合、"Error: symbol `MPI_F_MPI_IN_PLACE' can not be both weak and common" などのエラー メッセージが表示されます。これは、PGI コンパイラーの弱いオブジェクト サポートのバグによるものです。


 

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