Execução da aplicação paralela tolerante a falhas FT-CUDAlign integrada ao escalonador SLURM

Abstract

Este trabalho apresenta o projeto, implementação e avaliação da integração entre o escalonador SLURM e o FT-CUDAlign, uma ferramenta de alinhamento exato de sequências biológicas tolerante a falhas. O alto custo computacional dos algoritmos de alinhamento por programação dinâmica, frequentemente aplicados em sequências com milhões de nucleotídeos ou aminoácidos, demandam o uso de GPUs para redução do tempo de execução. A ferramenta FT-CUDAlign utiliza diversas GPUs para a comparação de sequências, característica que a torna candidata para execução em ambientes de supercomputação. No entanto, como ela não estava, até o momento, integrada ao escalonador de aplicações SLURM, não podia ser usada em tais ambientes. Para possibilitar a execução automatizada do FT-CUDAlign em clusters e supercomputadores, foi desenvolvido um projeto, que culminou em um script SLURM dividido em quatro etapas principais: (A) Detecção dinâmica dos recursos disponíveis nos nós do cluster, incluindo IPs e GPUs; (B) Geração automática do arquivo de configuração necessário ao módulo controlador do FT-CUDAlign; (C) Ativação e monitoramento dos balanceadores de carga associados a cada GPU; (D) Inicialização e supervisão do módulo de controle do FT-CUDAlign, com identificação de possíveis falhas. A integração permitiu também que o FT-CUDAlign seja executado em ambientes heterogêneos, mantendo suas tratativas internas de tolerância a falhas e ampliando sua portabilidade para diferentes infraestruturas de alto desempenho. Os experimentos realizados mostraram que o SLURM foi capaz de executar o FT CUDAlign em diferentes cenários, identificar falhas de GPUs e fornecer informações úteis ao processo, enquanto o FT-CUDAlign permaneceu responsável pela recuperação a partir de checkpoints. Foram analisados ainda os overheads associados às execuções com e sem falhas, mostrando que o custo adicional cresce conforme a troca de contexto aumenta e o tempo de paralelismo diminui, especialmente em sequências menores.