Kahn Process Networks as Concurrent Data Structures: Lock Freedom, Parallelism, Relaxation in Shared Memory
Les réseaux de processus de Kahn : progrès non bloquant, parallélisme, relâchement en mémoire partagée
Résumé
In this thesis, we are interested in Kahn process networks, a simple yet expressive model of concurrency, and its parallel implementation on modern shared-memory architectures. Kahn process networks expose concurrency to the programmer through an arrangement of sequential processes and single-producer single-consumer channels.
The focus is on the implementation aspects. Of particular importance to our study are two parameters: lock freedom and relaxed memory. The development of fast and efficient lock-free algorithms ties into concerns of controlled resource consumption (important in embedded systems) and reliable performance on current and future platforms with unfair or skewed scheduling such as virtual machines and GPUs. Our work with relaxed memory models complements this more theoretical approach by offering a window into realistic shared-memory architectures.
We present a new lock-free algorithm for a Kahn process network interpreter. It is disjoint-access parallel: we allow multiple threads to work on the same shared Kahn process network, fully utilizing the parallelism exhibited by independent processes. It is non-blocking in that it guarantees global progress in bounded memory, even in the presence of (possibly infinite) delays affecting the executing threads. To our knowledge, it is the first lock-free system of this size, and integrates various well-known non-blocking techniques and concepts (e.g., safe memory reclamation, multi-word updates, assistance) with ideas and optimizations specific to the Kahn network setting. We also discuss a blocking variant of this algorithm, targetted at high-performance computing, with en-couraging experimental results.
La thèse porte sur les réseaux de Kahn, un modèle de concurrence simple et expressif proposé par Gilles Kahn dans les années 70, et leur implémentation sur des architectures modernes, multi-cœurs et à mémoire partagée. Dans un réseau de Kahn, le programmeur décrit un programme parallèle comme un ensemble de processus et de canaux communi- cants, chaque canal reliant exactement un processus producteur à un consommateur.
Nous nous concentrons ici sur les aspects algorithmiques et les choix de conception liés à l’implémentation, avec en vue deux paramètres clefs : les garanties non bloquantes (lock freedom) et la mémoire relâchée. Le développement d’algorithmes non bloquants efficaces s’inscrit dans une optique de gestion des ressources (importante pour les systèmes embarqués) et de garantie de performance sur les plateformes à ordonnancement irrégulier, telles que les machines virtuelles ou les processeurs graphiques programmables. Un travail complémentaire sur les modèles de mémoire relâchée vient compléter cette ap- proche théorique par un prolongement plus pratique dans le monde des architectures à mémoire partagée contemporaines.
Nous présentons un nouvel algorithme non bloquant pour l’interprétation de réseaux de Kahn. Celui-ci est parallèle sur les accès disjoints : il permet à plusieurs processeurs (ou plusieurs threads) de travailler simultanément sur un même réseau de Kahn partagé, tout en exploitant le parallélisme inhérent aux processus indépendants. Il offre dans le même temps des garanties de progrès global non bloquant, c’est-à-dire en mémoire bornée et en présence de retards sur les processeurs. L’ensemble forme, à notre connaissance, le premier système complètement non bloquant de cette envergure. Il met en œuvre une pa- lette cohérente de concepts et de techniques classiques de programmation non bloquante (recyclage de la mémoire, mises à jour complexes avec assistance, etc.), et incorpore des idées et optimisations spécifiques aux réseaux de Kahn. Nous discutons également d’une variante bloquante destinée au calcul haute performance, avec des résultats expérimentaux encourageants.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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