UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA DE LA COMPUTACIÓN

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1 UNIVERSIDAD SIMÓN BOLÍVAR DECANATO DE ESTUDIOS PROFESIONALES COORDINACIÓN DE INGENIERÍA DE LA COMPUTACIÓN LAGO-PSIM: Simulador Paralelo para el Comportamiento de Detectores Cherenkov Por: Andrés F. Sánchez Realizado con la asesoría de: Yudith Cardinale PROYECTO DE GRADO Presentado ante la Ilustre Universidad Simón Bolívar como requisito parcial para optar al título de Ingeniero en Computación Sartenejas, Enero 2011

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3 LAGO-PSIM: SIMULADOR PARALELO PARA EL COMPORTAMIENTO DE DETECTORES CHERENKOV Por Andrés F. Sánchez RESUMEN El proyecto LAGO (Large Aperture GRB Observatory) [6], en el cual participa el Grupo de Física Nuclear de la Universidad Simón Bolívar, tiene como objetivo la detección en superficie terrestre de partículas producidas por ráfagas de rayos cósmicos. En el siguiente trabajo de investigación se desarrolla una serie de mejoras para el simulador de comportamiento de detectores Cherenkov utilizado en este proyecto. Esta serie de mejoras al simulador tienen por objetivo reducir los tiempos de simulación para un número amplio de simulaciones de manera que el procesamiento de resultados y la calibración de los detectores pueda acelerarse. Para la realización de estas mejoras se diseñó un modelo basado en comunicación mediante el pasaje de mensajes, permitiendo de esta forma distribuir los datos de entrada entre diferentes procesos. Adicionalmente, se hicieron mejoras en cuanto a facilidad de uso y diseño de la interfaz de la aplicación, a solicitud del Grupo de Física Nuclear. Los resultados obtenidos con este nuevo módulo de simulación evidencian mejoras en tiempos de ejecución linealmente proporcionales a la cantidad de unidades de cómputo 1 disponibles para la simulación. 1 Nodos/procesadores del cluster CAR de la Universidad Simón Bolívar iv

4 Índice general Índice de tablas Índice de figuras Lista de Abreviaturas VII VIII X Introducción 1 1. Marco Teórico Bases teóricas Detector de Agua Cherenkov LAGO Framework Interfaz Módulo de simulación EasySim Presentación de resultados Limitaciones Diseño de LAGO-PSIM Metas a alcanzar Macro optimizaciones a EasySim Caché Soporte multihilos Caché con soporte multihilos Paralelización y distribución de carga Evaluación de herramientas Esquemas de interacción Distribución de carga Mejoras al simulador paralelo: caché distribuido Resumen Desarrollo e implementación de LAGO-PSIM 18 v

5 3.1. EasySim mejorado Versión con soporte multihilos Versión con caché simple Versión con caché con soporte multihilos Paralelización y distribución de carga Interfaz de usuario Validación de datos Invocación de procesos Retorno de resultados y respuesta final Caché para procesos distribuidos LAGO-PSIM = EasySim mejorado + distribución de carga + caché distribuido Detalles de implementación Desempeño de la aplicación Resultados de la Implementación EasySim original EasySim multihilo EasySim con caché EasySim multihilo con caché distribuido Análisis e Interpretación de los Resultados Conclusiones y Recomendaciones 37 Bibliografía 40 A. Archivo de configuración de EasySim 42 B. Archivo de configuración del tanque 43 C. Pseudo-Códigos Implementados 45 C.1. LAGO-PSIM D. Manual de configuración de EasySim 46 E. Perfil del módulo de simulación EasySim 49 vi

6 Índice de tablas 1.1. Parámetros de configuración en EasySim Parámetros de configuración del tanque Configuración del clúster CAR Parámetros de simulación en LAGO-PSIM Tiempos de ejecución (3000 partículas) en LAGO-PSIM Tiempos de ejecución (6000 partículas) en LAGO-PSIM Tiempos de ejecución (3000 partículas) en LAGO-PSIM (Threaded EasySim) Tiempos de ejecución (6000 partículas) en LAGO-PSIM (Threaded EasySim) Tiempos de ejecución (3000 partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché) Tiempos de ejecución (6000 partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché) Tiempos de ejecución (3000 partículas) en LAGO-PSIM (Threaded EasySim con caché distribuido) Tiempos de ejecución (6000 partículas) en LAGO-PSIM (Threaded EasySim con caché distribuido) Resultados obtenidos para 10 energías Resultados obtenidos para 20 energías Resultados obtenidos para 30 energías Modelos ajustados 3000 partículas Modelos ajustados para 6000 partículas vii

7 Índice de figuras 1.1. Interfaz principal de LAGO Framework Interfaz de configuración de WCD en LAGO Framework Fases de simulación en LAGO Framework v Interfaz de resultados en LAGO Framework Caché con soporte multihilo Diagrama de interacción para LAGO-PSIM Interacción usuario-interfaz en LAGO-PSIM Invocación de procesos remotos Anillo MPI en el cluster Cache distribuido Panel de autenticación de usuario de LAGO-PSIM Panel de configuración de simulación Validación de datos de entrada Diagrama de comunicaciones en LAGO-PSIM Función de distribución en LAGO-PSIM Procesos y datos distribuidos Tiempos de Ejecución (6000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim original) Tiempos de Ejecución: LAGO Framework 2.0 vs LAGO-PSIM Tiempos de Ejecución (3000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim original) Tiempos de Ejecución (6000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim original) Tiempos de Ejecución (3000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim multihilo) Tiempos de Ejecución (6000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim multihilo) Tiempos de Ejecución (3000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché) Tiempos de Ejecución (6000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché). 35 viii

8 4.9. Tiempos de Ejecución (3000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché distribuido) Tiempos de Ejecución (6000 Partículas) en LAGO-PSIM (EasySim con caché distribuido) ix

9 Lista de Abreviaturas API CAR CERN CSS GRB HTML LAGO LAGO-PSIM LDC MPI NFS PHP RSA SFTP SPMD SSH USB WCD Application Programming Interface. Computación de Alto Rendimiento. European Organization for Nuclear Research. Cascading Style Sheets. Gamma Ray Burst. HyperText Markup Language. Large Array GRB Observatory. LAGO Parallel SIMulator. Laboratorio Docente de Computación. Message Passing Interface. Network File System. PHP Hypertext Pre-processor. Rivest, Shamir y Adleman. SSH File Transfer Protocol. Single Program Multiple Data. Secure SHell. Universidad Simón Bolívar. Water Cherenkov Detector. x

10 1 INTRODUCCIÓN Las Ráfagas de Rayos Gamma o GRB s (Gamma Ray Bursts) constituyen uno de los fenómenos astrofísicos, en el área de física de partículas y óptica, más interesantes desde la década de los 70. Éstos son destellos de rayos gamma asociados con explosiones extremadamente energéticas en galaxias distantes y constituyen los eventos electromagnéticos más luminosos que ocurren en el universo. Su estudio resulta importante dado el alto impacto que pueden tener sobre la atmósfera y, específicamente, sobre la capa de ozono. Estudios como [13] y [12] han demostrado que un GRB a una distancia aproximada a un kiloparsec podría destruir hasta la mitad de la capa de ozono. Para la detección de los GRB s se propuso un experimento mediante el cual, dado un tanque de agua cerrado con fotosensores dentro, se podría detectar el destello lumínico de estas partículas de alta energía al entrar en contacto con el agua. Este experimento se basa en el instrumento conocido como detector de agua Cherenkov o WCD (Water Cherenkov Detector). El proyecto LAGO (Large Aperture GRB Observatory) tiene por objetivo la detección de estas ráfagas mediante la instalación de un conjunto de detectores WCD a lo largo del continente suramericano. Así pues, se conforma un observatorio continental en el cual participan 10 instituciones de países como Bolivia, México, Perú y Venezuela. Actualmente, en nuestro país se están instalando 3 de estos detectores con el apoyo de la Universidad de Los Andes, en Mérida, y la Universidad Simón Bolívar, en Caracas. Por las características del experimento, estos detectores deben ser montados a no menos de cuatro mil metros de altura sobre el nivel del mar, hecho que plantea condiciones extremas de trabajo tanto para su instalación como para su calibración. Por esta razón, las instituciones venezolanas involucradas en el proyecto, están construyendo prototipos de WCD para diseñar un protocolo de montaje. La detección de estos rayos cósmicos se realiza de manera indirecta, ya que éstos, al colisionar con la atmósfera, producen lluvias de partículas extensas, las cuales pueden ser analizadas para determinar el ángulo de incidencia y la cantidad de energía que traen los rayos. Este análisis también depende del campo magnético de la Tierra, la posición de observación y

11 2 la altura del puesto de observación con respecto al nivel del mar. Para conocer estos flujos y distribuciones son necesarias una serie de medidas experimentales que actualmente no se tienen en los laboratorios, por lo que es necesario realizar una serie de eventos simulados con el objetivo de recoger datos precisos que ayuden a la mejor detección y análisis de los rayos. En cuanto a la calibración de los instrumentos, actualmente se cuenta con un programa que simula el funcionamiento de los WCD y sirve para comparar los datos teóricos con los datos reales de salida del montaje experimental. Este simulador, llamado LAGO Framework 2.0 y desarrollado en [9], modela la geometría del tanque y aproximar la probabilidad de detección de partículas de alta energía dependiendo del valor energético del rayo y la altura del detector sobre la superficie del mar. Para comprobar el funcionamiento correcto del simulador es necesario compararlo con un detector real que esté bien calibrado y, si reproduce los datos correctos, entonces ya se puede utilizar para calibrar los detectores reales recién instalados. LAGO Framework 2.0 presenta una interfaz sencilla que permite interactuar fácilmente con el proceso de simulación y permite automatizar la especificación de parámetros de simulación. Aún así, el proceso de simulación es secuencial y presenta el problema de ofrecer tiempos de ejecución muy altos para grandes volúmenes de datos, especialmente, rangos amplios de energías a las que pueden ser detectados los GRB s. Además, se encuentra limitado a funcionar sobre plataformas derivadas de UNIX y su interfaz no provee mecanismos para la especificación de rangos de energías. En este sentido, el objetivo general de este proyecto es diseñar y desarrollar una serie de mejoras a esta aplicación que permitan reducir los altos tiempos de ejecución para un amplio conjunto de datos y mejoren la precisión de los resultados (por medio de análisis estadísticos post-simulación) con respecto a otros simuladores, como el implementado en [11]. Para lograr este objetivo general, es necesario cumplir con los siguientes objetivos específicos: Realizar el estudio de los principios físicos del fenómeno (rayos cósmicos) para el análisis de los cálculos de los resultados que se quieren obtener. Investigar y evaluar las herramientas disponibles para la simulación de ocurrencias de

12 3 eventos del fenómeno y para la simulación de su detección. Estudiar y analizar el diseño y funcionamiento de la aplicación secuencial LAGO Framework 2.0 para plantear en el procesamiento de datos. En el Capítulo 1 de este libro se encuentran descritos los puntos referentes al diseño de la aplicación LAGO Framework 2.0, sobre la cual se implementaron mejoras. El diseño de LAGO-PSIM y la elección de herramientas se encuentra en el Capítulo 2. En el Capítulo 3 se muestra el desarrollo e implementación de esta nueva aplicación mejorada. En el Capítulo 4 se exponen las pruebas y resultados de LAGO-PSIM y, por último, se dedica una sección a las conclusiones obtenidas y recomendaciones a trabajos futuros.

13 Capítulo 1 Marco Teórico En este capítulo se introducen las bases teóricas que sustentan el proyecto LAGO y se describe LAGO Framework 2.0, la implementación secuencial del simulador de comportamiento de detectores WCD Bases teóricas La composición química de los rayos cósmicos varía de acuerdo a su energía, pero de manera general, se puede decir que aproximadamente el 90% son núcleos de hidrógeno, el 9% se trata de núcleos de helio y el 1 % restante se trata de electrones, fotones y núcleos de elementos más pesados como el hierro, litio, berilio y boro. Entre los fotones de alta energía que viajan a través del espacio, se encuentran los GRBs (Gamma Ray Bursts, o Ráfagas de Rayos Gamma) que son destellos de rayos gamma de corta duración que provienen de direcciones aleatorias desde el espacio exterior. El proyecto LAGO [9] tiene como objetivo principal la detección de GRBs mediante WCD s Detector de Agua Cherenkov El detector Cherenkov tiene por finalidad registrar la caída de rayos cósmicos. Se basa en el llamado efecto Cherenkov el cual se produce cuando una partícula cargada se mueve en un medio transparente con velocidad mayor que la que tendría la luz en dicho medio. En esta situación se produce una perturbación electromagnética que origina una emisión de luz, análogamente a como un barco rápido crea una estela al navegar en aguas en reposo. La luz de la partícula resulta emitida dentro de los límites de una superficie de forma cónica, donde el vértice es el punto en que la partícula entró al detector y la directriz es la dirección de su movimiento. Un tanque de agua hermético y oscuro resulta un buen detector del rastro

14 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 5 Eventos Energía Tipo de partícula Modo de partícula Ángulo Theta Modo MUEM Modo ELEC Cantidad de partículas por GRB Valor energético con que incide el GRB Muón, Electrón o ambas Indicador de resultados para partículas Ángulo de incidencia en la atmósfera Indicador de resultados para muones Indicador de resultados para electrones Tabla 1.1: Parámetros de configuración en EasySim. de la partícula si se le adicionan fotomultiplicadores. En [11] se presenta un simulador de comportamiento de WCD utilizando la librería de física de partículas Geant4 [3] desarrollada por el CERN [1]. Este simulador fue comparado con CORSIKA [2] y los resultados obtenidos fueron más precisos, al costo de tener tiempos de ejecución mucho mayores. De igual manera, estos resultados son más precisos que los que ofrece la aplicación LAGO Framework 2.0 y los tiempos de ejecución son considerablemente más altos. Pese a esto, LAGO Framework 2.0 ofreció mejoras significativas en cuanto a la facilidad de uso del simulador original, llamado EasySim [10], permitiendo el sencillo ingreso de los datos de simulación y del detector a través de una interfaz de usuario clara y concisa LAGO Framework 2.0 Es la aplicación actualmente utilizada 1 por el proyecto LAGO para realizar las simulaciones de detecciones de GRB s. Esta aplicación consiste en un módulo de simulación llamado EasySim y un frontend o interfaz gráfica para éste, por medio de la cual los usuarios ingresan los parámetros e invocan la simulación Interfaz La interfaz principal de esta aplicación está implementada utilizando el kit de librerías Qt y permite la especificación de simulaciones locales o remotas, al igual que la configuración de parámetros de simulación, tal y como se puede apreciar en la Figura 1.1 y dentro de los cuales destacan los parámetros de configuración mostrados en la Tabla Actualmente LAGO-PSIM se encuentra en proceso de instalación.

15 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 6 Figura 1.1: Interfaz principal de LAGO Framework 2.0. A partir de la interfaz principal, se puede acceder a la interfaz de configuración de tanque (a través del botón Configurar Tanque ) donde se pueden especificar las medidas físicas del WCD y otras características, como se muestra en la Figura 1.2, y de entre las cuales destacan los parámetros mostrados en la Tabla 1.2. Para una explicación más detallada de estos parámetros ver los Apéndices A y B. Adicionalmente, la aplicación cuenta con una facilidad para realizar ejecuciones remotas secuenciales en el cluster CAR de la Universidad Simón Bolívar, en caso de que se necesite disponer de tiempo de ejecución y máquinas dedicadas. ALTITUDE AUGER STATION RADIUS STATION HEIGHT Altitud a la que se encuentra el detector WCD Radio del detector WCD Altura del detector WCD Tabla 1.2: Parámetros de configuración del tanque.

16 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 7 Figura 1.2: Interfaz de configuración de WCD en LAGO Framework Módulo de simulación EasySim Este programa 2 permite la simulación de un tanque WCD y la configuración de un evento de llegada de lluvia atmosférica 3 al tanque, mediante un archivo de configuración. La simulación se soporta en las librerías de ROOT [7] que son una serie de frameworks desarrollados por el CERN [1] que permiten el manejo de datos de física de partículas. Esta herramienta permite la simulación de la incidencia de partículas (protones, electrones y muones) en un WCD. La ejecución se configura mediante un archivo de texto de entrada y la modificación de varios archivos de encabezado (que obligan a la recompilación de la aplicación). Es una aplicación de línea de comandos, verbosa y no amigable con el usuario. 2 Aplicación de línea de comandos 3 Múltiples GRB s

17 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 8 Genera como resultado un archivo en formato ROOT 4 el cual es interpretado produciendo un archivo de texto que posee los resultados de la simulación. Figura 1.3: Fases de simulación en LAGO Framework v Presentación de resultados LAGO Framework 2.0 reporta los resultados a través de su interfaz principal, en una ventana emergente mostrada en la Figura 1.4, detallando las características de la simulación y la probabilidad de detección calculada. La Figura 1.3 muestra gráficamente el flujo y secuencia de las 3 etapas del simulador LAGO Framework Limitaciones La aplicación restringe el uso a máquinas con sistemas operativos derivados de UNIX o con entornos de este tipo (e.g., Cygwin para plataformas Windows), por depender de herramientas como pipes y grep. La portabilidad está comprometida a una máquina que ofrezca herramientas de compilación para los lenguajes y librerías empleados en este simulador. No ofrece mecanismos para la especificación, distribución y ejecución de múltiples simulaciones y su desempeño está siempre limitado a las ejecuciones secuenciales. Como se muestra en los próximos capítulos, estas limitaciones y otros detalles son resueltos con la implementación de LAGO-PSIM. 4 Un archivo ROOT no es más que la serialización de un objeto C++

18 CAPÍTULO 1. MARCO TEÓRICO 9 Figura 1.4: Interfaz de resultados en LAGO Framework 2.0.

19 Capítulo 2 Diseño de LAGO-PSIM En este capítulo se presenta el diseño de LAGO-PSIM y su comparación con LAGO Framework 2.0. Como se explicó en la Introducción, el objetivo del desarrollo de LAGO- PSIM es proponer una variante del simulador que aproveche las capacidades paralelas de arquitecturas tipo cluster para la ejecución de muchas instancias del proceso de simulación con datos de entrada distintos. Este tipo de paralelismo es conocido como paralelismo de datos o parameter sweep [5], el cual consiste en ejecutar múltiples instancias de un proceso con un conjunto diferente de datos, sin que éstas requieran comunicación entre sí. En este caso, el paralelismo a nivel de datos se logra utilizando el mismo proceso en todos los nodos, es decir, siguiendo un modelo SPMD (Single Process Multiple Data, o Proceso Individual Múltiples Datos). Sin embargo, como se verá en la Sección 2.4, una de las mejoras propuestas a LAGO-PSIM involucra comunicación entre procesos. La implementación propuesta toma un conjunto de entradas, especificadas como un rango de valores para los parámetros de entrada del simulador, y las distribuye en una máquina paralela donde cada nodo utiliza uno o más valores de este conjunto para realizar simulaciones. Las respuestas son retornadas al nodo principal o gerente, el cual se encarga de consolidar una respuesta final única para el usuario. Esta es la idea detrás de las 3 implementaciones de LAGO-PSIM evaluadas en el Capítulo Metas a alcanzar Para mejorar el desempeño de la ejecución del simulador LAGO Framework 2.0, se propusieron las siguientes metas: Macro optimizaciones al módulo de simulación secuencial EasySim.

20 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM 11 Ejecución de múltiples instancias del simulador, ejecutadas en paralelo, para mejorar los tiempos de procesamiento de un conjunto de datos. Es decir, diseño e implementación de un mecanismo para la distribución de simulaciones en ejecuciones paralelas (siguiendo el modelo de paralelización por datos o parameter sweep). Mejoras a la versión paralela del simulador, constituida por las metas anteriores. En las siguientes secciones se explica en detalle cada uno de los puntos antes mencionados Macro optimizaciones a EasySim Para determinar las porciones de código que más consumen tiempo se utilizó la herramienta gprof (recompilando la aplicación e incluyendo el parámetro pg) para generar el perfil del módulo de simulación EasySim. Una vez generado este perfil, se identificaron puntos críticos o hotspots en la aplicación y se desarrollaron las mejoras explicadas en las siguientes subsecciones. El perfil generado por gprof puede ser conseguido en el Apéndice E Caché Una inmediata conclusión arrojada de la evaluación del perfil es que la aplicación se encuentra durante el 30 % de su tiempo de ejecución evaluando la función Follow. Revisando el código de esta función, es sencillo notar que su comportamiento es totalmente determinístico, es decir, para un conjunto de parámetros siempre hay un único valor de retorno. Esto se debe a que nunca se introducen valores aleatorios o que dependan de evaluación de funciones semi-determinísticas (e.g., un generador de números pseudo-aleatorios). Así pues, la primera mejora a implementar es un caché de pares de la forma p, t, donde p es el vector de parámetros de Follow y t el resultado de ésta. De esta forma se puede tener acceso a los cálculos previamente realizados, evitando la reevaluación de la función. Para eso se utiliza una estructura de diccionario que almacene como clave los vectores de forma p y como valor el retorno t Follow( x). Esto garantiza un tiempo de acceso constante Θ(1).

21 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM Soporte multihilos Adicionalmente, se puede explotar el soporte multihilo que ofrecen los nodos del cluster y, en general, las nuevas arquitecturas multinúcleo, permitiendo realizar una simulación por cada hilo. Así pues, por cada proceso EasySim se estarán procesando concurrentemente tantas simulaciones como hilos se tenga Caché con soporte multihilos Adicionalmente, este caché debe ser seguro en su acceso por hilos, es decir, debe ser thread-safe para prevenir condiciones de carrera e inconsistencias en el diseño mostrado en la Sección Para esto se plantea un mecanismo de exclusión mutua que garantice el acceso exclusivo de lecturas y escrituras al diccionario por parte de un hilo. Esto, sin duda, tiene un impacto en el desempeño del caché respecto a su desempeño teórico, tal como se muestra en el Capítulo 4, en la Tablas 4.9 y La idea básica de este caché se presenta en la Figura 2.1. Figura 2.1: Caché con soporte multihilo Paralelización y distribución de carga El diseño del simulador LAGO-PSIM consiste en la integración de uno de los módulos de simulación mejorados y un mecanismo de distribución de carga (simulaciones) sobre los nodos de un cluster. Para los módulos de simulación que involucran cachés, se provee un mecanismo de comunicación entre procesos para consolidar un caché común distribuido entre estos, tal y como se describe en la Sección 2.4.

22 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM Evaluación de herramientas Para el diseño de las mejoras implementadas se evaluaron herramientas para la gestión remota de procesos y para la paralelización del módulo de simulación. Las opciones para el manejo de procesos fueron los lenguajes de generación dinámica de páginas web JSP y PHP, siendo elegida esta última por tener librerías para manejo de conexiones remotas muy versátiles. Para la comunicación entre procesos distribuidos se compararon los beneficios de utilizar implementaciones abiertas de MPI como OpenMPI y MPICH2. Se optó por la segunda alternativa, ya que ofrece paquetes de instalación para plataformas derivadas de Red Hat Linux, Debian y FreeBSD, comúnmente utilizadas en clusters Esquemas de interacción Se propone un esquema de comunicación entre usuario y simulador siguiendo el modelo cliente-servidor. La comunicación se podrá hacer de forma remota mediante un explorador web únicamente. El diagrama de comunicación se presenta en la Figura 2.2. Figura 2.2: Diagrama de interacción para LAGO-PSIM. La implementación de EasySim y, por ende, LAGO Framework 2.0, está diseñada alrededor de la idea de una simulación, o muchas simulaciones secuenciales. La implementación de LAGO-PSIM permite la ejecución en paralelo de múltiples simulaciones para un conjunto de entradas.

23 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM 14 Para la interfaz de comunicación remota se propone utilizar estándares web basados en HTML/CSS, de forma tal que se aprovechen las herramientas de especificación de formularios e interfaces que éstos proveen. La orientación web del lenguaje de scripting JavaScript, ofrece la versatilidad necesaria para ser integrado con los formularios HTML y permitir la verificación de los datos introducidos para la simulación. Así pues, el diseño de esta sección de la aplicación se muestra en la Figura 2.3. Figura 2.3: Interacción usuario-interfaz en LAGO-PSIM. Para el procesamiento de los datos introducidos y la creación de canales seguros de comunicación entre las máquinas remotas y el cluster, se utilizará el lenguaje de scripting PHP que ofrece facilidades para el establecimiento de conexiones SSH y SFTP mediante la librería phpseclib (PHP Secure Communications Library). Esta librería provee suficientes abstracciones para el manejo de conexiones seguras y la invocación de procesos remotos (manejo de entradas y salidas). El flujo de ejecución y comunicación del módulo en PHP con los módulos siguientes del simulador se puede ilustrar mediante la Figura 2.4. Figura 2.4: Invocación de procesos remotos.

24 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM Distribución de carga Se plantea un diseño basado en el modelo de distribución maestro-esclavo. Los nodos y el frontend del cluster se encargan de ejecutar su cuota correspondiente de simulaciones, sin embargo, este último, en su rol de maestro, se encarga de consolidar la respuesta final del proceso de simulación. La librería a utilizar para el desarrollo del módulo paralelo es MPICH2 [4], que provee una API consolidada para la gestión y comunicación entre procesos distribuidos; en este caso, las instancias del módulo de simulación secuencial en los nodos del cluster. Esta librería es una implementación libre de la interfaz MPI, comúnmente utilizada en procesos de tipo SPMD. Este diseño se muestra en la Figura 2.5. Figura 2.5: Anillo MPI en el cluster Mejoras al simulador paralelo: caché distribuido Habiendo constituido un caché para los cálculos en la versión secuencial del simulador, resta que los cachés que poseen los nodos del cluster puedan comunicarse entre sí; así pues, la mejora del simulador paralelo (versión multihilos con distribución de carga) consiste en consolidar un caché distribuido y coherente que puede ser utilizado por todos los nodos del simulador. La idea general de la mejora queda plasmada en la Figura 2.6. Este caché debe garantizar consistencia y aislamiento, dos de las propiedades ACID 1 de 1 Atomicidad, Consitencia, Aislamiento y Durabilidad.

25 CAPÍTULO 2. DISEÑO DE LAGO-PSIM 16 transacciones en bases de datos. La idea del caché distribuido es que siempre que alguno de los procesos ejecutando instancias del módulo de simulación realice una nueva simulación, pueda verificar primero si ya ésta fue realizada por algún otro proceso (o sí mismo) y evitar el recálculo del seguimiento de la partícula. La idea principal del caché es que cada nodo notifica al resto del grupo que se ha producido un cálculo nuevo al contrastarlo con su caché local. De esta forma cada proceso que no consiga el cálculo en su caché local puede asumir que el cálculo no se ha realizado y procede a efectuarlo; al finalizarlo lo notifica a los demás nodos. Cuando un nodo termina de realizar un cálculo, verifica en su caché local si el mismo acaba de ser realizado para poder evitar notificar un cálculo ya hecho. Esto se ilustra en la Figura 2.6. Figura 2.6: Cache distribuido Resumen De la aplicación de las mejoras anteriormente expuestas, se diseñaron las siguientes versiones mejoradas de EasySim, con el objetivo de que este módulo secuencial reduzca sus tiempos de ejecución: EasySim multihilo: Esta versión se apega a la idea expuesta en la sección La meta es simple: se realiza más de una simulación de forma concurrente, teniendo un

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