doc/modules.doc

   1 /**
   2   \defgroup SimGrid_API  SimGrid modules */
   3
   4 /** \defgroup XBT_API      XBT
   5     \ingroup SimGrid_API
   6     \brief The core toolbox of SimGrid, containing usefull datatypes,
   7            portability support and so on.
   8
   9 */
  10
  11 /** \defgroup MSG_API      MSG
  12     \ingroup SimGrid_API
  13     \brief Simple programming environment
  14
  15       MSG was the first distributed programming environment provided within
  16       SimGrid. While almost realistic, it remains quite simple (simplistic?).
  17
  18       \section MSG_who Who should use this (and who shouldn't)
  19
  20       You should use this module if you want to study some heuristics for a
  21       given problem you don't really want to implement.
  22       If you want to use DAGs, have a look at the \ref SD_API programming
  23       environment.
  24       If you want to get a real (but experimental) implementation of your solution, have a look
  25       at the \ref GRAS_API one. If you want to study an existing MPI program,
  26       have a look at the \ref SMPI_API one. If none of those programming
  27       environments fits your needs, you may consider implementing your own
  28       directly on top of \ref SURF_API (but you probably want to contact us
  29       before).
  30 */
  31
  32
  33 /** \defgroup GRAS_API      GRAS
  34     \ingroup SimGrid_API
  35     \brief Realistic programming environment (Grid Reality And Simulation)
  36
  37     GRAS provides a complete API to implement distributed application on top
  38     of heterogeneous plateforms. In addition to the SimGrid implementation
  39     of this interface (allowing you to work on your application within the
  40     comfort of the simulator), an implementation suited to real platforms is
  41     also provided (allowing you to really use your application once you're
  42     done with developing it). It may still contain rought corners as
  43     GRAS is not the most used part of SimGrid, however.
  44
  45     GRAS thus constitute a complete grid application developement framework,
  46     encompassing both developer helping tools (the simulator and associated
  47     tools) and an efficient while portable execution runtime.
  48
  49     \section GRAS_who Who should use this (and who shouldn't)
  50
  51     You should use this programming environment if you want to develop real
  52     applications, ie if the final result of your work is a program which
  53     may eventually be distributed. Rember however that GRAS is
  54     considered as experimental at this point. Help would be welcomed
  55     to improve this sorry situation...
  56
  57     If you just want to study some heuristics for a given problem you don't
  58     want to implement really (ie, if your result would be a theorem), have a
  59     look at the \ref MSG_API one, or the \ref SD_API one if you need to use DAGs.
  60     If you want to study an existing MPI program, have a look at the
  61     \ref SMPI_API one.
  62     If none of those programming environments fits your needs, you may
  63     consider implementing your own directly on top of \ref SURF_API (but you
  64     probably want to contact us before).
  65 */
  66
  67 /** \defgroup AMOK_API AMOK
  68     \ingroup SimGrid_API
  69     \brief Distributed toolkit built over \ref GRAS_API (Advanced Metacomputing Overlay Kit)
  70
  71     AMOK provides several tools useful to most applications built on top of GRAS,
  72     but yet not belonging to GRAS itself. It is planned that those modules will be
  73     changed to real plugins one day, allowing users to load only the needed parts at
  74     run time. For now, they live in another library against which you should link your
  75     programs explicitly.
  76 */
  77
  78 /** \defgroup SMPI_API      SMPI
  79     \ingroup SimGrid_API
  80     \brief Programming environment for the simulation of MPI applications
  81
  82 This programming environment permits to study existing MPI application
  83 by emulating them on top of the SimGrid simulator. In other words, it
  84 will constitute an emulation solution for parallel codes. You don't
  85 even have to modify your code for that, although that may help, as
  86 detailed below.
  87
  88 \section SMPI_who Who should use SMPI (and who shouldn't)
  89
  90 You should use this programming environment of the SimGrid suite if
  91 you want to study existing MPI applications. If you want to create a
  92 distributed application, you may be interested in the \ref GRAS_API
  93 environment instead (but note that GRAS is not very actively
  94 maintained nowadays). If you want to study some heuristics for a given
  95 problem (and if your goal is to produce theorems and publications, not
  96 code), have a look at the \ref MSG_API environment, or the \ref SD_API
  97 one if you need to use DAGs. If none of those programming environments
  98 fits your needs, you may consider implementing your own directly on
  99 top of \ref SURF_API (but you probably want to contact us before).
 100
 101 \section SMPI_what What can run within SMPI?
 102
 103 You can run unmodified MPI applications (both C and Fortran) within
 104 SMPI, provided you only use MPI calls that we implemented in MPI. Our
 105 coverage of the interface is not bad, but will probably never be
 106 complete. One sided communications and I/O primitives are not targeted
 107 for now. The full list of not yet implemented functions is available
 108 in file <tt>include/smpi/smpi.h</tt> of the archive, between two lines
 109 containing the <tt>FIXME</tt> marker. If you really need a missing
 110 feature, please get in touch with us: we can guide you though the
 111 SimGrid code to help you implementing it, and we'd glad to integrate
 112 it in the main project afterward if you contribute them back.
 113
 114 \section SMPI_adapting Adapting your MPI code to the use of SMPI
 115
 116 As detailed in the reference article (available at
 117 http://hal.inria.fr/inria-00527150), you may want to adapt your code
 118 to improve the simulation performance. But these tricks may seriously
 119 hinder the result qualtity (or even prevent the app to run) if used
 120 wrongly. We assume that if you want to simulate an HPC application,
 121 you know what you are doing. Don't prove us wrong!
 122
 123 If you get short on memory (the whole app is executed on a single node
 124 when simulated), you should have a look at the SMPI_SHARED_MALLOC and
 125 SMPI_SHARED_FREE macros. It allows to share memory areas between
 126 processes. For example, matrix multiplication code may want to store
 127 the blocks on the same area. Of course, the resulting computations
 128 will useless, but you can still study the application behavior this
 129 way. Of course, if your code is data-dependent, this won't work.
 130
 131 If your application is too slow, try using SMPI_SAMPLE_LOCAL,
 132 SMPI_SAMPLE_GLOBAL and friends to indicate which computation loops can
 133 be sampled. Some of the loop iterations will be executed to measure
 134 their duration, and this duration will be used for the subsequent
 135 iterations. These samples are done per processor with
 136 SMPI_SAMPLE_LOCAL, and shared between all processors with
 137 SMPI_SAMPLE_GLOBAL. Of course, none of this will work if the execution
 138 time of your loop iteration are not stable.
 139
 140 Yes, that's right, these macros are not documented yet, but we'll fix
 141 it as soon as time permits. Sorry about that -- patch welcomed!
 142 Meanwhile, grep for them on the examples for more information.
 143
 144 \section SMPI_compiling Compiling your code
 145
 146 This is very simply done with the <tt>smpicc</tt> script. If you
 147 already compiled any MPI code before, you already know how to use it.
 148 If not, you should try to get your MPI code running on top of MPI
 149 before giving SMPI a spin. Actually, that's very simple even if it's
 150 the first time you use MPI code: just use smpicc as a compiler (in
 151 replacement of gcc or your usual compiler), and you're set.
 152
 153 \section SMPI_executing Executing your code on top of the simulator
 154
 155 This is done though the <tt>smpirun</tt> script as follows.
 156 <tt>my_hostfile.txt</tt> is a classical MPI hostfile (that is, this
 157 file lists the machines on which the processes must be dispatched, one
 158 per line)  <tt>my_platform.xml</tt> is a classical SimGrid platform
 159 file. Of course, the hosts of the hostfile must exist in the provided
 160 platform. <tt>./program</tt> is the MPI program that you want to
 161 simulate (must be compiled by <tt>smpicc</tt>) while <tt>-arg</tt> is
 162 a command-line parameter passed to this program.
 163
 164 \verbatim
 165 smpirun -hostfile my_hostfile.txt -platform my_platform.xml ./program -arg
 166 \endverbatim
 167
 168 smpirun accepts other parameters, such as <tt>-np</tt> if you don't
 169 want to use all the hosts defined in the hostfile, <tt>-map</tt> to
 170 display on which host each rank gets mapped of <tt>-trace</tt> to
 171 activate the tracing during the simulation. You can get the full list
 172 by running
 173 \verbatim
 174 smpirun -help
 175 \endverbatim
 176
 177
 178 */
 179
 180
 181 /** \defgroup SD_API      SimDag
 182     \ingroup SimGrid_API
 183     \brief Programming environment for DAG applications
 184
 185     SimDag provides some functionnalities to simulate parallel task scheduling
 186     with DAGs models (Direct Acyclic Graphs).
 187     The old versions of SimGrid were based on DAGs. But the DAG part (named SG)
 188     was removed in SimGrid 3 because the new kernel (\ref SURF_API) was implemented. \ref SURF_API
 189     was much faster and more flexible than SG and did not use DAGs.
 190     SimDag is a new implementation of DAGs handling and it is built on top of \ref SURF_API.
 191
 192     \section SD_who Who should use this (and who shouldn't)
 193
 194     You should use this programming environment of the SimGrid suite if you want
 195     to study algorithms and heuristics with DAGs of parallel tasks.
 196     If you don't need to use DAGs for your simulation, have a look at the
 197     \ref MSG_API programming environment.
 198     If you want to implement a real distributed application, have a look at the
 199     \ref GRAS_API programming environment.
 200     If you want to study an existing MPI program, have a look at the
 201     \ref SMPI_API one.
 202     If none of those programming environments fits your needs, you may
 203     consider implementing your own directly on top of \ref SURF_API (but you
 204     probably want to contact us before).
 205
 206 */
 207
 208 /**
 209 @defgroup SURF_API SURF
 210 @ingroup SimGrid_API
 211 @brief Internal kernel of all the simulators used in SimGrid, and associated models.
 212
 213 SURF provides the core functionnalities to simulate a virtual
 214 platform. It is very low-level and is not intended to be used by end
 215 users, but rather to serve as a basis for higher-level simulators. Its
 216 interface are not frozen (and will probably never be), and the
 217 structure emphasis on performance over ease of use. This module
 218 contains the platform models. If you need a model that is not encoded
 219 yet, please come to the devel mailing list so that we can discuss on
 220 the feasibility of your idea.
 221
 222 Please note that as it is not really intended for public use, this
 223 module is only partially documented.
 224 */
 225
 226
 227 /**
 228 @defgroup TRACE_API TRACE
 229 @ingroup SimGrid_API
 230 @brief Tracing mechanism and its functions.
 231
 232 SimGrid can trace the resource (of hosts and links) utilization using
 233 any of its programming interfaces (MSG, SimDAG and SMPI). This means
 234 that the tracing will register how much power is used for each host
 235 and how much bandwidth is used for each link of the platform.
 236
 237 The idea of the tracing facilities is to give SimGrid users to
 238 possibility to classify MSG and SimDAG tasks by category, tracing the
 239 platform utilization (hosts and links) for each of the categories.
 240 The API enables the declaration of categories and a function to
 241 associate them to the tasks (MSG and SD). The tasks that are not
 242 classified according to a category are not traced. If no categories
 243 are specified, simulations can still be traced using a special
 244 parameter in the command line (see \ref tracing_tracing for details).
 245 */
 246