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Kill src/include
[simgrid.git] / src / kernel / lmm / bmf.cpp
index 59acf0c..a754fd5 100644 (file)
@@ -1,9 +1,11 @@
-/* Copyright (c) 2007-2022. The SimGrid Team. All rights reserved.          */
+/* Copyright (c) 2007-2023. The SimGrid Team. All rights reserved.          */
 
 /* This program is free software; you can redistribute it and/or modify it
  * under the terms of the license (GNU LGPL) which comes with this package. */
 
 #include "src/kernel/lmm/bmf.hpp"
+#include "src/simgrid/math_utils.h"
+
 #include <Eigen/LU>
 #include <iostream>
 #include <numeric>
 
 XBT_LOG_NEW_DEFAULT_SUBCATEGORY(ker_bmf, kernel, "Kernel BMF solver");
 
-int sg_bmf_max_iterations = 1000; /* Change this with --cfg=bmf/max-iterations:VALUE */
-
-namespace simgrid {
-namespace kernel {
-namespace lmm {
+namespace simgrid::kernel::lmm {
 
 AllocationGenerator::AllocationGenerator(Eigen::MatrixXd A) : A_(std::move(A)), alloc_(A_.cols(), 0)
 {
@@ -66,6 +64,7 @@ BmfSolver::BmfSolver(Eigen::MatrixXd A, Eigen::MatrixXd maxA, Eigen::VectorXd C,
     , C_shared_(std::move(shared))
     , phi_(std::move(phi))
     , gen_(A_)
+
 {
   xbt_assert(max_iteration_ > 0,
              "Invalid number of iterations for BMF solver. Please check your \"bmf/max-iterations\" configuration.");
@@ -93,8 +92,8 @@ template <typename C> std::string BmfSolver::debug_vector(const C& container) co
 std::string BmfSolver::debug_alloc(const allocation_map_t& alloc) const
 {
   std::stringstream debug;
-  for (const auto& e : alloc) {
-    debug << "{" + std::to_string(e.first) + ": [" + debug_vector(e.second) + "]}, ";
+  for (const auto& [resource, players] : alloc) {
+    debug << "{" + std::to_string(resource) + ": [" + debug_vector(players) + "]}, ";
   }
   return debug.str();
 }
@@ -111,12 +110,21 @@ double BmfSolver::get_resource_capacity(int resource, const std::vector<int>& bo
   return std::max(0.0, capacity);
 }
 
+double BmfSolver::get_maxmin_share(int resource, const std::vector<int>& bounded_players) const
+{
+  auto n_players  = (A_.row(resource).array() > 0).count() - bounded_players.size();
+  double capacity = get_resource_capacity(resource, bounded_players);
+  if (n_players > 0)
+    capacity /= n_players;
+  return capacity;
+}
+
 std::vector<int> BmfSolver::alloc_map_to_vector(const allocation_map_t& alloc) const
 {
   std::vector<int> alloc_by_player(A_.cols(), -1);
-  for (const auto& it : alloc) {
-    for (auto p : it.second) {
-      alloc_by_player[p] = it.first;
+  for (const auto& [resource, players] : alloc) {
+    for (auto p : players) {
+      alloc_by_player[p] = resource;
     }
   }
   return alloc_by_player;
@@ -125,9 +133,9 @@ std::vector<int> BmfSolver::alloc_map_to_vector(const allocation_map_t& alloc) c
 std::vector<int> BmfSolver::get_bounded_players(const allocation_map_t& alloc) const
 {
   std::vector<int> bounded_players;
-  for (const auto& e : alloc) {
-    if (e.first == NO_RESOURCE) {
-      bounded_players.insert(bounded_players.end(), e.second.begin(), e.second.end());
+  for (const auto& [resource, players] : alloc) {
+    if (resource == NO_RESOURCE) {
+      bounded_players.insert(bounded_players.end(), players.begin(), players.end());
     }
   }
   return bounded_players;
@@ -141,38 +149,37 @@ Eigen::VectorXd BmfSolver::equilibrium(const allocation_map_t& alloc) const
 
   int row = 0;
   auto bounded_players = get_bounded_players(alloc);
-  for (const auto& e : alloc) {
+  for (const auto& [resource, players] : alloc) {
     // add one row for the resource with A[r,]
-    int cur_resource = e.first;
     /* bounded players, nothing to do */
-    if (cur_resource == NO_RESOURCE)
+    if (resource == NO_RESOURCE)
       continue;
     /* not shared resource, each player can receive the full capacity of the resource */
-    if (not C_shared_[cur_resource]) {
-      for (int i : e.second) {
-        C_p[row]    = get_resource_capacity(cur_resource, bounded_players);
-        A_p(row, i) = A_(cur_resource, i);
+    if (not C_shared_[resource]) {
+      for (int i : players) {
+        C_p[row]    = get_resource_capacity(resource, bounded_players);
+        A_p(row, i) = A_(resource, i);
         row++;
       }
       continue;
     }
 
     /* shared resource: fairly share it between players */
-    A_p.row(row) = A_.row(cur_resource);
-    C_p[row]     = get_resource_capacity(cur_resource, bounded_players);
+    A_p.row(row) = A_.row(resource);
+    C_p[row]     = get_resource_capacity(resource, bounded_players);
     row++;
-    if (e.second.size() > 1) {
+    if (players.size() > 1) {
       // if 2 players have chosen the same resource
       // they must have a fair sharing of this resource, adjust A_p and C_p accordingly
-      auto it = e.second.begin();
+      auto it = players.begin();
       int i   = *it; // first player
       /* for each other player sharing this resource */
-      for (++it; it != e.second.end(); ++it) {
+      for (++it; it != players.end(); ++it) {
         /* player i and k on this resource j: so maxA_ji*rho_i - maxA_jk*rho_k = 0 */
         int k       = *it;
         C_p[row]    = 0;
-        A_p(row, i) = maxA_(cur_resource, i);
-        A_p(row, k) = -maxA_(cur_resource, k);
+        A_p(row, i) = maxA_(resource, i);
+        A_p(row, k) = -maxA_(resource, k);
         row++;
       }
     }
@@ -185,6 +192,20 @@ Eigen::VectorXd BmfSolver::equilibrium(const allocation_map_t& alloc) const
   XBT_DEBUG("A':\n%s", debug_eigen(A_p).c_str());
 
   XBT_DEBUG("C':\n%s", debug_eigen(C_p).c_str());
+  /* PartialPivLU is much faster than FullPivLU but requires that the matrix is invertible
+   * FullPivLU however assures that it finds come solution even if the matrix is singular
+   * Ideally we would like to be optimist and try Partial and in case of error, go back
+   * to FullPivLU.
+   * However, this with isNaN doesn't work if compiler uses -Ofastmath. In our case,
+   * the icc compiler raises an error when compiling the code (comparison with NaN always evaluates to false in fast
+   * floating point modes).
+   * Eigen::VectorXd rho = Eigen::PartialPivLU<Eigen::MatrixXd>(A_p).solve(C_p);
+   * if (rho.array().isNaN().any()) {
+   *   XBT_DEBUG("rho with nan values, falling back to FullPivLU, rho:\n%s", debug_eigen(rho).c_str());
+   *   rho = Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd>(A_p).solve(C_p);
+   * }
+   */
+
   Eigen::VectorXd rho = Eigen::FullPivLU<Eigen::MatrixXd>(A_p).solve(C_p);
   for (int p : bounded_players) {
     rho[p] = phi_[p];
@@ -214,28 +235,36 @@ bool BmfSolver::get_alloc(const Eigen::VectorXd& fair_sharing, const allocation_
   alloc.clear();
   for (int player_idx = 0; player_idx < A_.cols(); player_idx++) {
     int selected_resource = NO_RESOURCE;
-    double bound          = phi_[player_idx];
-    double min_share      = (bound <= 0 || initial) ? -1 : bound;
+
+    /* the player's maximal rate is the minimum among all resources */
+    double min_rate = -1;
     for (int cnst_idx = 0; cnst_idx < A_.rows(); cnst_idx++) {
       if (A_(cnst_idx, player_idx) <= 0.0)
         continue;
 
-      double share = fair_sharing[cnst_idx] / A_(cnst_idx, player_idx);
-      if (min_share == -1 || share < min_share) {
+      /* Note: the max_ may artificially increase the rate if priority < 0
+       * The equilibrium sets a rho which respects the C_ though */
+      if (double rate = fair_sharing[cnst_idx] / maxA_(cnst_idx, player_idx);
+          min_rate == -1 || double_positive(min_rate - rate, cfg_bmf_precision)) {
         selected_resource = cnst_idx;
-        min_share         = share;
+        min_rate          = rate;
+      }
+      /* Given that the priority may artificially increase the rate,
+       * we need to check that the bound given by user respects the resource capacity C_ */
+      if (double bound = initial ? -1 : phi_[player_idx]; bound > 0 &&
+                                                          bound * A_(cnst_idx, player_idx) < C_[cnst_idx] &&
+                                                          double_positive(min_rate - bound, cfg_bmf_precision)) {
+        selected_resource = NO_RESOURCE;
+        min_rate          = bound;
       }
     }
     alloc[selected_resource].insert(player_idx);
   }
-  bool is_stable = (alloc == last_alloc);
-  if (is_stable)
+  if (alloc == last_alloc) // considered stable
     return true;
 
-  std::vector<int> alloc_by_player      = alloc_map_to_vector(alloc);
-  auto ret = allocations_.insert(alloc_by_player);
-  /* oops, allocation already tried, let's pertube it a bit */
-  if (not ret.second) {
+  if (auto alloc_by_player = alloc_map_to_vector(alloc); not allocations_.insert(alloc_by_player).second) {
+    /* oops, allocation already tried, let's pertube it a bit */
     XBT_DEBUG("Allocation already tried: %s", debug_alloc(alloc).c_str());
     return disturb_allocation(alloc, alloc_by_player);
   }
@@ -249,19 +278,21 @@ void BmfSolver::set_fair_sharing(const allocation_map_t& alloc, const Eigen::Vec
 
   for (int r = 0; r < fair_sharing.size(); r++) {
     auto it = alloc.find(r);
-    if (it != alloc.end()) {              // resource selected by some player, fair share depends on rho
-      int player = *(it->second.begin()); // equilibrium assures that every player receives the same, use one of them to
-                                          // calculate the fair sharing for resource r
-      fair_sharing[r] = A_(r, player) * rho[player];
+    if (it != alloc.end()) { // resource selected by some player, fair share depends on rho
+      double min_share = std::numeric_limits<double>::max();
+      for (int p : it->second) {
+        double share = A_(r, p) * rho[p];
+        min_share    = std::min(min_share, share);
+      }
+      fair_sharing[r] = min_share;
     } else { // nobody selects this resource, fair_sharing depends on resource saturation
       // resource r is saturated (A[r,*] * rho > C), divide it among players
       double consumption_r = A_.row(r) * rho;
-      double_update(&consumption_r, C_[r], sg_maxmin_precision);
+      double_update(&consumption_r, C_[r], cfg_bmf_precision);
       if (consumption_r > 0.0) {
-        auto n_players  = (A_.row(r).array() > 0).count();
-        fair_sharing[r] = C_[r] / n_players;
+        fair_sharing[r] = get_maxmin_share(r, bounded_players);
       } else {
-        fair_sharing[r] = get_resource_capacity(r, bounded_players);
+        fair_sharing[r] = C_[r];
       }
     }
   }
@@ -279,7 +310,7 @@ bool BmfSolver::is_bmf(const Eigen::VectorXd& rho) const
   Eigen::VectorXd remaining = (A_ * rho) - C_;
   remaining                 = remaining.array() * shared.array(); // ignore non shared resources
   bmf                       = bmf && (not std::any_of(remaining.data(), remaining.data() + remaining.size(),
-                                [](double v) { return double_positive(v, sg_maxmin_precision); }));
+                                                      [](double v) { return double_positive(v, sg_precision_workamount); }));
 
   // 3) every player receives maximum share in at least 1 saturated resource
   // due to subflows, compare with the maximum consumption and not the A matrix
@@ -291,15 +322,15 @@ bool BmfSolver::is_bmf(const Eigen::VectorXd& rho) const
 
   // matrix_ji: boolean indicating player p has the maximum share at resource j
   Eigen::MatrixXi player_max_share =
-      ((usage.array().colwise() - max_share.array()).abs() <= sg_maxmin_precision).cast<int>();
+      ((usage.array().colwise() - max_share.array()).abs() <= sg_precision_workamount).cast<int>();
   // but only saturated resources must be considered
-  Eigen::VectorXi saturated = (remaining.array().abs() <= sg_maxmin_precision).cast<int>();
+  Eigen::VectorXi saturated = (remaining.array().abs() <= sg_precision_workamount).cast<int>();
   XBT_DEBUG("Saturated_j resources:\n%s", debug_eigen(saturated).c_str());
   player_max_share.array().colwise() *= saturated.array();
 
   // just check if it has received at least it's bound
   for (int p = 0; p < rho.size(); p++) {
-    if (double_equals(rho[p], phi_[p], sg_maxmin_precision)) {
+    if (double_equals(rho[p], phi_[p], sg_precision_workamount)) {
       player_max_share(0, p) = 1; // it doesn't really matter, just to say that it's a bmf
       saturated[0]           = 1;
     }
@@ -321,6 +352,7 @@ Eigen::VectorXd BmfSolver::solve()
   XBT_DEBUG("A:\n%s", debug_eigen(A_).c_str());
   XBT_DEBUG("maxA:\n%s", debug_eigen(maxA_).c_str());
   XBT_DEBUG("C:\n%s", debug_eigen(C_).c_str());
+  XBT_DEBUG("phi:\n%s", debug_eigen(phi_).c_str());
 
   /* no flows to share, just returns */
   if (A_.cols() == 0)
@@ -356,7 +388,7 @@ Eigen::VectorXd BmfSolver::solve()
     fprintf(stderr, "Unable to find a BMF allocation for your system.\n"
                     "You may try to increase the maximum number of iterations performed by BMF solver "
                     "(\"--cfg=bmf/max-iterations\").\n"
-                    "Additionally, you could decrease numerical precision (\"--cfg=surf/precision\").\n");
+                    "Additionally, you could adjust numerical precision (\"--cfg=bmf/precision\").\n");
     fprintf(stderr, "Internal states (after %d iterations):\n", it);
     fprintf(stderr, "A:\n%s\n", debug_eigen(A_).c_str());
     fprintf(stderr, "maxA:\n%s\n", debug_eigen(maxA_).c_str());
@@ -389,10 +421,9 @@ void BmfSystem::get_flows_data(Eigen::Index number_cnsts, Eigen::MatrixXd& A, Ei
     bool active = false;
     bool linked = false; // variable is linked to some constraint (specially for selective_update)
     for (const Element& elem : var.cnsts_) {
-      const boost::intrusive::list_member_hook<>& cnst_hook = selective_update_active
-                                                                  ? elem.constraint->modified_constraint_set_hook_
-                                                                  : elem.constraint->active_constraint_set_hook_;
-      if (not cnst_hook.is_linked())
+      if (const auto& cnst_hook = selective_update_active ? elem.constraint->modified_constraint_set_hook_
+                                                          : elem.constraint->active_constraint_set_hook_;
+          not cnst_hook.is_linked())
         continue;
       /* active and linked variable, lets check its consumption */
       linked             = true;
@@ -433,13 +464,6 @@ void BmfSystem::get_constraint_data(const CnstList& cnst_list, Eigen::VectorXd&
     C(cnst_idx)      = cnst.bound_;
     if (cnst.get_sharing_policy() == Constraint::SharingPolicy::NONLINEAR && cnst.dyn_constraint_cb_) {
       C(cnst_idx) = cnst.dyn_constraint_cb_(cnst.bound_, cnst.concurrency_current_);
-      if (not warned_nonlinear_) {
-        XBT_WARN("You are using dynamic constraint bound with parallel tasks and BMF model."
-                 " The BMF solver assumes that all flows (and subflows) are always active and executing."
-                 " This is quite pessimist, specially considering parallel tasks with small subflows."
-                 " Analyze your results with caution.");
-        warned_nonlinear_ = true;
-      }
     }
     cnst2idx_[&cnst] = cnst_idx;
     // FATPIPE links aren't really shared
@@ -448,19 +472,16 @@ void BmfSystem::get_constraint_data(const CnstList& cnst_list, Eigen::VectorXd&
   }
 }
 
-void BmfSystem::solve()
+void BmfSystem::do_solve()
 {
-  if (modified_) {
-    if (selective_update_active)
-      bmf_solve(modified_constraint_set);
-    else
-      bmf_solve(active_constraint_set);
-  }
+  if (selective_update_active)
+    bmf_solve(modified_constraint_set);
+  else
+    bmf_solve(active_constraint_set);
 }
 
 template <class CnstList> void BmfSystem::bmf_solve(const CnstList& cnst_list)
 {
-  /* initialize players' weight and constraint matrices */
   idx2Var_.clear();
   cnst2idx_.clear();
   Eigen::MatrixXd A;
@@ -481,10 +502,6 @@ template <class CnstList> void BmfSystem::bmf_solve(const CnstList& cnst_list)
   for (int i = 0; i < rho.size(); i++) {
     idx2Var_[i]->value_ = rho[i];
   }
-
-  print();
 }
 
-} // namespace lmm
-} // namespace kernel
-} // namespace simgrid
+} // namespace simgrid::kernel::lmm