MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2734261020 · doi:10.12681/eadd/40218

Scheduling and performance characterization on heterogeneous computing systems

2016· dissertation· el· W2734261020 sur OpenAlexfundno aff
Γιώργης Γεωργακούδης

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueel
DomaineEngineering
ThématiqueScheduling and Optimization Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of ThessalyQueen's UniversityEuropean Commission
Mots-clésComputer scienceScheduling (production processes)Distributed computingComputer architectureCharacterization (materials science)EngineeringOperations managementNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Η εποχή της αύξησης των υπολογιστικών επιδόσεων και της ταυτόχρονης μείωσης της κατανάλωσης ισχύος μέσω της σμίκρυνσης των ημιαγωγών και της αύξησης της συ- χνότητας λειτουργίας (νόμος του Dennard) έχει παρέλθει. Παρ ́ όλ ́ αυτά, ο αριθμός των διαθέσιμων ημιαγωγών συνεχίζει να διπλασιάζεται. Αυτός είναι ο λόγος που η αρχιτεκτονική υπολογιστών έχει μετακινηθεί στη σχεδίαση πολυπύρηνων επεξεργαστών για την αύξηση των υπολογιστικών επιδόσεων μέσω της παράλληλης επεξεργασίας. ́Ομως, αυτή η κλιμάκωση στον αριθμό των επεξεργαστών έφερε στην επιφάνεια ένα νέο πρόβλημα, αυτό της κατανάλωσης ισχύος, που πλέον είναι σημαντικός περιοριστικός παράγοντας στην περαιτέρω κλιμάκωση των συστημάτων. Το επόμενη βήμα στην εξέλιξη της αρχιτεκτονικής συστημάτων είναι η σχεδίαση ετερογενών υπολογιστικών συστημάτων που μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά τόσο τις υπολογιστικές επιδόσεις, την κατανάλωση ισχύος και τελικά την ενεργειακή αποδοτικότητα των συστημάτων. Λόγω αυτών των χαρακτηριστικών, τα ετερογενή συστήματα βρίσκονται σε κάθε έκφανση της υπολογιστικής, από φορητές συσκευές μέχρι εγκαταστάσεις υπερ-υπολογιστών και κέντρων δεδομένων. Για να επιτύχουν αυτά τα οφέλη, οι ετερογενείς αρχιτεκτονικές ακολουθούν την αρχή της εξειδίκευσης υλικού (hardware specialization), περιλαμβάνοντας συστήματα με διαφορετικές επιδόσεις και κατανάλωση ισχύος για την εκτέλεση προγραμμάτων. Ωστόσο, η ποσοτικοποίηση για τον χαρακτηρισμό της απόδοσης των ετερογενών πόρων και ο χρονοπρογραμματισμός τους για την αποδοτική εκτέλεση προγραμμάτων παραμένει ανοιχτό πρόβλημα.Σε αυτή τη διατριβή, συνεισφέρουμε νέες λύσεις, μεθόδους και τεχνικές στοχεύοντας στο πρόβλημα της απόδοσης και του χρονοπρογραμματισμού ετερογενών αρχιτεκτονικών. Συγκεκριμένα, στο επίπεδο των ετερογενών αρχιτεκτονικών επεξεργαστών, μελετούμε τις αρχιτεκτονικές διαμοιραζόμενου συνόλου εντολών (shared-ISA architectures) ως τεχνολογία αιχμής, και παρουσιάζουμε νέες τεχνικές για τη διαχείριση της ετερογένειας στο επίπεδο εντολών. Σ ́ αυτές περιλαμβάνονται τεχνικές μετεγγραφής δυαδικού κώδικα που επιτρέπουν τη φορητότητα δυαδικού κώδικα αλλά πιο σημαντικά επιτρέπουν τη μεταφορά νημάτων εκτέλεσης μεταξύ ετερογενών, επεξεργαστικών πυρήνων παρά τις ασυμβατότητες στο σύνολο εντολών. Επιπρόσθετα, παρουσιάζουμε μια καινούρια μέθοδο δυναμικού χρονοπρογραμματισμού που επιταχύνει την ταυτόχρονη εκτέλεση πολλαπλών προγραμμάτων, αντιλαμβάνοντας την επιτάχυνση λόγω της ετερογένειας για κάθε πρόγραμμα για να ανακατανείμει τους ετερογενείς πυρήνες μέσω της μεταφοράς νημάτων εκτέλεσης. Η αξιολόγηση των μεθόδων μας σε μια πλατφόρμα υλικού που υλοποιεί μια αρχιτεκτονική διαμοιραζόμενου συνόλου εντολών δείχνει ότι υπερτερούν σημαντικά σε επιδόσεις από τις υπάρχουσες προτεινόμενες τεχνικές. Επίσης, μελετούμε το πρόβλημα της διαχείρισης υπολογιστικών πόρων σε ετερογενείς αρχιτεκτονικές κέντρων δεδομένων. Παρουσιάζουμε μια νέα μεθοδολογία βασισμένη σε ισο-μετρικές που επιτρέπει τη σύγκριση ετερογενών εξυπηρετητών, όσον αφορά την υπολογιστική και ενεργειακή απόδοση τους, σε περιβάλλοντα εκτέλεσης online υπηρεσιών ανάλυσης δεδομένων. Μέσω αυτής της μεθοδολογίας, ποσοτικοποιούμε την απόδοση διάφορων τύπων εξυπηρετητών που περιλαμβάνουν τυπικούς εξυπηρετητές, μικρο-εξυπηρετητές και πλατφόρμες επιταχυντών πολλαπλών πυρήνων. Οι μέθοδοί μας εξετάζουν την ποσοτικοποίηση της ενεργειακής απόδοσης θέτοντας καθορισμένους στόχους στην αποδεκτή ποιότητα υπηρεσίας ως κοινό μέτρο της επίδοσης ετερογενών εξυπηρετητών. Η εφαρμογή της μεθοδολογίας μας μπορεί αποτελεσματικά να καθοδηγήσει τη διαμοιρασμό ετερογενών πόρων και τη προδιαγραφή ενεργειακά αποδοτικών κέντρων δεδομένων.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,211 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetScheduling and Optimization AlgorithmsTravaux en français237 207