MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W2734261020 · doi:10.12681/eadd/40218

Scheduling and performance characterization on heterogeneous computing systems

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

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageel
FieldEngineering
TopicScheduling and Optimization Algorithms
Canadian institutionsnot available
FundersEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of ThessalyQueen's UniversityEuropean Commission
KeywordsComputer scienceScheduling (production processes)Distributed computingComputer architectureCharacterization (materials science)EngineeringOperations managementNanotechnology

Abstract

fetched live from 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.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.134
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.221
Teacher spread0.211 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2016
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same topicScheduling and Optimization AlgorithmsFrench-language works237,207