Performance model for hybrid MPI+OpenMP master/worker applications

• Autores: Abel Castellanos Carrazana
• Directores de la Tesis: Abel Francisco Paz Gallardo (dir. tes.), Andreu Moreno Vendrell (dir. tes.)
• Lectura: En la Universitat Autònoma de Barcelona ( España ) en 2014
• Idioma: inglés
• Tribunal Calificador de la Tesis: José Alberto Cardoso Cunha (presid.), Eduardo Cesar Galobardes (secret.), Francesc Solsona Tehàs (voc.)
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
  • Ciencias tecnológicas
    • Tecnología de los ordenadores
      • Arquitectura de ordenadores
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TDX  DDD  TESEO 
• Resumen

  • En el entorno actual, diversas ramas de las ciencias, tienen la necesidad de auxiliarse de la computación de altas prestaciones para la obtención de resultados a relativamente corto plazo. Ello es debido fundamentalmente, al alto volumen de información que necesita ser procesada y también al costo computacional que demandan dichos cálculos. El beneficio al realizar este procesamiento de manera distribuida y paralela, logra acortar de manera notable los tiempos de espera en la obtención de los resultados. Para soportar ello, existen fundamentalmente dos modelos de programación ampliamente extendidos: el modelo de paso de mensajes a través de librerías basadas en el estándar MPI, y el de memoria compartida con la utilización de OpenMP. Las aplicaciones híbridas son aquellas que combinan ambos modelos con el fin de aprovechar en cada caso, las potencialidades específicas del paralelismo en cada uno. Lamentablemente, la práctica ha demostrado que la utilización de esta combinación de modelos, no garantiza necesariamente una mejoría en el comportamiento de las aplicaciones. Existen varios parámetros que deben ser considerados a determinar la configuración de la aplicación que proporciona el mejor tiempo de ejecución. El número de proceso que se debe utilizar, el número de hilos en cada nodo, la distribución de datos entre procesos e hilos, y así sucesivamente, son parámetros que afectan seriamente elrendimiento de la aplicación. El valor apropiado de tales parámetros depende, por una parte, de las características de arquitectura del sistema (latencia de las comunicaciones, el ancho de banda de comunicación, el tamaño y la distribución de los niveles de memoria cache, la capacidad de cómputo, etc.) y, por otro lado, de la características propias del comportamiento de la aplicación. La contribución fundamental de esta tesis radica en la utilización de una técnica novedosa para la predicción del rendimiento y la eficiencia de aplicaciones híbridas de tipo Master/Worker. En particular, dentro del mundo del aprendizaje automatizado, este método de predicción es conocido como arboles de regresión basados en modelos análiticos. Los resultados experimentales obtenidos permiten ser optimista en cuanto al uso de este algoritmo para la predicción de ambas métricas o para la selección de la mejor configuración de parámetros de ejecución de la aplicación.