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Extending the Usability of a Dynamic Tuning Environment

by Caymes Scutari, Paola Guadalupe

Abstract (Summary)
La demanda de cómputo de altas prestaciones está en constante especialmente en el área científica ya que debe resolver problemas complejos. En general, el volumen de datos y las operaciones que deben realizarse sobre ellos requieren la utilización de sistemas muy potentes. Ello ha conducido a una mayor utilización del paradigma paralelo/distribuido. El proceso de optimización, denominado proceso de sintonización, es el proceso mediante el cual el comportamiento de la aplicación es adaptado y mejorado a travÎs de la modificación de sus parámetros críticos. El proceso de sintonización incluye varias fases. En primer lugar, durante una fase de monitorización se recoge información acerca del comportamiento de la aplicación. A continuación, dicha información es analizada para detectar problemas, deducir las causas y determinar soluciones. Finalmente, deben aplicarse los cambios necesarios en el código de la aplicación para resolver el problema y así mejorar su rendimiento. Afortunadamente, existen diferentes herramientas y aproximaciones para ayudar a los usuarios en las diferentes fases de optimización (monitorización, análisis o sintonización). Una de las herramientas disponibles es MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment), un entorno para la sintonización dinámica y automática de aplicaciones paralelas. MATE, como su nombre indica, consiste en tres fases continuas e iterativas para adaptar el comportamiento de la aplicación de acuerdo al estado actual del ambiente de ejecución. El conocimiento que utiliza MATE para sintonizar los problemas de rendimiento es encapsulado en módulos de software denominados tunlets. Cada tunlet provee la lógica necesaria para recolectar información de la ejecución de la aplicación, analizarla y decidir cuáles son las acciones de sintonización necesarias. El objetivo del presente trabajo es extender la usabilidad de MATE, cubriendo dos aspectos diferentes de MATE: la mejora del rendimiento alcanzado por el análisis centralizado realizado por MATE, dado que representa un cuello de botella cuando la aplicación crece. En este trabajo presentamos una alternativa para lograr que MATE escale. hacer de MATE una herramienta más amigable para facilitar la inclusión de conocimiento en MATE. De esta manera, se logra que MATE sea transparente. Respecto del primer aspecto, se propone una nueva aproximación para ejecutar el proceso de análisis, denominada Distributed-Hierarchical Collecting-Preprocessing Approach. Esta nueva aproximación se basa en la recolección distribuida de eventos lo que alivia la recolección centralizada realizada por MATE en su implementación original, así como también el preprocesamiento de las operaciones acumulativas o comparativas, siempre que sea posible. De esta manera, el Global Analyzer recibe de cada Collector-Preprocessor una estructura que condensa resumida sólo la información necesaria para la evaluación global de modelo de rendimiento, lo que reduce considerablemente la sobrecarga sufrida en la aproximación centralizada. De esta manera, MATE presenta propiedades de escalabilidad. Respecto del segundo aspecto, se propone una metodología, incluyendo un lenguaje y un traductor diseados y desarrollados ad hoc para insertar tunlets (conocimiento) en MATE de forma automática. Utilizando la metodología propuesta, el usuario no necesita entrar en detalles de implementación de MATE. Así, mediante la definición de un conjunto de abstracciones sobre la aplicación y sobre el modelo de rendimiento, las abstracciones pueden formalizarse en la especificación de un tunlet por medio del lenguaje propuesto. Tal especificación será automáticamente traducida en un tunlet listo para utilizarse en MATE. Escalabilidad y transparencia son dos cualidades necesarias en MATE para que sea una herramienta más útil y amigable para los usuarios. Las propuestas presentadas intentan proveer MATE con tales características. La experimentación, confirma la viabilidad de las propuestas.
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Bibliographical Information:

Advisor:Morajko, Anna; Margalef Burrull, Tomàs M.

School:Universitat Autónoma de Barcelona

School Location:Spain

Source Type:Master's Thesis

Keywords:469 departament d arquitectura de computadors i sistemes operatius

ISBN:

Date of Publication:07/19/2007

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