Otimização do Mapeamento de Threads e Dados em Aplicações com Memória Transacional usando Aprendizado de Máquina
Resumo
Memórias Transacionais facilitam a programação e evitam a ocorrência de deadlocks durante a execução da aplicação em sistemas com múltiplas threads. O mapeamento das threads entre os núcleos de processamento e a alocação de dados influenciam o desempenho das aplicações. Neste trabalho é proposta a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para a otimização em conjunto das políticas de mapeamento de threads e de dados, coletando-se métricas da Memória Transacional.
Referências
Castro, M., Góes, L., and Méhaut, J.-F. (2014). Adaptive thread mapping strategies for transactional memory applications. Journal of Parallel and Distributed Computing, 74.
Denoyelle, N., Goglin, B., Jeannot, E., and Ropars, T. (2019). Data and thread placement in NUMA architectures: A statistical learning approach. In Proceedings of the 48th International Conference on Parallel Processing, ICPP 2019, New York, NY, USA. Association for Computing Machinery.
Di Sanzo, P., Pellegrini, A., Sannicandro, M., Ciciani, B., and Quaglia, F. (2019). Adaptive model-based scheduling in software transactional memory. IEEE Transactions on Computers, PP:1-1.
Pasqualin, D. P., Diener, M., Du Bois, A. R., and Pilla, M. L. (2020). Online sharing-aware thread mapping in software transactional memory. In 2020 IEEE 32nd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), pages 35-42.
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Pasqualin, D. P., Diener, M., Du Bois, A. R., and Pilla, M. L. (2020). Online sharing-aware thread mapping in software transactional memory. In 2020 IEEE 32nd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD), pages 35-42.
Publicado
10/05/2023
Como Citar
PERLIN, Tiago; DU BOIS, Andre Rauber.
Otimização do Mapeamento de Threads e Dados em Aplicações com Memória Transacional usando Aprendizado de Máquina. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 23. , 2023, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2023
.
p. 113-114.
ISSN 2595-4164.
DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2023.229841.
