Melhorando a Afinidade de Memória de Aplicações Científicas em Ambientes NUMA

  • Rafael Gauna Trindade UFSM
  • João Vicente Ferreira Lima UFSM
  • Andrea Schwertner Charão UFSM

Resumo


Esse trabalho apresenta estratégias encontradas na literatura sobre como identificar e corrigir problemas de desempenho de aplicações em ambientes NUMA e propõe a otimização de 4 aplicações científicas conhecidas: CoMD, LBM, LULESH e Ondes3D. Os resultados mostram que é possível recuperar um pouco do desempenho perdido melhorando a afinidade de memória dessas aplicação quando aplicado um mapeamento de dados eficiente. Entretanto, os resultados evidenciam também que nem todo tipo de aplicação pode obter melhorias a partir desse tipo de abordagem.
Publicado
06/08/2019
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GAUNA TRINDADE, Rafael; FERREIRA LIMA, João Vicente; SCHWERTNER CHARÃO, Andrea. Melhorando a Afinidade de Memória de Aplicações Científicas em Ambientes NUMA. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 19. , 2019, Três de Maio. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2019 . ISSN 2595-4164.