Anais do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD)
O Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD) é um evento anual que apresenta, desde o ano 2000, os principais desenvolvimentos, aplicações e tendências nas áreas de Arquitetura de Computadores, Processamento de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos.
Revisitando Clássicos da Concorrência: Implementação e Avaliação em OpenMP, Rust e Go
Este artigo apresenta um estudo em que foram comparadas a expressividade de OpenMP, Rust e Go na implementação de cinco problemas clássicos de programação concorrente. As soluções, baseadas em abordagens idiomáticas, foram avaliadas quanto ao esforço de implementação, segurança e desempenho, utilizando o método Goal Question Metric (GQM). Os resultados revelam os pontos fortes e limitações de cada linguagem em diferentes contextos de sincronização e compartilhamento de recursos, oferecendo subsídios para a escolha de ferramentas no desenvolvimento de sistemas multithread.
Dependability Analysis of Weather Monitoring Systems Considering Different Redundancy Mechanisms
The increasing occurrence of extreme weather events makes precipitation forecasting essential for disaster mitigation. The Internet of Things (IoT) has enhanced weather monitoring, but ensuring system availability and reliability remains a challenge. This study evaluates the impact of redundancy on system dependability, focusing on availability and reliability. Models were developed to compare a system without redundancy to one incorporating redundancy in critical components. Using Stochastic Petri Nets (SPNs), we analyzed their behavior under different failure and repair scenarios. Results show that redundancy significantly improves availability, reduces the probability of failures, and minimizes downtime, reinforcing its importance in the resilience of climate monitoring systems.
Assessing the Performance and Impact of an Open-Source RTI in Distributed Real-Time Military Simulation
Este estudo avalia o desempenho do PORTICO, uma Infraestrutura de Tempo Real (RTI) de código aberto, para simulações militares em tempo real. A pesquisa compara sua eficiência com a versão comercial pRTI, analisando serviços-chave da Arquitetura de Alto Nível (HLA) como interações entre federados e atualizações de atributos. Os resultados indicam que a solução de código aberto é viável mesmo em cenários além do uso convencional, considerando parâmetros de configuração e composição da federação. Adicionalmente, o trabalho estabelece bases para desenvolver um Produto Minimamente Viável de Modelagem e Simulação como Serviço utilizando conceitos HLA, possibilitando simulações distribuídas escaláveis e eficientes.
Implementação de Tolerância a Falhas no Método Lattice Boltzmann para Execução Resiliente em Instâncias Efêmeras da AWS
Este artigo investiga o desempenho e o custo financeiro do uso de mecanismos de tolerância a falhas no método Lattice Boltzmann (LBM) executado em instâncias efêmeras (spot) da Amazon Web Services (AWS). Duas estratégias de recuperação são implementadas com a extensão ULFM da biblioteca MPI: (i) preemptiva, que suspende a aplicação até a alocação de uma nova instância usando persistência em disco; e (ii) não preemptiva, que permite a continuidade da execução com um número reduzido de instâncias usando persistência em memória. Os resultados indicam que a abordagem não preemptiva proporciona recuperação quase imediata, com um impacto no desempenho pós-falha. Já a abordagem preemptiva evita essa degradação, mas apresenta maior tempo de recuperação. Conclui-se que a estratégia não preemptiva com persistência em memória pode reduzir os custos financeiros em até 32%, mesmo com a ocorrência de falhas.
Predicting FaaS Runtime with the Orama Framework Using Machine Learning
One of the significant challenges in Function-as-a-Service (FaaS) is the unpredictability of function runtimes, which can lead to cost overruns and performance degradation when deploying applications across multiple cloud providers. This paper presents a Machine Learning (ML)-based predictor integrated into the Orama Framework, which combines static code metrics (Halstead complexity measures) with empirical performance data to estimate function runtimes directly from the source code. Three neural network architectures (Dense, LSTM, and BLSTM) were evaluated, with the BLSTM achieving the highest accuracy (R2 = 0.91) and a 20% lower MSE compared to the baselines. The predictor is available via API and through a graphical interface within the Orama Framework, supporting deployment planning, multi-cloud comparisons, and cost-performance optimization for serverless applications.
Performance Evaluation of N-Body Simulations on AWS with StarPU, OpenMP and MPI Runtime Systems
Cloud Computing provides a cost-effective option for High Performance Computing (HPC) workloads, but brings new challenges. This study evaluates StarPU, a task-based runtime for heterogeneous architectures, in cloud environments by running an N-Body simulation under different cluster configurations and comparing it with traditional HPC runtime systems (OpenMP and MPI). Results show that StarPU excels in single-node setups, especially with GPU acceleration, while scalability varies, struggling with CPU-intensive workloads but performing well in hybrid and GPU-only scenarios. These insights highlight the need for careful infrastructure selection and architectural strategies to ensure good performance in cloud-based HPC.
Otimização de Parâmetros de Buffer Pool com Aprendizado de Máquina em Ambientes Não Transacionais
A parametrização eficiente de Sistemas Gerenciadores de Banco de Dados (SGBD) é condição essencial para assegurar níveis de serviço estáveis e mitigar picos de latência em ambientes corporativos críticos. Este trabalho apresenta uma solução automatizada de configuração do buffer pool, baseada em uma solução que emprega Aprendizado de Máquina (AM) e Otimização Bayesiana. Assim, aplicou-se Análise Fatorial Exploratória (AFE) associada a K-Means para reduzir a dimensionalidade e eleger métricas representativas. Em seguida, empregou-se regressão LASSO para filtrar variáveis determinantes. Por fim, utilizou-se Regressão com Processo Gaussiano (GPR) e políticas de aquisição bayesiana para gerar recomendações de configuração. Avaliada em um repositório de dados de grande instituição financeira, a solução proporcionou diminuição média de 18% na latência máxima de I/O síncrono. Os resultados evidenciam reprodutibilidade analítica, transparência nas decisões e adaptabilidade a cenários não transacionais, oferecendo uma solução extensível para governança proativa de SGBD em produção.
An Experimental Study of Variable Neighborhood Search for General-Purpose Subgraph Optimization in Parallel Systems
Many network analysis tasks over large graphs involve finding subgraphs that optimize a given scoring function. Scoring functions are defined according to the analysis objective and thus, they can be very diverse (e.g. high density, high reachability, high entropy). In this context we study the Connected Subgraph Optimization Problem (CSOP) in which the goal is to find a subgraph that optimizes a given scoring function within a graph. Such tasks are computationally intensive since (i) they require handling an exponential search space over large graphs and (ii) they involve very skewed and sparse real graphs, which is why algorithm scalability and efficiency are central for feasibility. In this work we provide an experimental characterization of the potential of Variable Neighborhood Search metaheuristic (VNS) in providing a competitive and efficient parallel framework for the CSOP problem. Our results show that VNS offers competitive, near-ideal scalability for accelerating CSOP, but its effectiveness can be limited by expensive scoring functions, branch mispredictions, and both backend and frontend CPU bottlenecks.
Preventing Out-Of-Memory Errors in Dask through Automated Memory-Aware Chunking
Data-parallel frameworks like Dask partition datasets into chunks for concurrent execution, but choosing suitable chunk dimensions remains challenging: oversized chunks cause Out-Of-Memory (OOM) failures while undersized chunks reduce performance. This paper introduces memory-aware chunking that predicts peak memory from input shapes using linear regression and automatically derives optimal chunk sizes adapted to each operator’s memory requirements. Evaluation on seismic imaging operators across 768 trials shows complete elimination of OOM failures (versus 31.6% failure rate for Dask’s default chunking) and 52% peak memory reduction, enabling reliable distributed processing in memory-constrained environments.
Estimating CO2 emissions of distributed applications and platforms with SimGrid_Batsim
This work presents a carbon footprint plugin designed to extend the capabilities of the Batsim simulator by allowing the calculation of CO2 emissions during simulation runs. The goal is to assess the environmental impact associated with task and resource management strategies in simulated environments. The plugin is developed within SimGrid—the underlying simulation framework of Batsim—and computes carbon emissions based on the simulated platform’s energy consumption and carbon intensity factor of the simulated machines. Once implemented, it is integrated into Batsim, ensuring compatibility with existing simulation workflows and enabling researchers to assess the carbon efficiency of their scheduling strategies.
Simulador Web para o Ensino de Arquitetura de Computadores com Suporte a Vetores e Cache
Este artigo apresenta o NeanderWeb-V, um simulador baseado em web da arquitetura didática Neander-V, que estende o Neander original, com suporte à vetorização e cache. A ferramenta é acessível diretamente por navegadores e foi projetada para apoiar o ensino introdutório de Arquitetura de Computadores e Programação. Seu principal destaque é a exposição de mecanismos de paralelismo em nível de hardware, permitindo que estudantes observem o impacto dos recursos paralelos da arquitetura Neander-V sobre o desempenho dos programas. Os programas podem ser escritos, executados e depurados diretamente no navegador, em um ambiente modular e informativo. Um estudo de caso realizado com estudantes do primeiro semestre de curso na área da Computação indicou alta usabilidade e facilidade de uso, reforçando o potencial pedagógico da ferramenta.
Interface para Programação de Pipelines Lineares Tolerantes a Falha para MPI Padrão C++
Sistemas de processamento de stream são projetados para operar continuamente e devem ser capazes de se recuperar em caso de falhas. No entanto, programar aplicações de alto desempenho em ambientes distribuídos introduz uma alta complexidade de desenvolvimento. Este trabalho apresenta uma interface de programação que facilita a construção de pipelines lineares tolerantes a falhas para aplicações de processamento de stream em C++. A solução utiliza MPI (Message Passing Interface) para comunicação e o protocolo ABS (Asynchronous Barrier Snapshotting) juntamente com um agente monitor para a etapa de recuperação. Os resultados experimentais indicam uma redução significativa no tempo estimado de desenvolvimento para o programador, com impacto médio de -0.98% até 6.73% na vazão das aplicações. Além disso, o processo de recuperação mitiga o impacto das falhas na vazão do programa.
Paralelização da Geração de Constraints Lists em Alinhamentos Múltiplos de Sequências Genéticas
O Alinhamento Múltiplo de Sequências genéticas é uma etapa essencial na resolução de vários problemas da área de Bioinformática. Devido à sua complexidade exponencial, heurísticas são utilizadas. A que obtém os melhores resultados, mas possui o maior custo computacional, é o Alinhamento Baseado em Consistência. Este trabalho apresenta a paralelização da geração da consistência, fase fundamental para esta heurística, determinando qual a melhor política de escalonamento OpenMP a ser utilizada. Os resultados obtidos mostram o excelente desempenho da paralelização proposta, reduzindo o tempo de execução da geração da consistência, para alinhamentos de tamanhos cientificamente relevantes, de mais de 4 horas para menos 9 minutos.
Investigando Gerenciamento de Contenção em um Sistema de Memória Transacional Distribuída
Memória Transacional (MT) é uma abstração para a sincronização de sistemas concorrentes, onde dados compartilhados são acessados por meio de transações. Para garantir a consistência destes dados, uma transação só é concluída se não houver conflitos durante sua execução, os quais são resolvidos pelo Gerenciador de Contenção (GC), que pode usar diferentes políticas. A Memória Transacional Distribuída (DTM), por sua vez, é a adaptação da MT para sistemas distribuídos. Neste artigo, o gerenciamento de contenção é investigado em sistemas DTM por meio de oito políticas diferentes, que foram adaptadas e integradas ao Transactional RMI (TRMI), um sistema DTM baseado em RMI. Testes foram realizados em duas aplicações, e os resultados mostram o impacto da política de GC escolhida no desempenho geral dos sistemas.
Evaluating Machine Learning Algorithms for Anomaly Detection in Industrial Engines on Edge Devices
Industrial automation and the Internet of Things (IoT) are rapidly evolving, highlighting the need for efficient anomaly detection systems to prevent failures and reduce maintenance and operational costs. This study evaluates the feasibility of running machine learning-based anomaly detection models on edge devices like the Raspberry Pi. Using real sensor data from industrial engines with induced faults, we tested three unsupervised algorithms: LOF, OCSVM, and IF. Metrics such as sensitivity, specificity, inference time, and resource usage were analyzed under different loads. The results show that accurate and low-latency detection is possible on resource-constrained devices, supporting the development of cost-effective and autonomous monitoring systems for industrial environments.
Large-Scale RISC-V Processor Verification Using Automated Design Inspection and a Generic Simulation Method
In recent years, RISC-V ISA has gained popularity and research on RISC-V processor verification has increased. However, most studies focus on a small number of cores and rely on implementation-dependent characteristics. To address this limitation, we propose a generic verification framework that monitors high-level processor states through the fetch interface and the register file write port. The execution traces are compared against a reference model. Our framework leverages a Large Language Model to collect the necessary files and signals of new processors, allowing manual code reductions of 85%. We evaluated the framework by testing 21 LLMs in the inspection task and simulating a custom benchmark on 21 processors, identifying 16 bugs across 8 different cores.
Evaluating Memory Constraints of RISC-V Matrix Accelerators using gem5
Matrix multiplication is a core operation in artificial intelligence workloads, often limited by memory bandwidth in modern computing accelerators. This study explores the architectural integration of a prototype RISC-V matrix extension using the gem5 simulator by modeling various memory hierarchy configurations, ranging from private caches to direct DRAM connections. Results demonstrate that strategic memory hierarchy placement significantly enhances computational throughput and efficiency. Our matrix implementation achieves 1.35x the performance of OpenBLAS using the same architectural state and 87% of the theoretical maximum.
Integration and performance analysis of parallel RISC-V architectures
Vector and matrix architectures accelerate workloads by exploiting data-level parallelism and reducing instruction overhead, but using them typically requires manual code changes. This work explores the Hwacha vector coprocessor and Gemmini matrix accelerator, alongside the BOOM superscalar RISC-V core, aiming to automate their activation. The SMR code rewriting tool was extended with libraries for data preparation, movement, and Hwacha/Gemmini activation for GEMV and GEMM. Integrated with Verilator, a simulation environment evaluated performance across seven Polybench kernels. Results show SMR can activate hardware accelerators without modifying the base code, enabling efficient acceleration more easily.
Quantum Machine Learning with Enhanced Autoencoders for Intrusion Detection
Intrusion detection remains a critical challenge in cybersecurity, particularly when dealing with high-dimensional data. In this work, we propose a hybrid quantum machine learning model that integrates a Quantum Autoencoder (QAE) for dimensionality reduction with a Quantum Neural Network (QNN) classifier. The QAE compresses input features into latent states without relying on classical methods such as Principal Component Analysis (PCA), preserving quantum-relevant information. These latent states are then classified using a Variational Quantum Circuit implemented with Qiskit. We systematically evaluated different ansatz architectures and hyperparameters on the NSL-KDD dataset. The best configuration, an EstimatorQNN with EfficientSU2 ansatz (4 repetitions), achieved an F1-score of 0.767, with balanced recall (0.70) and precision (0.84). These results highlight the potential of quantum-enhanced models for addressing the scalability challenges of intrusion detection, representing a step toward applying High-Performance Computing principles to cybersecurity.
Implementing Cold-Start Reduction Techniques on Globus Compute
This work addresses the cold-start delay issue within Globus Compute, a FaaS solution aimed at scientific workflows. We introduce the Warm-Start Engine, a novel engine for the system which integrates two techniques: an increase in the keepalive time of resources and a new task assignment algorithm. To validate our approach, we conducted a comparative performance analysis of the original system against two new versions, one with only the extended keepalive time and another with both modifications. The results demonstrate that the Warm-Start Engine reduces total workflow execution times by up to 62% and improves individual function execution times by as much as 82%, when compared to the baseline Globus Compute implementation.
Adaptive Detection of Software Aging under Workload Shift
Software aging is a phenomenon that affects long-running systems, leading to progressive performance degradation and increasing the risk of failures. To mitigate this problem, this work proposes an adaptive approach based on machine learning for software aging detection in environments subject to dynamic workload conditions. We evaluate and compare a static model with adaptive models that incorporate adaptive detectors, specifically the Drift Detection Method (DDM) and Adaptive Windowing (ADWIN), originally developed for concept drift scenarios and applied in this work to handle workload shifts. Experiments with simulated sudden, gradual, and recurring workload transitions show that static models suffer a notable performance drop when applied to unseen workload profiles, whereas the adaptive model with ADWIN maintains high accuracy, achieving an F1-Score above 0.93 in all analyzed scenarios.
MSE: A Matrix Sparsity Extension for RISC-V
The increase in size and computing demands of modern Convolutional Neural Networks (CNNs) requires techniques that can reduce model size and accelerate inference execution. A popular method is pruning, where some model weights are zeroed in a controlled way while maintaining model accuracy. This method can create structured sparsity patterns in the weight matrix, allowing storage in compressed formats. This reduces the model’s memory footprint while maintaining sequential access to the values. In this paper, we propose the Matrix Sparsity Extension (MSE). The proposed RISC-V instruction set extension takes advantage of the sparsity formats generated by pruning, reducing the amount of memory operations needed for matrix multiplication. MSE was able to provide speedups close to 1.24x over the baseline uncompressed operation, reaching 1.75x when the sparse case offers better alignment in cache.
NUMA-Aware Task Scheduling Strategy Aiming to Reduce Cache Conflicts
This paper presents a NUMA-aware scheduling strategy that reduces cache conflicts by analyzing recent cache index access histories through cumulative distribution functions (CDF). The approach aims to minimize last-level cache (LLC) interference while maintaining load balance across CPUs. We developed a Rust-based simulator to evaluate the strategy under Zipf-distributed workloads, comparing it against the Distributed Intensity Online (DIO) strategy. Results show that the proposed method improves cache hit rates by up to 8.2%, reduces load imbalance up to 18%, and decreases tail latency by 14% relative to DIO. These improvements highlight the potential of fine-grained cacheoblivious scheduling strategies for real-world operating systems.
Can OpenMP Scale Beyond the Node? A Performance Evaluation of Remote Offloading via the MPI Proxy Plugin
We evaluate the MPI Proxy Plugin (MPP), an extension to LLVM/OpenMP that enables remote offloading of target regions via MPI, allowing distributed GPU execution without modifying application code. Using benchmarks on NVIDIA H100 and AMD MI300A nodes, we show that MPP delivers competitive performance compared to traditional MPI+OpenMP, particularly for coarse-grained, compute-intensive workloads. While MPP simplifies development and enables communication–computation overlap, it introduces higher runtime overheads and task granularity requirements. Our results position MPP as a promising step toward unifying shared and distributed heterogeneous programming under the OpenMP model.
Implementação e Avaliação de Políticas de Escalonamento de Warps no Vortex, uma GPGPU de Código Aberto
Apesar da popularidade das GPUs de propósito geral, arquiteturas proprietárias limitam experimentações acadêmicas, motivando o uso de projetos em código aberto como o Vortex, uma GPGPU baseada no conjunto de instruções RISC-V. Este trabalho estende o Vortex com duas estratégias adicionais de escalonamento de warps: PTA, proposta neste trabalho e que prioriza warps com maior número de threads ativas; e GTO, política já conhecida na literatura, que favorece de forma gananciosa warps ativos até serem bloqueados. Os resultados das simulações com cargas do Rodinia Benchmark revelaram que o GTO e PTA podem alcançar uma redução de ciclos de até 26% e 21,5%, respectivamente, quando comparado à política nativa do Vortex, Round Robin.
A Literature Review on Live Migration in Container-Based Distributed Systems
Task schedulers are a cornerstone of high-performance distributed computing systems, efficiently distributing workloads across multiple nodes to optimize resource utilization and enhance application performance. By balancing computational tasks, they ensure scalability, minimize latency, and maintain system reliability. Live container migration is an emerging technology in the area of task schedulers; it involves making the task of rescheduling containers as fast as possible, thereby reducing the idle time of the system. This article reviews the most relevant works in the area of live migration in container-based distributed systems, identifying the most significant innovations on the subject.
Otimização de Fábricas de IA Sustentáveis por Compartilhamento de GPU
O uso de Inteligência Artificial (IA) em larga escala tem crescido rapidamente, aumentando a pressão sobre infraestruturas de computação de alto desempenho (HPC). Em particular, com o surgimento de AI Factories, é necessária a adoção de estratégias eficientes de alocação de recursos para maximizar o throughput e reduzir o consumo energético. Nesse cenário, o compartilhamento de GPUs surge como uma alternativa promissora para melhorar a utilização dos aceleradores e equilibrar desempenho e eficiência energética. Este artigo investiga o impacto do compartilhamento da GPU na eficiência energética durante a inferência de modelos de IA usando o acelerador Intel Data Center GPU Max 1550 no supercomputador de classe exascale Aurora. Avaliamos quatro modelos distintos de IA de diferentes domínios de aplicação, como visão computacional, processamento de linguagem natural e geração de texto. Os resultados mostram que a co-localização de aplicações com perfis de uso de recursos complementares pode reduzir o tempo de execução em até 50% e o consumo de energia em até 43%. Por fim, demonstramos que a alocação de tarefas concorrentes em GPU, baseada na caracterização prévia das aplicações, é uma estratégia promissora para maximizar a eficiência em ambientes HPC.
Compressão de Dados para Redução de E/S em Simulações Sísmicas de Alto Desempenho
Simulações sísmicas de alta fidelidade geram grandes volumes de dados, tornando a E/S um gargalo crítico em aplicações de HPC. Este trabalho avalia o impacto da compressão de dados na redução desse gargalo, aplicando ferramentas de compressão sobre conjuntos de dados gerados por um modelo sísmico em diferentes escalas. A análise considera taxa de compressão, tempo de compressão e descompressão, e impacto no tempo total de execução. Os resultados mostram que o fpzip oferece maior compressão, enquanto o lz4 apresenta melhor desempenho em tempo de execução, e o zfp fornece um equilíbrio entre ambos. Também discutimos os desafios para aceleração em GPU, destacando a maturidade da biblioteca nvCOMP para GPUs NVIDIA e a ausência de soluções equivalentes para o ecossistema AMD, indicando caminhos para futuras otimizações em ambientes heterogêneos.
Workflow para Alinhamento Exato de Sequências em Sistemas de Processamento de Alto Desempenho
O Alinhamento Múltiplo de Sequências (AMS) é uma etapa fundamental na biologia evolutiva molecular, com impacto direto na identificação de marcadores associados a doenças genéticas e infecciosas. A qualidade dos alinhamentos é determinante para a confiabilidade das interpretações biológicas. No entanto, algoritmos exatos para AMS enfrentam limitações quanto ao número de sequências que podem ser processadas, mesmo em ambientes de Processamento de Alto Desempenho (PAD), devido à natureza NP-difícil do problema. Assim, a prática usual envolve a seleção manual de subconjuntos reduzidos de sequências. Neste trabalho, propomos e avaliamos um workflow científico em PAD para AMS com algoritmos exatos, incorporando a seleção automática do subconjunto representativo de sequências, de modo a contornar as restrições das ferramentas disponíveis. Os experimentos, considerando implementações do workflow com PyCOMPSs e com scripts Shell, apresentaram ganhos de 2, 08× e 3, 95×, respectivamente, em relação à execução sequencial das tarefas. Em particular, a implementação com PyCOMPSs mostrou melhor escalabilidade, alcançando 80,8% de ganho no alinhamento de 38 sequências.
A Weighted Bi-objective Strategy for Executing Scientific Workflows in Containerized Environments
Scientific workflows support the execution of complex simulation-based experiments across heterogeneous computing environments. Containerization technologies, such as Docker, improve portability by encapsulating tasks together with their dependencies. However, they also introduce challenges in resource management, as containers incur additional memory and CPU overhead and may execute concurrently on the same virtual or physical machine. These challenges are particularly critical in memory-constrained environments, where inefficient scheduling can lead to performance degradation or even task failures. To address this issue, we propose a weighted bi-objective scheduling strategy that considers memory consumption and execution time, allowing users to prioritize one objective or achieve a balance between the two. Experimental evaluations with both synthetic and real-world workflows demonstrate that our approach enhances performance and resource utilization.
Federated Outlier Detection for Astronomical Data: Performance Analysis on Commercial Clouds
Astronomical surveys such as the Dark Energy Survey (DES) and the upcoming Legacy Survey of Space and Time (LSST) produce massive volumes of observational data, demanding scalable and efficient data analysis techniques. Among these, Machine Learning (ML) has become a key tool for extracting patterns and detecting anomalies in large astronomical catalogs. However, traditional centralized ML approaches are impractical in this scenario, due to data transfer bottlenecks, storage constraints, and privacy concerns. Federated Learning (FL) offers a decentralized alternative by training models across distributed data sources, reducing transfer costs and preserving data locality. However, configuring and deploying FL workflows is challenging due to client heterogeneity and data distribution. This paper explores the use of FL for outlier detection in large astronomical catalogs, using DES as a proxy for LSST. We emulate FL deployments on Amazon Web Services (AWS) cloud, evaluating various configurations of compute resources. Our results evidence the trade-offs between training time and financial cost, providing insights into the configuration of FL workflows for large-scale LSST data.
Fast-Tracking Scalability Analysis: The PaScal Paramount Approach
Scalability analysis of High-Performance Computing applications is essential, but its process is time-consuming and costly. This work introduces PaScal Paramount, a new feature of the PaScal Analyzer tool that accelerates this analysis by estimating the total performance from the execution of a small fraction of the parallel code. Experiments demonstrated that the approach reduces analysis time by up to 89% while maintaining low estimation error and generating performance patterns faithful to the full execution. The feature offers an adjustable trade-off between speed and accuracy, proving to be an effective solution for gaining rapid insights into the behavior of applications, thereby guiding their optimization process.
Analisando Técnicas de Gestão de Energia em Aplicações Aceleradas por GPU em um Sistema Exascale
A gestão de energia em sistemas de computação de alto desempenho (HPC) baseados em GPUs é um dos maiores desafios da era Exascale, dada sua influência direta sobre custos operacionais e sustentabilidade ambiental. Entre as técnicas já suportadas pelas arquiteturas modernas, destacam-se o power capping, que limita dinamicamente a potência consumida, e o frequency capping, que impõe tetos estáticos de frequência. Apesar de ambos terem o mesmo objetivo, seus efeitos diferem significativamente conforme o perfil da aplicação, o que torna sua comparação essencial para orientar o uso em escala. Este trabalho apresenta uma avaliação de power capping e frequency capping em três aplicações científicas representativas, executadas no supercomputador Frontier com até 256 GPUs AMD MI250X. Foram exploradas 13 configurações de frequência e 9 limites de potência em cenários de execução em nó único e multinó. Os resultados revelam que: (i) em cargas limitadas por memória, frequency capping em níveis intermediários reduziu o consumo energético em até 25% com impacto inferior a 3% no tempo de execução; (ii) em workloads balanceados entre computação e comunicação, frequency capping manteve desempenho competitivo e superou o power capping em eficiência; e (iii) em cargas intensivas de computação, ambas as técnicas apresentaram ganhos energéticos modestos, mas acompanhados de penalidades significativas de desempenho.
HPC on a budget: on the CPU's impact on dense linear algebra computation with GPUs
While GPU-equipped nodes dominate compute-intensive operations in high-performance computing, the role of host processors in overall system performance remains underexplored, particularly for hardware procurement decisions in resource-constrained environments. This study investigates the influence of the CPU microarchitecture on application performance using an identical modern GPU. We compare two systems with the same NVIDIA RTX4090 GPU but different CPUs: a 2016 Intel Xeon E5-2620v4 and a 2023 Intel Core i9-14900KF. We assess CPU impact on compute-bound workloads using dense Cholesky and LU factorizations from the Chameleon library assisted by the StarPU runtime system. Our findings demonstrate that: (1) CPU influence is negligible with modern GPU accelerators, even if some operations lack GPU implementations; (2) CPU-handled operations are sufficiently small to attenuate performance differences between processor generations; and (3) modern GPUs perform effectively in legacy hardware with minimal penalties. These results suggest selective GPU upgrades offer cost-effective performance improvements without complete system overhauls, providing valuable insights for academic and research institution procurement strategies.
Otimizando Estruturas de Grafos em Memória Persistente para Arquiteturas NUMA
Estruturas de grafos dinâmicos desempenham papel fundamental em aplicações que demandam processamento eficiente de grandes volumes de dados conectados entre si, como redes sociais e sistemas de recomendação. Este trabalho apresenta uma implementação de grafos dinâmicos em memória persistente para ambientes NUMA, explorando o particionamento round-robin e a afinidade explícita de threads para otimizar o processamento. Os experimentos foram conduzidos com dois conjuntos de dados reais de grande escala extraídos do repositório SNAP (Orkut e LiveJournal), permitindo avaliar o impacto das características topológicas dos grafos nas otimizações propostas. Os resultados experimentais demonstraram ganhos expressivos de desempenho, com speedup de até 2,3× em algoritmos como Connected Components(CC), quando comparado à versão original. Por outro lado, evidenciaram-se limitações da abordagem em grafos de baixa densidade e em algoritmos sensíveis à latência de acesso remoto, como BFS, ressaltando a importância de considerar a topologia do grafo na escolha de estratégias de particionamento.
A Client-Side Architecture for Enhancing Productivity of Interactive Parallel Scalability Analysis with PaScal Suite
Traditional profilers struggle with scalability analysis. The PaScal Suite’s Viewer tool addresses this, but its server-side architecture creates performance bottlenecks with large datasets. This paper proposes a client-side Single-Page Application (SPA) architecture that transfers all data processing to the browser, enabling fluid, instantaneous analysis. We also introduce a novel hierarchical visualization for comparing code regions, which simplifies diagnostics. The result is an agile platform that enhances the identification of scalability bottlenecks.
Extração Eficiente de MFCCs em FPGA: Uma implementação Aberta e Flexível
Este artigo apresenta um conjunto de IPs de código aberto e parametrizáveis para extração de MFCCs em FPGAs, otimizado para aplicações de borda e de tempo real. A implementação em um FPGA Kintex-7 processa um quadro de áudio em apenas 56 µs, superando em 1.62 vezes um CPU de alto desempenho (AMD Ryzen 7 7700). A arquitetura é eficiente em recursos, utilizando cerca de 5900 LUTs e 31 DSPs, e mantém alta precisão (erro absoluto médio de 8.18%), validando-se como uma solução de alta performance e baixo consumo para análise de áudio em tempo real.
Intrusiveness and Scalability of OMPT-Based Tracing Tools for Task-based OpenMP Applications
Task-based parallel programming has become popular for handling irregular parallelism in modern HPC applications. This paradigm requires tailored performance analysis tools, with the OpenMP Tools (OMPT) API being the state-of-the-art for tracing task-based execution events. However, since large-scale applications can generate enormous numbers of tasks, understanding the intrusion of OMPT callbacks and existing tracing tools is crucial. This article proposes a methodology to investigate and compare the intrusiveness and scalability of OMPT-based tracers, evaluating Score-P, Extrae, TiKKi, and custom tracers under various configurations that stress task numbers and registered events. We demonstrate that OMPT-based tracer intrusiveness varies significantly across tools, with some achieving low intrusion and good scalability while others exhibit substantial performance degradation as parallelism increases.
Modelagem Preditiva de Energy-Delay Product para Otimização de Submissões em Supercomputadores
O consumo de energia em sistemas de Processamento de Alto Desempenho (PAD) tem se tornado um desafio cada vez mais relevante diante do aumento da demanda computacional e da execução de aplicações científicas em larga escala. Fatores relacionados à alocação de recursos, como a quantidade de nós (#N) e o número de threads por nó (#T), impactam diretamente tanto o tempo de execução quanto a eficiência energética, frequentemente avaliada por meio do Energy-Delay Product (EDP). Neste trabalho, propomos uma metodologia baseada no Extra Trees Regressor para recomendar configurações de #N e #T que minimizem o EDP em aplicações paralelas, sem a necessidade de executar a aplicação ou instrumentar seu código. Como estudo de caso, utilizamos a aplicação RAxML e comparamos nossa abordagem com outras quatro estratégias de alocação de recursos em um sistema PAD. Os resultados mostram que a metodologia alcança 81,25% de precisão em relação a melhor estratégia comparada (nosso Oráculo), gerando soluções que diferem, em média, apenas 6,02% do Oráculo e proporcionam uma melhoria de 33,35% no EDP em comparação com a segunda melhor estratégia.
To Pin or not to Pin: That is the question
Arquiteturas de CPU híbridas, que combinam núcleos de alto desempenho e eficiência energética, apresentam novos desafios para aplicações seriais e paralelas. Em processadores homogêneos, problemas como balanceamento de carga, previsibilidade de desempenho, sobrecarga gerada pela migração de threads e consumo de energia podem ser mitigados pela pinagem de CPU. No entanto, dadas as características dos processadores híbridos, a pinagem de CPU é uma solução eficiente para os problemas apresentados? Nesse contexto, o principal objetivo deste trabalho é responder à pergunta: fixar ou não fixar as threads? Os resultados indicam que não há uma resposta única, dependendo da aplicação e do contexto de execução.
PowerTrackZ: Análise da eficiência energética de pontos de acesso em redes sem fio
A crescente demanda por redes sem fio impulsionou a necessidade de aprimorar configurações de dispositivos para garantir desempenho e eficiência energética. Configurações inadequadas de pontos de acesso (APs) elevam o consumo energético devido a conflitos no gerenciamento da rede. Este trabalho apresenta uma ferramenta de análise de APs focada na redução do consumo energético. Com base no Zabbix, correlaciona métricas como largura de banda, frequência e canal com consumo de energia e interferência. Em simulação com 18 APs, a ferramenta sugere configurações resultando em redução de 4,5% no consumo energético e 65% da interferência. A ferramenta proporciona uso eficiente dos recursos de rede, mantendo a qualidade do serviço.
Superando Limites no Multiparticionamento em GPU
Multiparticionamento é uma primitiva paralela de propósito geral que reorganiza os dados de entrada em bins (ou buckets) contíguos, sendo a função responsável por categorizar cada elemento em um bin definida pelo programador. O Multiparticionamento em GPU, embora considerado uma primitiva paralela em si, recebeu pouca atenção até o momento na literatura. As implementações estado da arte concentram-se em cenários com número reduzido de bins (até 256), impondo a restrição de que essa quantidade seja potência de 2. Este trabalho tem como objetivo apresentar implementações eficientes de Multiparticionamento em GPU, explorando diferentes estratégias otimizadas para diferentes quantidades de bins, permitindo que o algoritmo selecione, em tempo de execução, o nível de granularidade mais adequado. O algoritmo, denominado mrBin, é capaz de processar grandes quantidades de bins (até 12.288), sem impor restrições sobre esse número. Ou seja, mais bins, menos restrições. Nos experimentos realizados, o algoritmo mostrou-se capaz de superar o estado da arte para quantidades de bins maiores que 64, alcançando aceleração de até 2,2 vezes.