Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos - Pinto, Vinicius Garcia; Schnorr, Lucas Mello; Legrand, Arnaud; Thibault, Samuel; Stanisic, Luka; Danjean, Vincent (Anais do Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPerformance); 2018: Anais do XVII Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, 2018)
Os paradigmas de programação em Computação de Alto Desempenho estão mudando para modelos baseados em tarefas que são capazes de se adaptar a supercomputadores com arquiteturas heterogêneas e escaláveis. A detecção de anomalias de desempenho em tal cenário é particularmente difícil uma vez que ela deve considerar a heterogeneidade da arquitetura, a variabilidade e a capacidade de obter medições confiáveis. Este trabalho apresenta um estudo de caso sobre a detecção de anomalias na execução da conhecida fatoração de Cholesky por blocos desenvolvida com StarPU. Os experimentos foram conduzidos em uma variedade de plataformas com múltiplos nós híbridos para demonstrar a capacidade de detectar e destacar anomalias de desempenho.