Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos

  • Vinicius Garcia Pinto
  • Lucas Mello Schnorr
  • Arnaud Legrand
  • Samuel Thibault
  • Luka Stanisic
  • Vincent Danjean
DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2018.3344

Resumo


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.

Publicado
26/07/2018
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PINTO, Vinicius Garcia; SCHNORR, Lucas Mello; LEGRAND, Arnaud; THIBAULT, Samuel; STANISIC, Luka; DANJEAN, Vincent. Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos. In: WORKSHOP EM DESEMPENHO DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS E DE COMUNICAÇÃO (WPERFORMANCE), 17. , 2018, Natal. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2018 . ISSN 2595-6167. DOI: https://doi.org/10.5753/wperformance.2018.3344.