PampaAffinity: Otimização de Aplicações Paralelas via Ajuste Dinâmico e Transparente do Grau de Paralelismo e Mapeamento de Threads

  • Valmir T. Junior UNIPAMPA
  • Thiarles S. Medeiros UNIPAMPA
  • Janaína Schwarzrock UFRGS
  • Samuel Xavier-de-Souza UFRN
  • Fábio D. Rossi IFFar
  • Marcelo C. Luizelli UNIPAMPA
  • Antonio Carlos S. Beck UFRGS
  • Arthur F. Lorenzon UNIPAMPA

Resumo


O desenvolvimento de aplicações que possam utilizar de maneira eficiente os recursos computacionais tem se tornado um desafio para os usuários devido às características do software e hardware que afetam a escalabilidade de muitas aplicações paralelas. Neste sentido, estratégias de ajuste dinâmico do número de threads e mapeamento de threads para núcleos de processamento têm sido empregadas para otimizar o uso destes recursos computacionais. No entanto, o espaço de exploração cresce significativamente com o número de núcleos da arquitetura, tornando a tarefa de encontrar uma configuração ideal de grau de paralelismo e mapeamento de threads desafiadora. Assim, nós propomos PampaAffinity, uma abordagem dinâmica, automática e transparente para o usuário, que realiza o ajuste do número de threads e políticas de mapeamento de threads para cada região paralela de aplicações OpenMP. Com a execução de treze aplicações em três arquiteturas multicore, mostramos que PampaAffinity converge para uma solução ideal com precisão média de 85% e otimiza o tradeoff entre desempenho e consumo de energia em 96.1% quando comparado à maneira padrão que aplicações paralelas são executadas.

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Publicado
26/10/2021
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T. JUNIOR, Valmir; MEDEIROS, Thiarles S.; SCHWARZROCK, Janaína; XAVIER-DE-SOUZA, Samuel; ROSSI, Fábio D.; LUIZELLI, Marcelo C.; BECK, Antonio Carlos S.; LORENZON, Arthur F.. PampaAffinity: Otimização de Aplicações Paralelas via Ajuste Dinâmico e Transparente do Grau de Paralelismo e Mapeamento de Threads. In: SIMPÓSIO EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS DE ALTO DESEMPENHO (WSCAD), 22. , 2021, Belo Horizonte. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2021 . p. 216-227. DOI: https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18525.