Nowadays, it is spreading more and more the use of applications that have a huge amount of data in input with properties not known at design stage. Computing systems most commonly used to perform this type of applications take advantage of the High Performance Computing technology, a very powerful and high speed technology. There are already several strategies to be applied in order to reduce consumption of these supercomputing systems, such as the approximate computing or the use of a autotuner to monitor the consumption of application and dynamically makes decisions about management of its resources. The main objective of this thesis concerns the research and development of an autotuning strategy for the execution of a program, to be applied in HPC field. We want to find trade-off solutions between quality of service and performances in this area, which is a problem that affects both scientific and industrial environments. In particular, we want to try to contain within a specified value, the execution time or the power consumption used by the application. The purpose consists in being able to realize this trade-off between quality of service and time-to-solution or energy-to-solution in an automatic and general way, completely independent from the functional characteristics of the application, and apply it to applications with execution time and energy consumption not predictable in advance, but manageable and adaptable dynamically. The framework developed, Ipazia, realizes the proposed ideas for solving this particular problem, focusing on the joint use of approximate computing and autotuning techniques in a parallel and distributed environment.

Al giorno d'oggi si sta diffondendo sempre più l'utilizzo di applicazioni caratterizzate da un enorme ammontare di dati in input con proprietà non note in fase di progetto. I sistemi di calcolo maggiormente usati per eseguire questo tipo di applicazioni sfruttano la tecnologia High Performance Computing, una tecnologia molto potente e con elevate prestazioni. Esistono già diverse strategie da applicare per ridurre i consumi di questi sistemi di supercalcolo, come il calcolo approssimato o l'uso di un autotuner per monitorare i consumi di un'applicazione e prendere decisioni dinamicamente sulla sua gestione di risorse. L'obiettivo principale di questa tesi riguarda la ricerca e lo sviluppo di una nuova strategia di autotuning per l'esecuzione di un programma, da applicare in ambito HPC. Si vogliono trovare solutioni trade off tra la qualità di servizio e le prestazioni in questo ambito, che è un problema che affligge sia gli ambienti scientifici che industriali. In particolare, si vuole cercare di contenere entro un determinato valore, il tempo di esecuzione o la potenza utilizzata dall'applicazione. Lo scopo consiste nel riuscire a realizzare questo trade off tra la qualità di servizio e il tempo di soluzione o l'energia di soluzione in modo automatico e generale, completamente indipendente dalle caratteristiche funzionali dell' applicazione, ed utilizzarlo per applicazioni con prestazioni di tempo e di consumo di energia non prevedibili a priori, ma gestibili ed adattabili in modo dinamico. Il framework sviluppato, Ipazia, concretizza le idee proposte per la risoluzione di questo particolare problema, concentrandosi sull'utilizzo congiunto di tecniche di calcolo approssimato e autotuning in ambito parallelo e distribuito.

Application autotuning on parallel distributed architectures

CECERE, MONICA
2015/2016

Abstract

Nowadays, it is spreading more and more the use of applications that have a huge amount of data in input with properties not known at design stage. Computing systems most commonly used to perform this type of applications take advantage of the High Performance Computing technology, a very powerful and high speed technology. There are already several strategies to be applied in order to reduce consumption of these supercomputing systems, such as the approximate computing or the use of a autotuner to monitor the consumption of application and dynamically makes decisions about management of its resources. The main objective of this thesis concerns the research and development of an autotuning strategy for the execution of a program, to be applied in HPC field. We want to find trade-off solutions between quality of service and performances in this area, which is a problem that affects both scientific and industrial environments. In particular, we want to try to contain within a specified value, the execution time or the power consumption used by the application. The purpose consists in being able to realize this trade-off between quality of service and time-to-solution or energy-to-solution in an automatic and general way, completely independent from the functional characteristics of the application, and apply it to applications with execution time and energy consumption not predictable in advance, but manageable and adaptable dynamically. The framework developed, Ipazia, realizes the proposed ideas for solving this particular problem, focusing on the joint use of approximate computing and autotuning techniques in a parallel and distributed environment.
GADIOLI, DAVIDE
PALERMO, GIANLUCA
ING - Scuola di Ingegneria Industriale e dell'Informazione
28-apr-2017
2015/2016
Al giorno d'oggi si sta diffondendo sempre più l'utilizzo di applicazioni caratterizzate da un enorme ammontare di dati in input con proprietà non note in fase di progetto. I sistemi di calcolo maggiormente usati per eseguire questo tipo di applicazioni sfruttano la tecnologia High Performance Computing, una tecnologia molto potente e con elevate prestazioni. Esistono già diverse strategie da applicare per ridurre i consumi di questi sistemi di supercalcolo, come il calcolo approssimato o l'uso di un autotuner per monitorare i consumi di un'applicazione e prendere decisioni dinamicamente sulla sua gestione di risorse. L'obiettivo principale di questa tesi riguarda la ricerca e lo sviluppo di una nuova strategia di autotuning per l'esecuzione di un programma, da applicare in ambito HPC. Si vogliono trovare solutioni trade off tra la qualità di servizio e le prestazioni in questo ambito, che è un problema che affligge sia gli ambienti scientifici che industriali. In particolare, si vuole cercare di contenere entro un determinato valore, il tempo di esecuzione o la potenza utilizzata dall'applicazione. Lo scopo consiste nel riuscire a realizzare questo trade off tra la qualità di servizio e il tempo di soluzione o l'energia di soluzione in modo automatico e generale, completamente indipendente dalle caratteristiche funzionali dell' applicazione, ed utilizzarlo per applicazioni con prestazioni di tempo e di consumo di energia non prevedibili a priori, ma gestibili ed adattabili in modo dinamico. Il framework sviluppato, Ipazia, concretizza le idee proposte per la risoluzione di questo particolare problema, concentrandosi sull'utilizzo congiunto di tecniche di calcolo approssimato e autotuning in ambito parallelo e distribuito.
Tesi di laurea Magistrale
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