Please use this identifier to cite or link to this item: https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/28237
Title: Application speedup characterization: modeling parallelization overhead and variations of problem size and number of cores
Authors: Oliveira, Victor Hugo Freitas de
Keywords: Arquitetura multi-core;Caracterização de aplicações;Computação paralela;Modelagem de desempenho
Issue Date: 13-Sep-2019
Citation: OLIVEIRA, Victor Hugo Freitas de. Application speedup characterization: modeling parallelization overhead and variations of problem size and number of cores. 2019. 162f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2019.
Portuguese Abstract: Para utilizar os processadores com múltiplos núcleos de forma eficiente, é importante entender como o desempenho dos aplicativos paralelos se comportam. A modelagem desse comportamento pode permitir o uso de técnicas aplicadas em tempo de execução para otimizar o desempenho, a energia dispendida ou até mesmo garantir uma qualidade de serviço (QoS) desejada. Modelos precisos evitariam ter que testar diferentes configurações em tempo de execução, o que poderia causar um aumento desnecessário na sobrecarga causada pela paralelização. Ao longo dos anos, muitos modelos de speedup foram propostos. A maioria deles é baseada na Lei de Amdahl ou na Lei de Gustafson. No entanto, muitos deles consideram que a fração paralela é fixa ou que varia linearmente com o tamanho do problema, além de desconsiderarem os efeitos da sobrecarga causada pela paralelização. Embora tais modelos auxiliem no entendimento teórico da computação paralela, essas considerações não se sustentam na maiores dos ambientes reais, o que torna a modelagem inadequada para a caracterização precisa de aplicações paralelas. O modelo proposto nesta dissertação estima o ganho de desempenho levando em consideração a sobrecarga causada pela paralelização e a variação da fração paralela de acordo com o tamanho do problema e o número de núcleos utilizados. Usando dez aplicações do PARSEC, o modelo proposto foi capaz de estimar o speedup de forma mais precisa do que outros modelos da literatura recente. Os testes foram realizados em dois servidores, cada um com uma arquitetura diferente.
Abstract: To make efficient use of multi-core processors, it is important to understand the performance behavior of parallel applications. Modeling this behavior can enable the use of online approaches to optimize throughput or energy, or even guarantee the desired Quality of Service (QoS). Accurate models would avoid having to probe different runtime configurations, which causes extra overhead. Throughout the years, many speedup models were proposed. Most of them based on Amdahl’s Law or Gustafson’s Law. However, many of those make considerations such as a fixed parallel fraction, or a parallel fraction that varies linearly with problem size, and inexistent parallelization overhead. Although such models aid in the theoretical understanding of parallel computing, these considerations do not hold in most of the real environments, which makes the modeling unsuitable for accurate characterization of parallel applications. The model proposed in this dissertation estimates the speedup taking into account the overhead caused by the parallelization and the variation of the parallel fraction according to problem size and number of cores used. Using ten applications from the PARSEC benchmark suite, the proposed model was able to estimate speedups more accurately than other models in recent literature. Tests were made in two servers, each one with a different hardware architecture.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/28237
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Applicationspeedupcharacterization_Oliveira_2019.pdf17,89 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.