| Processo: | 15/19399-6 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado |
| Data de Início da vigência: | 01 de novembro de 2015 |
| Data de Término da vigência: | 31 de outubro de 2016 |
| Área de conhecimento: | Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação |
| Pesquisador responsável: | Alfredo Goldman vel Lejbman |
| Beneficiário: | Marcos Tulio Amaris González |
| Supervisor: | Denis Trystram |
| Instituição Sede: | Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil |
| Instituição Anfitriã: | Université de Grenoble, França |
| Vinculado à bolsa: | 12/23300-7 - Modelo BSP em Placas Gráficas, BP.DR |
| Assunto(s): | Computação de alto desempenho Big data |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Algoritmos de aprendizagem Automática | Aplicações Heterogêneas | big data | profiling | Unidades de processamento gráfico | Computação de Alto Desempenho |
Resumo Hoje, a maioria das plataformas de computação para HPC têm recursos de hardware heterogêneas (CPUs, GPUs, armazenamento, etc.) Os mais poderosos supercomputadores de hoje tem milhões desses recursos. Para utilizar todo o poder computacional disponível, as aplicações devem ser compostas de várias tarefas que devem usar todos os recursos disponíveis da forma mais eficiente possível.O Sistema de gerenciador de tarefas (Job Management System - JMS) é o middleware responsável pela distribuição de poder de computação para as aplicações. O JMS deve alocar recursos para as tarefas, a fim de optimizar a utilização dos recursos disponíveis, garantindo um bom desempenho para todas as aplicações em execução paralela. Um caminho promissor para conseguir isso é usando previsão de desempenho. No entanto, em um cenário com milhões de processadores e um grande número de tarefas, é muito difícil prever o desempenho das aplicações.Este projeto de pesquisa propõe o estudo de algoritmos de aprendizagem automática para apoiar gerenciadores de tarefas com um grande número de recursos computacionais. Vamos aplicar técnicas de aprendizagem para desenvolver novos algoritmos de escalonamento que são capazes de realizar previsão de desempenho a partir de rastros de execução (dados com incerteza) estimados do desenvolvedor.Usando nossos resultados anteriores sobre a caracterização do desempenho GPU e dados coletados de vários JMS, vamos analisar a aplicabilidade de algoritmos de aprendizagem automática para prever o tempo de aplicações heterogêneas em execução. | |
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