Escalonamento de threads e páginas em sistemas NUMA

• Processo: 18/08116-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Mestrado
• Data de Início da vigência: 29 de agosto de 2018
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2018
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Alexandro José Baldassin
• Beneficiário: Gustavo Leite
• Supervisor: Jose Nelson Amaral
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Alberta, Canadá
• Vinculado à bolsa: 17/09065-9 - Escalonamento de threads e páginas em sistemas NUMA, BP.MS
• Assunto(s): Scheduling Arquitetura e organização de computadores
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: computer architecture | Numa | Operating Systems | Scheduling | Arquitetura de Computadores

Resumo

Atribuir threads e páginas aos nós de uma arquitetura NUMA de modo à atender a demanda de transferência de dados remotos usando a largura de banda de comunicação e capacidade dos controladores de memória disponíveis na máquina podem apresentar impactos significantes no tempo de execução de programas. Essa atribuição exige lidar com quatro objetivos simultâneos: (a) manter as threads próximas às páginas de memória que elas acessam; (b) distribuir a carga igualmente entre os nós; (c) manter a demanda por memória abaixo da largura de banda dos controladores; (d) reatribuir threads e páginas de maneira à acompanhar o padrão de acesso à memória do programa.Nos últimos anos, vários pesquisadores independentes têm direcionado esforços para solucionar este problema, no entanto, uma solução definitiva ainda não foi encontrada. Nesse sentido, este projeto de pesquisa visa usar técnicas de aprendizado de máquina para melhorar a alocação e migração de páginas e threads em sistemas NUMA. A ideia ba[ica consiste em coletar dados de perfilamento para treinar um sistema de aprendizado, e usá-lo para melhorar o desempenho de um sistema existente, chamado PTB.