Search

Manually tuning applications to achieve optimal configurations prevails as the default technique. This raises issues, since these configurations depend on many aspects. To solve them, we propose extending runtimes with tools to obtain and predict metrics in order to enhance scheduling policies.

Després d’un breu resum sobre el model de programació OmpSs i els elements que formen el seu entorn, com és el runtime Nanos6 i el compilador Mercurium, aquest document mostra el desenvolupament portat a terme per dotar Nanos6 amb un mòdul de mesura per fer profiling de tasques, un mòdul de predicció i un mòdul anomenat autofinal que farà ús dels mòduls previs per incrementar el rendiment del runtime, així com el disseny i la implementació de tots aquests mòduls. Es començarà dissenyant el mòdul de mesura, definint tots els conceptes i característiques que és capaç d’obtenir d’execucions. Més endavant es modificaran el model i el runtime per tal de suportar noves clàusules com la clàusula cost. Després s’implementarà el mòdul de prediccions que s’alimentarà de les dades proveïdes pel mòdul de mesura i, per últim, el mòdul autofinal que farà ús explícit del mòdul de predicció però a la vegada farà ús implícit de tots els nous mòduls o clàusules dissenyats. Un cop finalitzada la part de disseny i implementació, s’avaluarà el rendiment del runtime extés amb diferents benchmarks, prèviament analitzant el temps afegit a causa de les modificacions fetes al runtime. After a brief about the OmpSs programming model and all the elements which create its environmennt, such as the Nanos6 runtime or the Mercurium compiler, this document will show the development of several modules in order to extend Nanos6 with a measurement module, a prediction module and an autofinal module which will use all of the previously mentioned modules. First the measurement module will be designed, while defining all the concepts and characteristics that it can extract from executions. After that, the model and runtime will be modified in order to support new clauses such as the cost clause. The implementation of the prediction module which accepts data provided by the measurement module will follow. Once the aforementioned modules are designed and implemented, the autofinal module will be implemented and it will use all the previous modules either implicitly or explicitly. Afterwards, a performance evaluation of the extended runtime will be done using different benchmarks, previously analyising the overhead added due to modifications to the runtime.