Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
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Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos

Abstract

Programming paradigms in High-Performance Computing have been shifting towards task-based models which are capable to more readily adapt to heterogeneous and scalable supercomputers. Detecting performance anomalies in such environments is particularly difficult since it must consider architecture heterogeneity, variability, and the capability to obtain trusted measurements. This work presents a case-study about the detection of anomalies in the execution of the well-known tiled dense Cholesky factorization developed with StarPU. Our experiments have been conducted in a variety of hybrid multi-node platforms to demonstrate how we are capable to detect and highlight performance anomalies.
Os paradigmas de programação em Computação de Alto Desempe-nho estão mudando para modelos baseados em tarefas que são capazes de se adaptar a supercomputadores com arquiteturas heterogêneas e escaláveis. A detecção de anomalias de desempenho em tal cenário é particularmente difícil uma vez que ela deve considerar a heterogeneidade da arquitetura, a variabili-dade e a capacidade de obter medições confiáveis. Este trabalho apresenta um estudo de caso sobre a detecção de anomalias na execução da conhecida fatora-ção de Cholesky por blocos desenvolvida com StarPU. Os experimentos foram conduzidos em uma variedade de plataformas com múltiplos nós híbridos para demonstrar a capacidade de detectar e destacar anomalias de desempenho.
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hal-01842038 , version 1 (17-07-2018)

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  • HAL Id : hal-01842038 , version 1

Cite

Vinicius Garcia Pinto, Lucas Mello Schnorr, Arnaud Legrand, Samuel Thibault, Luka Stanisic, et al.. Detecção de Anomalias de Desempenho em Aplicações de Alto Desempenho baseadas em Tarefas em Clusters Híbridos. WPerformance 2018 - 17º Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, Jul 2018, Natal, Brazil. pp.1-14. ⟨hal-01842038⟩
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