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Título
Técnica para Detecção e Exploração de Padrões de Compartilhamento em Sistemas de Memória Compartilhada Distribuída
Linha de pesquisa
Arquitetura e Sistemas Operacionais
Tipo de publicação
Tese de Doutorado
Número de registro
Data da defesa
18/12/1998
Resumo
Nesta tese propomos uma nova máquina de estados finitos, denominada FIESTA, que em tempo de execução gera informações sobre os estados de compartilhamento de cada página das aplicações executadas em sistemas de memória compartilhada distribuída implementados em software.  Propomos também um novo algoritmo de categorização baseado em FIESTA, denominado RITMO, que identifica eficazmente os padrões de escrita tanto em aplicações regulares quanto em aplicações irregulares ao longo de sua execução. FIESTA e RITMO são transparentes para o usuário e não requerem suporte de compilação, modificação do modelo de programação ou suporte de hardware. O potencial de FIESTA e de RITMO para reduzir overheads de protocolos de coerência em sistemas software DSM é demonstrado pela adição de ambos a um simulador do software DSM TreadMarks e aplicando seletivamente técnicas de tolerância à latência, tais como adaptação single writer/multiple writer, forwarding e prefetching, de acordo com os padrões de compartilhamento de memória de cada aplicação. Nossos resultados mostram que FIESTA e RITMO têm overhead insignificantes para ambas as classes de aplicações regulares e irregulares. Além disso, nossos resultados demonstram que, baseados nas informações de FIESTA e RITMO, os mecanismos de previsão, implementados nas técnicas forwarding e prefetching, têm alta precisão de acertos. As técnicas de tolerância à latência baseadas em FIESTA e RITMO reduziram substancialmente os overheads devidos a acessos remotos a dados e indiretamente a outros tipos de overheads, melhorando significativamente o desempenho da maioria das aplicações testadas. Esses resultados demonstram que FIESTA e RITMO, conjugados com técnicas de tolerância à latência, oferecem uma ótima opção que deve ser considerada no desenvolvimento de sistemas software DSM eficientes para uma ampla classe de aplicações.
Abstract
In this thesis we propose a new finite-state machine called FIESTA that generates at run-time sharing-state information for each page of applications running on distributed shared-memory systems implemented in software.  Also, we propose a new FIESTA-based cathegorization algorithm called RITMO that identifies efficiently writing patterns for both regular and irregular applications over the course of their execution. FIESTA and RITMO are transparent to the user and do not require compiler support, alteration to the programming model, or hardware support. The potential of FIESTA and RITMO to reduce protocol overheads in software DSM systems is demonstrated through adding both to the TreadMarks software DSM system as well as by selectively applying latency-tolerant techniques such as adaptation to single-writer/multiple-writer, forwarding, and prefetching according to the memory sharing patterns of each application. Our results show that FIESTA and RITMO overheads are negligible for both regular and irregular applications. Furthermore, our results demonstrate that, based on the information provided by FIESTA and RITMO, the inference mechanisms implemented on forwarding and prefetching techniques are highly accurate. The latency-tolerant techniques based on FIESTA and RITMO reduced substantially the overheads due to remote data accesses and indirectly to other overhead types, improving the performance of most benchmarks applications significantly. These results demonstrate that FIESTA and RITMO coupled with latency-tolerant techniques offer a very good option that should be considered while developing efficient software DSM systems for a broad class of applications.
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