Multi-objective resource management for many-core systems

• Autor(a) principal: Martins, André Luís Del Mestre
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: eng
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
• Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/8096
• topic: Many-Core; DVFS; Gerência de Recursos; Otimização de Energia; DVFS; Multi-Objetivo; Resource Management; Energy Optimization; Multi-Objective; CIENCIA DA COMPUTACAO::TEORIA DA COMPUTACAO

Sistemas many-core integram múltiplos cores em um chip, fornecendo alto desempenho para vários segmentos de mercado. Novas tecnologias introduzem restrições de potência conhecidos como utilization-wall ou dark-silicon, onde a dissipação de potência no chip impede que todos os PEs sejam utilizados simultaneamente em máximo desempenho. A carga de trabalho (workload) em sistemas many-core inclui aplicações tempo real (RT), com restrições de vazão e temporização. Além disso, workloads típicos geram vales e picos de utilização de recursos ao longo do tempo. Este cenário, sistemas complexos de alto desempenho sujeitos a restrições de potência e utilização, exigem um gerenciamento de recursos (RM) multi-objetivos capaz de adaptar dinamicamente os objetivos do sistema, respeitando as restrições impostas. Os trabalhos relacionados que tratam aplicações RT aplicam uma análise em tempo de projeto com o workload esperado, para atender às restrições de vazão e temporização. Para abordar esta limitação do estado-da-arte, ecisões em tempo de projeto, esta Tese propõe um gerenciamento hierárquico de energia (REM), sendo o primeiro trabalho que considera a execução de aplicações RT e gerência de recursos sujeitos a restrições de potência, sem uma análise prévia do conjunto de aplicações. REM emprega diferentes heurísticas de mapeamento e de DVFS para reduzir o consumo de energia. Além de não incluir as aplicações RT, os trabalhos relacionados não consideram um workload dinâmico, propondo RMs com um único objetivo a otimizar. Para tratar esta segunda limitação do estado-da-arte, RMs com objetivo único a otimizar, esta Tese apresenta um gerenciamento de recursos multi-objetivos adaptativo e hierárquico (MORM) para sistemas many-core com restrições de potência, considerando workloads dinâmicos com picos e vales de utilização. MORM pode mudar dinamicamente os objetivos, priorizando energia ou desempenho, de acordo com o comportamento do workload. Ambos RMs (REM e MORM) são abordagens multi-objetivos. Esta Tese emprega o paradigma Observar-Decidir-Atuar (ODA) como método de projeto para implementar REM e MORM. A Observação consiste em caracterizar os cores e integrar monitores de hardware para fornecer informações precisas e rápidas relacionadas à energia. A Atuação configura os atuadores do sistema em tempo de execução para permitir que os RMs atendam às decisões multi-objetivos. A Decisão corresponde à implementação do REM e do MORM, os quais compartilham os métodos de Observação e Atuação. REM e MORM destacam-se dos trabalhos relacionados devido às suas características de escalabilidade, abrangência e estimativa de potência e energia precisas. As avaliações utilizando REM em manycores com até 144 cores reduzem o consumo de energia entre 15% e 28%, mantendo as violações de temporização abaixo de 2,5%. Resultados mostram que MORM pode atender dinamicamente a objetivos distintos. Comparado MORM com um RM estado-da-arte, MORM otimiza o desempenho em vales de workload em 11,56% e em picos workload em até 49%.