ÍNDICE
1- Introducción.
Situación histórica. Objetivos. Motivación.
Optimización.
Autooptimización.
El problema del mapeo.
Metodologías: Tesis, Modelos.
Esquemas iterativos, paralelos, homogéneos y
heterogéneos.
2.- Autooptimización en sistemas homogéneos.
3.- Autooptimización en sistemas heterogéneos.
4.- Metaheurísticas en la autooptimización.
5.- Conclusiones y trabajos futuros.
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INTRODUCCIÓN
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Situación histórica. Objetivos. Motivación.
Evolución de los Mayor complejidad
sistemas informáticos
Desarrollo de técnicas para garantizar uso eficiente de
recursos
Software diseñado, implementado y optimizado sobre sistemas
concretos
Necesidad de disponer de técnicas que aseguren el uso en
sistemas para los que no se diseñaron originalmente sin
intervención humana (autotuning): ATLAS, LFC, FFTW…
Metodología para adaptación a sistemas homogéneos,
heterogéneos
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Situación histórica. Objetivos. Motivación.
Objetivo Tesis:
Adaptación automática del software iterativo paralelo en
sistemas para los que no fue propuesto inicialmente
Objetivos Parciales:
Desarrollo metodologías en sistemas homo y heterogéneos
Uso de técnicas metaheurísticas en sist. heterogéneos
Desarrollo metodología para otros esquemas computacionales
Reutilización Mejora del ciclo vida del software
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Optimización
Optimización: necesario para lograr uso eficiente de recursos
Código
Optimización
Uso del código
Diseño
Código fuente
Diferentes niveles de optimización:
Compilación
Tº Ejecución
…
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Optimización
Optimización Trabajo adicional usuario
uso de código final, puede no experto
a nuevos sistemas
Desarrollar técnicas para lograr la adaptación del software a la
arquitectura de destino para reducir tiempos de ejecución de
forma automática
Autooptimización Liberar al usuario final
(Gp:)
(Gp:)
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Autooptimización
Mayor Complejidad
Sistemas Sistemas
Homogéneos Heterogéneos
Necesidad de lograr la optimización automática del software:
autooptimización
a) Reescribir el código
Posibilidades
b) Crear metodología adaptación
Estudio e implementación de técnicas de autooptimización en
esquemas paralelos iterativos: objetivo final
a) Evitar intervención humana
Beneficio
b) Reducir costes tº y $
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Autooptimización
Optimización basada en la modelización del tiempo de ejecución:
t(s, AP, SP)?
s: Tamaño del problema
AP: Parámetros algorítmicos (tamaño bloque, nº procesos, nº
procesadores, procesos/procesadores …)?
SP: Parámetros del sistema (dependen de la arquitectura y el
tipo de sistema: homogéneo / heterogéneo)?
tc: tiempo de operación básica computación
ts: tiempo de inicio de comunicaciones
tw: tiempo de envío de un dato básico
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