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Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)最新文献

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An Open-Source Cloud-FPGA Gene Regulatory Accelerator 开源云- fpga基因调控加速器
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18527
L. Bragança, J. Penha, Michael Canesche, Dener Ribeiro, J. Nacif, Ricardo Ferreira
{"title":"An Open-Source Cloud-FPGA Gene Regulatory Accelerator","authors":"L. Bragança, J. Penha, Michael Canesche, Dener Ribeiro, J. Nacif, Ricardo Ferreira","doi":"10.5753/wscad.2021.18527","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18527","url":null,"abstract":"FPGAs are suitable to speed up gene regulatory network (GRN) algorithms with high throughput and energy efficiency. In addition, virtualizing FPGA using hardware generators and cloud resources increases the computing ability to achieve on-demand accelerations across multiple users. Recently, Amazon AWS provides high-performance Cloud's FPGAs. This work proposes an open source accelerator generator for Boolean gene regulatory networks. The generator automatically creates all hardware and software pieces from a high-level GRN description. We evaluate the accelerator performance and cost for CPU, GPU, and Cloud FPGA implementations by considering six GRN models proposed in the literature. As a result, the FPGA accelerator is at least 12x faster than the best GPU accelerator. Furthermore, the FPGA reaches the best performance per dollar in cloud services, at least 5x better than the best GPU accelerator.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"123553084","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Swirls: A Platform for Enabling Multicluster and Multicloud Execution of Parallel Programs swils:一个支持多集群和多云并行程序执行的平台
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18521
Francisco Heron de Carvalho Junior, A. B. O. Dantas, Claro Henrique Silva Sales
{"title":"Swirls: A Platform for Enabling Multicluster and Multicloud Execution of Parallel Programs","authors":"Francisco Heron de Carvalho Junior, A. B. O. Dantas, Claro Henrique Silva Sales","doi":"10.5753/wscad.2021.18521","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18521","url":null,"abstract":"Swirls is a general purpose application for interactive building, deploying, and execution of message-passing parallel programs that address multicluster and multicloud requirements. It is implemented on HPC Shelf, a cloud-based platform for providing HPC services. Swirls enables the communication between MPI programs written in C#, C, C++, and Python across one or more clusters, either on-premise or cloud-based ones. At the current implementation status, The users of Swirls may use clusters formed by virtual machines over Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) and Google Cloud Platform (GCP).","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"117 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121165594","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Avaliação do Consumo de Energia para o Treinamento de Aprendizado de Máquina utilizando Single-board computers baseadas em ARM 基于ARM的单板计算机机器学习训练能耗评估
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18512
Felipe Bernardo, A. Yokoyama, Bruno Schulze, Mariza Ferro
{"title":"Avaliação do Consumo de Energia para o Treinamento de Aprendizado de Máquina utilizando Single-board computers baseadas em ARM","authors":"Felipe Bernardo, A. Yokoyama, Bruno Schulze, Mariza Ferro","doi":"10.5753/wscad.2021.18512","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18512","url":null,"abstract":"Neste trabalho é avaliado o uso de placas single-board computers baseadas em ARM para o treinamento de algoritmos de Aprendizado de Máquina (AM). Foi desenvolvido um conjunto experimental treinando o algoritmo XGBoost com 36 configurações de hiperparâmetros em quatro arquiteturas diferentes. Além disso, foi comparado a sua eficiência (consumo energético, custo de aquisição e tempo de execução) com as principais arquiteturas usadas no treinamento de algoritmos de AM (x86 e GPU). Os resultados mostram que este tipo de arquitetura pode se tornar uma alternativa viável e mais verde, não apenas para a inferência, mas também para a fase de treinamento desses algoritmos.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"35 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131874677","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Uma Abordagem Experimental para Avaliar os Níveis de Consistência do Banco de Dados NoSQL Cassandra 一种评估Cassandra NoSQL数据库一致性水平的实验方法
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18520
Saulo Ferreira, E. Andrade, Júlio Mendonça
{"title":"Uma Abordagem Experimental para Avaliar os Níveis de Consistência do Banco de Dados NoSQL Cassandra","authors":"Saulo Ferreira, E. Andrade, Júlio Mendonça","doi":"10.5753/wscad.2021.18520","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18520","url":null,"abstract":"A computação distribuída permite a comunicação entre vários computadores, possibilitando, por exemplo, a distribuição de dados entre eles. No entanto, essa tecnologia traz alguns problemas, como, por exemplo, a consistência dos dados. A consistência dos dados replicados entre os diferentes computadores visa garantir que o mesmo dado seja acessado em todas os computadores em execução. Entretanto, garantir a consistência pode afetar o desempenho, visto que tem suas vantagens e desvantagens. Assim, este trabalho avalia os impactos dos níveis de consistência no desempenho do banco de dados NoSQL (Não Somente SQL) Cassandra, onde diferentes cenários e cargas de trabalho são considerados para analisar os trade-offs que surgem a partir da utilização desses níveis. Nós adotamos uma abordagem experimental para avaliar e analisar o tempo de resposta do sistema quando esses diferentes níveis de consistência e carga de trabalho são utilizados. Os resultados obtidos mostram que a carga de usuários concorrentes acentua a disparidade entre os tempos de resposta que cada um dos níveis apresenta, bem como a quantidade de dados envolvidos nas requisições.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"26 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126363750","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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MeshTools: uma ferramenta de manipulação de malhas de elementos finitos com foco em alto desempenho MeshTools:一种专注于高性能的有限元网格操作工具
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18508
Guilherme M. F. Silva, José J. Camata
{"title":"MeshTools: uma ferramenta de manipulação de malhas de elementos finitos com foco em alto desempenho","authors":"Guilherme M. F. Silva, José J. Camata","doi":"10.5753/wscad.2021.18508","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18508","url":null,"abstract":"Diversos fenômenos físicos e/ou problemas da Engenharia e ciências são modelados por equações diferenciais parciais. Essas equações podem ser solucionadas através de métodos numéricos, tais como, diferenças finitas, elementos finitos e volumes finitos. Em comum, esses métodos requerem alguma forma de discretização de domínio do problema, ou seja, é preciso determinar pontos específicos do domínio onde a solução da equação diferencial será calculada. Discretizações de alta resolução permitem obter soluções com alta precisão numérica. Por outro lado, podem demandar alto poder computacional. Dessa forma, torna-se necessária a utilização do paralelismo para uma execução em tempo hábil. Este trabalho, tem como foco a implementação de um arcabouço computacional que prepara uma malha de elementos finitos para o processamento paralelo em sistemas de memória compartilhada e distribuída. Resultados de desempenho demonstram uma boa escalabilidade paralela.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"126394553","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Mitigando o Impacto da Degradação do Processador via Multiprogramação 通过多编程减轻处理器退化的影响
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18515
Mariana Costa, Sandro Marques, F. Rossi, M. C. Luizelli, A. C. S. Beck, A. Lorenzon
{"title":"Mitigando o Impacto da Degradação do Processador via Multiprogramação","authors":"Mariana Costa, Sandro Marques, F. Rossi, M. C. Luizelli, A. C. S. Beck, A. Lorenzon","doi":"10.5753/wscad.2021.18515","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18515","url":null,"abstract":"O número de núcleos em um único chip tem aumentado a cada nova geração de processadores para satisfazer a demanda de desempenho de aplicações modernas. Entretanto, a potência consumida por área também tem aumentado, influenciando a temperatura de operação e acelerando os fenômenos responsáveis pela degradação dos processadores. Neste sentido, controlar a temperatura dos sistemas computacionais é essencial para aumentar a vida útil dos recursos computacionais. Sendo assim, nós propomos PampaAging: uma abordagem dinâmica, automática e transparente que realiza o ajuste do número de threads e a alocação do recursos de hardware para execução concorrente de um conjunto de aplicações com objetivo de maximizar a vida útil dos componentes de hardware enquanto também otimiza o desempenho das aplicações paralelas. Com a execução de vinte e quatro aplicações em duas arquiteturas multicore (Intel e AMD), mostramos que PampaAging consegue melhorar em até 42% a vida útil do processador e o desempenho em 2.52 vezes em comparação à maneira padrão que aplicações paralelas são executadas.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"16 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"125038849","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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Predicting Runtime in HPC Environments for an Efficient Use of Computational Resources 预测HPC环境下的运行时以实现计算资源的有效利用
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18513
Mariza Ferro, Vinícius Klôh, Matheus Gritz, Vitor Sá, B. Schulze
{"title":"Predicting Runtime in HPC Environments for an Efficient Use of Computational Resources","authors":"Mariza Ferro, Vinícius Klôh, Matheus Gritz, Vitor Sá, B. Schulze","doi":"10.5753/wscad.2021.18513","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18513","url":null,"abstract":"Understanding the computational impact of scientific applications on computational architectures through runtime should guide the use of computational resources in high-performance computing systems. In this work, we propose an analysis of Machine Learning (ML) algorithms to gather knowledge about the performance of these applications through hardware events and derived performance metrics. Nine NAS benchmarks were executed and the hardware events were collected. These experimental results were used to train a Neural Network, a Decision Tree Regressor and a Linear Regression focusing on predicting the runtime of scientific applications according to the performance metrics.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"14 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132501828","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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PampaAffinity: Otimização de Aplicações Paralelas via Ajuste Dinâmico e Transparente do Grau de Paralelismo e Mapeamento de Threads PampaAffinity:通过动态和透明的并行度调整和线程映射优化并行应用程序
Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021) Pub Date : 2021-10-26 DOI: 10.5753/wscad.2021.18525
Valmir T. Junior, Thiarles S. Medeiros, Janaína Schwarzrock, Samuel Xavier-de-Souza, F. Rossi, M. C. Luizelli, A. C. S. Beck, A. Lorenzon
{"title":"PampaAffinity: Otimização de Aplicações Paralelas via Ajuste Dinâmico e Transparente do Grau de Paralelismo e Mapeamento de Threads","authors":"Valmir T. Junior, Thiarles S. Medeiros, Janaína Schwarzrock, Samuel Xavier-de-Souza, F. Rossi, M. C. Luizelli, A. C. S. Beck, A. Lorenzon","doi":"10.5753/wscad.2021.18525","DOIUrl":"https://doi.org/10.5753/wscad.2021.18525","url":null,"abstract":"O desenvolvimento de aplicações que possam utilizar de maneira eficiente os recursos computacionais tem se tornado um desafio para os usuários devido às características do software e hardware que afetam a escalabilidade de muitas aplicações paralelas. Neste sentido, estratégias de ajuste dinâmico do número de threads e mapeamento de threads para núcleos de processamento têm sido empregadas para otimizar o uso destes recursos computacionais. No entanto, o espaço de exploração cresce significativamente com o número de núcleos da arquitetura, tornando a tarefa de encontrar uma configuração ideal de grau de paralelismo e mapeamento de threads desafiadora. Assim, nós propomos PampaAffinity, uma abordagem dinâmica, automática e transparente para o usuário, que realiza o ajuste do número de threads e políticas de mapeamento de threads para cada região paralela de aplicações OpenMP. Com a execução de treze aplicações em três arquiteturas multicore, mostramos que PampaAffinity converge para uma solução ideal com precisão média de 85% e otimiza o tradeoff entre desempenho e consumo de energia em 96.1% quando comparado à maneira padrão que aplicações paralelas são executadas.","PeriodicalId":410043,"journal":{"name":"Anais do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2021)","volume":"23 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2021-10-26","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127916184","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
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