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. 1
INTRODUCCIÓN 2
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 … 5
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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