Contention-aware scheduling and resource management for emerging multicore architectures

• Autores: Adrián García García
• Directores de la Tesis: Manuel Prieto Matías (dir. tes.) , Juan Carlos Saez Alcaide (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad Complutense de Madrid ( España ) en 2021
• Idioma: inglés
• Número de páginas: 165
• Títulos paralelos:
  • Planificación consciente de la contención y gestión de recursos en arquitecturas multicore emergentes
• Tribunal Calificador de la Tesis: Luis Piñuel Moreno (presid.) , Daniel Ángel Chaver Martínez (secret.) , Javier Setoain Rodrigo (voc.) , Enrique Salvador Quintana Ortí (voc.) , Pablo Enrique Ibáñez Marín (voc.)
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en: Docta Complutense
• Resumen
  • español

    Los procesadores multinúcleo son actualmente la arquitectura más usada por la mayoría de sistemas de computación de propósito general. Los avances tecnológicos han permitido integrar progresivamente en el mismo chip más cores y aumentar los tamaños de caché. No obstante, la contención de recursos compartidos todavía representa un reto importante que afrontar. En esta tesis se han desarrollado diversas estrategias a nivel del sistema operativo, implementadas en el kernel Linux, para lidiar de forma eficaz con los efectos adversos de la contención y optimizar la justicia global del sistema.

    La primera aportación destacable de esta tesis es CAMPS, un planificador consciente de la contención que optimiza justicia en procesadores multicore asimétricos. En esta tesis evaluamos la eficacia de CAMPS en hardware multicore asimétrico real. Estas arquitecturas combinan en la misma plataforma cores complejos (big) de alto rendimiento, con cores más simples (small) de bajo consumo, ofreciendo todos un mismo repertorio de instrucciones. De esta forma, una aplicación puede sufrir una degradación sustancial del rendimiento debido al efecto combinado de la competición por el uso de cores big y de la contención de recursos compartidos. CAMPS está equipado con un mecanismo ligero y eficiente -basado en el uso de contadores hardware- que permite registrar el progreso de cada aplicación en los distintos tipos de core y bajo distintos niveles de contención. Con esta información, CAMPS distribuye de forma justa el tiempo de uso de los cores big entre las distintas aplicaciones.

    La segunda gran aportación de esta tesis es PBBCache, un simulador paralelo de código abierto que permite agilizar el proceso de diseño y evaluación de políticas de particionado de cache, tanto estrictas como en clusters. En esta tesis hemos empleado el soporte hardware de particionado, introducido recientemente en multicores comerciales, y hemos analizado la utilidad de diferentes estrategias de particionado. No obstante, encontrar la solución óptima de particionado --lo cual es esencial para guiar el diseño de nuevas estrategias-- es un problema difícil de resolver. De hecho, encontrar una solución óptima, incluso para políticas de particionado estricto --donde cada partición es asignada a una sola aplicación-- es ya un problema NP-hard. Permitir la compartición de una o varias particiones entre varias aplicaciones (particionado en cluster), amplía aún más las dimensiones del espacio de búsqueda. Para reducir los tiempos de simulación, PBBCache implementa la primera estrategia paralela de memoria distribuida que permite determinar de forma efectiva la solución óptima de particionado para diferentes objetivos de optimización.

    Por último, en esta tesis proponemos LFOC, una estrategia de particionado en cluster a nivel del sistema operativo que optimiza la justicia manteniendo un buen rendimiento global en la plataforma. LFOC clasifica en tiempo de ejecución las aplicaciones en varias categorías en base a su grado de sensibilidad a la contención cache, y a su demanda efectiva de espacio en ésta. Para mejorar la justicia, LFOC prioriza las aplicaciones de tipo aplicaciones que requieren mucho espacio en cache para no ver mermado su rendimiento en el reparto de espacio de cache, y confina aquellas aplicaciones que tienen un comportamiento de tipo streaming (aplicaciones agresoras) en un conjunto reducido de particiones de cache pequeñas.

  • English

    Chip multicore processors (CMPs) currently constitute the architecture of choice for mosto general-pùrpose computing systems, and they will likely continue to be dominant in the near future. Advances in technology have enabled to pack an increasing number of cores and bigger caches on the same chip. Nevertheless, contention on shared resources on CMPs -present since the advent of these architectures- still poses a big challenge. Cores in a CMP typically share a last-level cache (LLC) and other memory-related resources with the remaining cores, such as a DRAM controller and an interconnection network. This causes that co-running applications may intensively compete with each other for these shared resources, leading to substantial and uneven performance degradation...