Predicción de Perfiles de Comportamiento de Aplicaciones Científicas en Nodos Multicore

Con la llegada de una amplia variedad de arquitecturas multicore (NUMA, UMA), seleccionar la mejor configuracion del nodo de computo para una cierta aplicacion paralela de memoria compartida, se convierte en la actualidad en un gran reto. Nuestro trabajo hace frente a este tema caracterizando los nodos de computo y las aplicaciones. Los nodos se caracterizan ejecutando pequenos programas (o microbenchmarks, ?B), que contienen nucleos de estructuras representativas del comportamiento de programas paralelos de memoria compartida. Los ?Bs ejecutados en cada uno de los nodos nos proporcionan perfiles de rendimiento, o datos medidos del comportamiento, que se almacenan en una base de datos y se utilizan para estimar el comportamiento de nuevas aplicaciones. La aplicacion es ejecutada sobre un nodo base para identificar sus fases representativas. Para cada fase se extrae informacion de rendimiento comparable con la de los ?Bs, con el fin de caracterizar dicha fase. En la base de datos de los perfiles de rendimiento se localizan aquellos ?Bs que tienen caracteristicas similares en comportamiento a cada fase de la aplicacion, ejecutados todos sobre el nodo base. Finalmente, se usan los perfiles seleccionados, pero ejecutados sobre los otros nodos candidatos, para comparar el rendimiento de los nodos de computo y seleccionar el nodo de computo apropiado para la aplicacion.