Proceedings Work-In-Progress Session of the 13th Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium

The Work-In-Progress session of the 13th IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS\u2707) presents papers describing contributions both to state of the art and state of the practice in the broad field of real-time and embedded systems. The 17 accepted papers were selected from 19 submissions. This proceedings is also available as Washington University in St. Louis Technical Report WUCSE-2007-17, at http://www.cse.seas.wustl.edu/Research/FileDownload.asp?733. Special thanks go to the General Chairs – Steve Goddard and Steve Liu and Program Chairs - Scott Brandt and Frank Mueller for their support and guidance

Optimización de clusters como plataformas multimedia utilizando clientes predictivios multihilo

En esta tesis doctoral se pretende hacer un estudio de los problemas principales de los clusters de computadoras utilizando aplicaciones multimedia. Enfrentamos las dos partes, arquitectura y aplicaciones y, además, lo hacemos de una forma "real", sin simulaciones. Se va a partir de una plataforma real, formada por un cluster de alta velocidad, y de una aplicación multimedia totalmente flexible como para emular el patrón de tráfico de otras. Esta aplicación va a inyectar la carga multimedia al cluster y va a exigir unos requisitos particulares. El gran reto actual de los cluster es la entrada/salida de alto rendimiento, ya que la computación de alto rendimiento está conseguida. Expondremos los principales problemas y daremos una solución que mejore los resultados obtenidos inicialmente. En entrada/salida existen numerosos e interesantes trabajos. Todos han intentado aportar alguna novedad, con el propósito de mejorar algún punto negro de la entrada/salida. En nuestro trabajo se ha hecho un estudio exhaustivo de todos esos trabajos con el fin de plantear un nuevo método híbrido de adelantamiento de datos para arquitecturas cliente-servidor, en uno de los sistemas de ficheros en red más utilizado actualmente, NFS (Network Fle System) . Pero no solo va a ser un planteamiento algorítmico y teórico, sino que se va a implementar en el mismo núcleo del sistema operativo, donde NFS aparece como modulo, y se realizaran los experimentos para confirmar las mejoras de la implementación desarrollada. Inicialmente, nos planteamos la posibilidad de cambiar la forma de trabajar del servidor, pero después realizamos el traslado al cliente, mucho más manejable y abierto a mejoras de este tipo. Planteamos el diseño de la técnica hibrida de prefetching, una técnica basada en grafos de acceso, con el propósito de adelantar datos no solo del fichero actual que se está leyendo (que eso ya se hacía) sino, también, a través de distintos ficheros. Presentamos también los resultados con este nuevo cliente predictivo y obtenemos una importante reducción en los tiempos de lectura, y unos valores importantes en la ganancia conseguida. Por lo tanto, queda demostrada la utilidad de técnicas e este tipo para el sistema NFS

Fundamentals

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Machine learning methods are inspected with respect to resource requirements and how to enhance scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters

Fundamentals

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Machine learning methods are inspected with respect to resource requirements and how to enhance scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters

Proceedings of the 4th International Conference on Principles and Practices of Programming in Java

This book contains the proceedings of the 4th international conference on principles and practices of programming in Java. The conference focuses on the different aspects of the Java programming language and its applications

A meta-predictor framework for prefetching in object-based DSMs

International audienceDynamic optimizers modify the binary code of programs at runtime by profiling and optimizing certain aspects of the execution. We present a completely software-based framework that dynamically optimizes programs for object-based distributed shared memory (DSM) systems on clusters. In DSM systems, reducing the number of messages between cluster nodes is crucial. Prefetching transfers data in advance from the storage node to the local node so that communication is minimized. Our framework uses a profiler and a dynamic binary rewriter that monitor the access behavior of the application and place prefetches where they are beneficial to speed up the application. In addition, we use two distinct predictors to handle different types of access patterns. A meta-predictor analyzes the memory access behavior and dynamically enables one of the predictors. Our system also adapts the number of prefetches per request to best fit the application's behavior. The evaluation shows that the performance of our system is better than the manual prefetching. The number of messages sent decreases by up to 90%. Performance gains of up to 80% can be observed on benchmarks