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Exploring parallel MPI fault tolerance mechanisms for phylogenetic inference with RAxML-NG
Motivation
Phylgenetic trees are now routinely inferred on large scale high performance computing systems with thousands of cores as the parallel scalability of phylogenetic inference tools has improved over the past years to cope with the molecular data avalanche. Thus, the parallel fault tolerance of phylogenetic inference tools has become a relevant challenge. To this end, we explore parallel fault tolerance mechanisms and algorithms, the software modifications required and the performance penalties induced via enabling parallel fault tolerance by example of RAxML-NG, the successor of the widely used RAxML tool for maximum likelihood-based phylogenetic tree inference.
Results
We find that the slowdown induced by the necessary additional recovery mechanisms in RAxML-NG is on average 1.00 ± 0.04. The overall slowdown by using these recovery mechanisms in conjunction with a fault-tolerant Message Passing Interface implementation amounts to on average 1.7 ± 0.6 for large empirical datasets. Via failure simulations, we show that RAxML-NG can successfully recover from multiple simultaneous failures, subsequent failures, failures during recovery and failures during checkpointing. Recoveries are automatic and transparent to the user
A DATA ANALYTICAL FRAMEWORK FOR IMPROVING REAL-TIME, DECISION SUPPORT SYSTEMS IN HEALTHCARE
In this dissertation we develop a framework that combines data
mining, statistics and operations research methods for improving
real-time decision support systems in healthcare. Our approach
consists of three main concepts: data gathering and preprocessing,
modeling, and deployment. We introduce the notion of offline and
semi-offline modeling to differentiate between models that are based on known baseline behavior and those based on a baseline with missing information. We apply and illustrate the framework in the context of two important healthcare contexts: biosurveillance and
kidney allocation. In the biosurveillance context, we address the
problem of early detection of disease outbreaks. We discuss integer
programming-based univariate monitoring and statistical and
operations research-based multivariate monitoring approaches. We
assess method performance on authentic biosurveillance data. In the kidney allocation context, we present a two-phase model that
combines an integer programming-based learning phase and a
data-analytical based real-time phase. We examine and evaluate our
method on the current Organ Procurement and Transplantation Network (OPTN) waiting list. In both contexts, we show that our framework produces significant improvements over existing methods
Application-level Fault Tolerance and Resilience in HPC Applications
Programa Oficial de Doutoramento en Investigación en TecnoloxÃas da Información. 524V01[Resumo]
As necesidades computacionais das distintas ramas da ciencia medraron enormemente
nos últimos anos, o que provocou un gran crecemento no rendemento proporcionado
polos supercomputadores. Cada vez constrúense sistemas de computación
de altas prestacións de maior tamaño, con máis recursos hardware de distintos tipos,
o que fai que as taxas de fallo destes sistemas tamén medren. Polo tanto, o
estudo de técnicas de tolerancia a fallos eficientes é indispensábel para garantires
que os programas cientÃficos poidan completar a súa execución, evitando ademais
que se dispare o consumo de enerxÃa. O checkpoint/restart é unha das técnicas máis
populares. Sen embargo, a maiorÃa da investigación levada a cabo nas últimas décadas
céntrase en estratexias stop-and-restart para aplicacións de memoria distribuÃda
tralo acontecemento dun fallo-parada. Esta tese propón técnicas checkpoint/restart
a nivel de aplicación para os modelos de programación paralela roáis populares en
supercomputación. Implementáronse protocolos de checkpointing para aplicacións
hÃbridas MPI-OpenMP e aplicacións heteroxéneas baseadas en OpenCL, en ámbolos
dous casos prestando especial coidado á portabilidade e maleabilidade da solución.
En canto a aplicacións de memoria distribuÃda, proponse unha solución de resiliencia
que pode ser empregada de forma xenérica en aplicacións MPI SPMD, permitindo
detectar e reaccionar a fallos-parada sen abortar a execución. Neste caso, os procesos
fallidos vólvense a lanzar e o estado da aplicación recupérase cunha volta atrás global.
A maiores, esta solución de resiliencia optimizouse implementando unha volta
atrás local, na que só os procesos fallidos volven atrás, empregando un protocolo de
almacenaxe de mensaxes para garantires a consistencia e o progreso da execución.
Por último, propónse a extensión dunha librerÃa de checkpointing para facilitares a implementación de estratexias de recuperación ad hoc ante conupcións de memoria.
En moitas ocasións, estos erros poden ser xestionados a nivel de aplicación, evitando
desencadear un fallo-parada e permitindo unha recuperación máis eficiente.[Resumen]
El rápido aumento de las necesidades de cómputo de distintas ramas de la ciencia
ha provocado un gran crecimiento en el rendimiento ofrecido por los supercomputadores.
Cada vez se construyen sistemas de computación de altas prestaciones mayores,
con más recursos hardware de distintos tipos, lo que hace que las tasas de
fallo del sistema aumenten. Por tanto, el estudio de técnicas de tolerancia a fallos
eficientes resulta indispensable para garantizar que los programas cientÃficos puedan
completar su ejecución, evitando además que se dispare el consumo de energÃa. La
técnica checkpoint/restart es una de las más populares. Sin embargo, la mayor parte
de la investigación en este campo se ha centrado en estrategias stop-and-restart
para aplicaciones de memoria distribuida tras la ocurrencia de fallos-parada. Esta
tesis propone técnicas checkpoint/restart a nivel de aplicación para los modelos de
programación paralela más populares en supercomputación. Se han implementado
protocolos de checkpointing para aplicaciones hÃbridas MPI-OpenMP y aplicaciones
heterogéneas basadas en OpenCL, prestando en ambos casos especial atención a la
portabilidad y la maleabilidad de la solución. Con respecto a aplicaciones de memoria
distribuida, se propone una solución de resiliencia que puede ser usada de forma
genérica en aplicaciones MPI SPMD, permitiendo detectar y reaccionar a fallosparada
sin abortar la ejecución. En su lugar, se vuelven a lanzar los procesos fallidos
y se recupera el estado de la aplicación con una vuelta atrás global. A mayores, esta
solución de resiliencia ha sido optimizada implementando una vuelta atrás local, en
la que solo los procesos fallidos vuelven atrás, empleando un protocolo de almacenaje
de mensajes para garantizar la consistencia y el progreso de la ejecución. Por
último, se propone una extensión de una librerÃa de checkpointing para facilitar la
implementación de estrategias de recuperación ad hoc ante corrupciones de memoria.
Muchas veces, este tipo de errores puede gestionarse a nivel de aplicación, evitando
desencadenar un fallo-parada y permitiendo una recuperación más eficiente.[Abstract]
The rapid increase in the computational demands of science has lead to a pronounced
growth in the performance offered by supercomputers. As High Performance
Computing (HPC) systems grow larger, including more hardware components
of different types, the system's failure rate becomes higher. Efficient fault
tolerance techniques are essential not only to ensure the execution completion but
also to save energy. Checkpoint/restart is one of the most popular fault tolerance
techniques. However, most of the research in this field is focused on stop-and-restart
strategies for distributed-memory applications in the event of fail-stop failures. ThÃs
thesis focuses on the implementation of application-level checkpoint/restart solutions
for the most popular parallel programming models used in HPC. Hence, we
have implemented checkpointing solutions to cope with fail-stop failures in hybrid
MPI-OpenMP applications and OpenCL-based programs. Both strategies maximize
the restart portability and malleability, ie., the recovery can take place on
machines with different CPU / accelerator architectures, and/ or operating systems,
and can be adapted to the available resources (number of cores/accelerators). Regarding
distributed-memory applications, we propose a resilience solution that can
be generally applied to SPMD MPI programs. Resilient applications can detect and
react to failures without aborting their execution upon fail-stop failures. Instead,
failed processes are re-spawned, and the application state is recovered through a
global rollback. Moreover, we have optimized this resilience proposal by implementing
a local rollback protocol, in which only failed processes rollback to a previous
state, while message logging enables global consistency and further progress of the
computation. Finally, we have extended a checkpointing library to facilitate the
implementation of ad hoc recovery strategies in the event of soft errors) caused by
memory corruptions. Many times, these errors can be handled at the software-Ievel,
tIms, avoiding fail-stop failures and enabling a more efficient recovery
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