On Designing Multicore-aware Simulators for Biological Systems

The stochastic simulation of biological systems is an increasingly popular technique in bioinformatics. It often is an enlightening technique, which may however result in being computational expensive. We discuss the main opportunities to speed it up on multi-core platforms, which pose new challenges for parallelisation techniques. These opportunities are developed in two general families of solutions involving both the single simulation and a bulk of independent simulations (either replicas of derived from parameter sweep). Proposed solutions are tested on the parallelisation of the CWC simulator (Calculus of Wrapped Compartments) that is carried out according to proposed solutions by way of the FastFlow programming framework making possible fast development and efficient execution on multi-cores.Comment: 19 pages + cover pag

POWERPLAY: Training an Increasingly General Problem Solver by Continually Searching for the Simplest Still Unsolvable Problem

Most of computer science focuses on automatically solving given computational problems. I focus on automatically inventing or discovering problems in a way inspired by the playful behavior of animals and humans, to train a more and more general problem solver from scratch in an unsupervised fashion. Consider the infinite set of all computable descriptions of tasks with possibly computable solutions. The novel algorithmic framework POWERPLAY (2011) continually searches the space of possible pairs of new tasks and modifications of the current problem solver, until it finds a more powerful problem solver that provably solves all previously learned tasks plus the new one, while the unmodified predecessor does not. Wow-effects are achieved by continually making previously learned skills more efficient such that they require less time and space. New skills may (partially) re-use previously learned skills. POWERPLAY's search orders candidate pairs of tasks and solver modifications by their conditional computational (time & space) complexity, given the stored experience so far. The new task and its corresponding task-solving skill are those first found and validated. The computational costs of validating new tasks need not grow with task repertoire size. POWERPLAY's ongoing search for novelty keeps breaking the generalization abilities of its present solver. This is related to Goedel's sequence of increasingly powerful formal theories based on adding formerly unprovable statements to the axioms without affecting previously provable theorems. The continually increasing repertoire of problem solving procedures can be exploited by a parallel search for solutions to additional externally posed tasks. POWERPLAY may be viewed as a greedy but practical implementation of basic principles of creativity. A first experimental analysis can be found in separate papers [53,54].Comment: 21 pages, additional connections to previous work, references to first experiments with POWERPLA

GPU acceleration of brain image proccessing

Durante los últimos años se ha venido demostrando el alto poder computacional que ofrecen las GPUs a la hora de resolver determinados problemas. Al mismo tiempo, existen campos en los que no es posible beneficiarse completamente de las mejoras conseguidas por los investigadores, debido principalmente a que los tiempos de ejecución de las aplicaciones llegan a ser extremadamente largos. Este es por ejemplo el caso del registro de imágenes en medicina. A pesar de que se han conseguido aceleraciones sobre el registro de imágenes, su uso en la práctica clínica es aún limitado. Entre otras cosas, esto se debe al rendimiento conseguido. Por lo tanto se plantea como objetivo de este proyecto, conseguir mejorar los tiempos de ejecución de una aplicación dedicada al resgitro de imágenes en medicina, con el fin de ayudar a aliviar este problema

Evaluating techniques for parallelization tuning in MPI, OmpSs and MPI/OmpSs

Parallel programming is used to partition a computational problem among multiple processing units and to define how they interact (communicate and synchronize) in order to guarantee the correct result. The performance that is achieved when executing the parallel program on a parallel architecture is usually far from the optimal: computation unbalance and excessive interaction among processing units often cause lost cycles, reducing the efficiency of parallel computation. In this thesis we propose techniques oriented to better exploit parallelism in parallel applications, with emphasis in techniques that increase asynchronism. Theoretically, this type of parallelization tuning promises multiple benefits. First, it should mitigate communication and synchronization delays, thus increasing the overall performance. Furthermore, parallelization tuning should expose additional parallelism and therefore increase the scalability of execution. Finally, increased asynchronism would provide higher tolerance to slower networks and external noise. In the first part of this thesis, we study the potential for tuning MPI parallelism. More specifically, we explore automatic techniques to overlap communication and computation. We propose a speculative messaging technique that increases the overlap and requires no changes of the original MPI application. Our technique automatically identifies the application’s MPI activity and reinterprets that activity using optimally placed non-blocking MPI requests. We demonstrate that this overlapping technique increases the asynchronism of MPI messages, maximizing the overlap, and consequently leading to execution speedup and higher tolerance to bandwidth reduction. However, in the case of realistic scientific workloads, we show that the overlapping potential is significantly limited by the pattern by which each MPI process locally operates on MPI messages. In the second part of this thesis, we study the potential for tuning hybrid MPI/OmpSs parallelism. We try to gain a better understanding of the parallelism of hybrid MPI/OmpSs applications in order to evaluate how these applications would execute on future machines and to predict the execution bottlenecks that are likely to emerge. We explore how MPI/OmpSs applications could scale on the parallel machine with hundreds of cores per node. Furthermore, we investigate how this high parallelism within each node would reflect on the network constraints. We especially focus on identifying critical code sections in MPI/OmpSs. We devised a technique that quickly evaluates, for a given MPI/OmpSs application and the selected target machine, which code section should be optimized in order to gain the highest performance benefits. Also, this thesis studies techniques to quickly explore the potential OmpSs parallelism inherent in applications. We provide mechanisms to easily evaluate potential parallelism of any task decomposition. Furthermore, we describe an iterative trialand-error approach to search for a task decomposition that will expose sufficient parallelism for a given target machine. Finally, we explore potential of automating the iterative approach by capturing the programmers’ experience into an expert system that can autonomously lead the search process. Also, throughout the work on this thesis, we designed development tools that can be useful to other researchers in the field. The most advanced of these tools is Tareador – a tool to help porting MPI applications to MPI/OmpSs programming model. Tareador provides a simple interface to propose some decomposition of a code into OmpSs tasks. Tareador dynamically calculates data dependencies among the annotated tasks, and automatically estimates the potential OmpSs parallelization. Furthermore, Tareador gives additional hints on how to complete the process of porting the application to OmpSs. Tareador already proved itself useful, by being included in the academic classes on parallel programming at UPC.La programación paralela consiste en dividir un problema de computación entre múltiples unidades de procesamiento y definir como interactúan (comunicación y sincronización) para garantizar un resultado correcto. El rendimiento de un programa paralelo normalmente está muy lejos de ser óptimo: el desequilibrio de la carga computacional y la excesiva interacción entre las unidades de procesamiento a menudo causa ciclos perdidos, reduciendo la eficiencia de la computación paralela. En esta tesis proponemos técnicas orientadas a explotar mejor el paralelismo en aplicaciones paralelas, poniendo énfasis en técnicas que incrementan el asincronismo. En teoría, estas técnicas prometen múltiples beneficios. Primero, tendrían que mitigar el retraso de la comunicación y la sincronización, y por lo tanto incrementar el rendimiento global. Además, la calibración de la paralelización tendría que exponer un paralelismo adicional, incrementando la escalabilidad de la ejecución. Finalmente, un incremente en el asincronismo proveería una tolerancia mayor a redes de comunicación lentas y ruido externo. En la primera parte de la tesis, estudiamos el potencial para la calibración del paralelismo a través de MPI. En concreto, exploramos técnicas automáticas para solapar la comunicación con la computación. Proponemos una técnica de mensajería especulativa que incrementa el solapamiento y no requiere cambios en la aplicación MPI original. Nuestra técnica identifica automáticamente la actividad MPI de la aplicación y la reinterpreta usando solicitudes MPI no bloqueantes situadas óptimamente. Demostramos que esta técnica maximiza el solapamiento y, en consecuencia, acelera la ejecución y permite una mayor tolerancia a las reducciones de ancho de banda. Aún así, en el caso de cargas de trabajo científico realistas, mostramos que el potencial de solapamiento está significativamente limitado por el patrón según el cual cada proceso MPI opera localmente en el paso de mensajes. En la segunda parte de esta tesis, exploramos el potencial para calibrar el paralelismo híbrido MPI/OmpSs. Intentamos obtener una comprensión mejor del paralelismo de aplicaciones híbridas MPI/OmpSs para evaluar de qué manera se ejecutarían en futuras máquinas. Exploramos como las aplicaciones MPI/OmpSs pueden escalar en una máquina paralela con centenares de núcleos por nodo. Además, investigamos cómo este paralelismo de cada nodo se reflejaría en las restricciones de la red de comunicación. En especia, nos concentramos en identificar secciones críticas de código en MPI/OmpSs. Hemos concebido una técnica que rápidamente evalúa, para una aplicación MPI/OmpSs dada y la máquina objetivo seleccionada, qué sección de código tendría que ser optimizada para obtener la mayor ganancia de rendimiento. También estudiamos técnicas para explorar rápidamente el paralelismo potencial de OmpSs inherente en las aplicaciones. Proporcionamos mecanismos para evaluar fácilmente el paralelismo potencial de cualquier descomposición en tareas. Además, describimos una aproximación iterativa para buscar una descomposición en tareas que mostrará el suficiente paralelismo en la máquina objetivo dada. Para finalizar, exploramos el potencial para automatizar la aproximación iterativa. En el trabajo expuesto en esta tesis hemos diseñado herramientas que pueden ser útiles para otros investigadores de este campo. La más avanzada es Tareador, una herramienta para ayudar a migrar aplicaciones al modelo de programación MPI/OmpSs. Tareador proporciona una interfaz simple para proponer una descomposición del código en tareas OmpSs. Tareador también calcula dinámicamente las dependencias de datos entre las tareas anotadas, y automáticamente estima el potencial de paralelización OmpSs. Por último, Tareador da indicaciones adicionales sobre como completar el proceso de migración a OmpSs. Tareador ya se ha mostrado útil al ser incluido en las clases de programación de la UPC