Exploiting Heterogeneous Parallelism on Hybrid Metaheuristics for Vector Autoregression Models

In the last years, the huge amount of data available in many disciplines makes the mathematical modeling, and, more concretely, econometric models, a very important technique to explain those data. One of the most used of those econometric techniques is the Vector Autoregression Models (VAR) which are multi-equation models that linearly describe the interactions and behavior of a group of variables by using their past. Traditionally, Ordinary Least Squares and Maximum likelihood estimators have been used in the estimation of VAR models. These techniques are consistent and asymptotically efficient under ideal conditions of the data and the identification problem. Otherwise, these techniques would yield inconsistent parameter estimations. This paper considers the estimation of a VAR model by minimizing the difference between the dependent variables in a certain time, and the expression of their own past and the exogenous variables of the model (in this case denoted as VARX model). The solution of this optimization problem is approached through hybrid metaheuristics. The high computational cost due to the huge amount of data makes it necessary to exploit High-Performance Computing for the acceleration of methods to obtain the models. The parameterized, parallel implementation of the metaheuristics and the matrix formulation ease the simultaneous exploitation of parallelism for groups of hybrid metaheuristics. Multilevel and heterogeneous parallelism are exploited in multicore CPU plus multiGPU nodes, with the optimum combination of the different parallelism parameters depending on the particular metaheuristic and the problem it is applied to.This work was supported by the Spanish MICINN and AEI, as well as European Commission FEDER funds, under grant RTI2018-098156-B-C53 and grant TIN2016-80565-R

A Methodology to Design Pipelined Simulated Annealing Kernel Accelerators on Space-Borne Field-Programmable Gate Arrays

Increased levels of science objectives expected from spacecraft systems necessitate the ability to carry out fast on-board autonomous mission planning and scheduling. Heterogeneous radiation-hardened Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) with embedded multiplier and memory modules are well suited to support the acceleration of scheduling algorithms. A methodology to design circuits specifically to accelerate Simulated Annealing Kernels (SAKs) in event scheduling algorithms is shown. The main contribution of this thesis is the low complexity scoring calculation used for the heuristic mapping algorithm used to balance resource allocation across a coarse-grained pipelined data-path. The methodology was exercised over various kernels with different cost functions and problem sizes. These test cases were benchedmarked for execution time, resource usage, power, and energy on a Xilinx Virtex 4 LX QR 200 FPGA and a BAE RAD 750 microprocessor

STaRS: A scalable task routing approach to distributed scheduling

La planificación de muchas tareas en entornos de millones de nodos no confiables representa un gran reto. Las plataformas de computación más conocidas normalmente confían en poder gestionar en un elemento centralizado todo el estado tanto de los nodos como de las aplicaciones. Esto limita su escalabilidad y capacidad para tolerar fallos. Un modelo descentralizado puede superar estos problemas pero, por lo que sabemos, ninguna solución propuesta hasta el momento ofrece resultados satisfactorios. En esta tesis, presentamos un modelo de planificación descentralizado con tres objetivos: que escale hasta millones de nodos, sin una pérdida de prestaciones que lo inhabilite; que tolere altas tasas de fallos; y que permita la implementación de varias políticas de planificación para diferentes situaciones. Nuestra propuesta consta de tres elementos principales: un modelo de datos genérico para representar la disponibilidad de los nodos de ejecución; un esquema de agregación que propaga esta información por una capa de red jerárquica; y un algoritmo de reexpedición que, usando la información agregada, encamina tareas hacia los nodos de ejecución más apropiados. Estos tres elementos son fácilmente extensibles para proporcionar diversas políticas de planificación. En concreto, nosotros hemos implementado cinco. Una política que simplemente asigna tareas a nodos desocupados; una política que minimiza el tiempo de finalización del trabajo global; una política que cumple con los requerimientos de fecha límite de aplicaciones tipo "saco de tareas"; una política que cumple con los requerimientos de fecha límite de aplicaciones tipo "workflow"; y una política que otorga una porción equitativa de la plataforma a cada aplicación. La escalabilidad se consigue a través del esquema de agregación, que provee de suficiente información de disponibilidad a los niveles altos de la jerarquía sin inundarlos, y el algoritmo de reexpedición, que busca nodos de ejecución en varias ramas de la jerarquía de manera concurrente. Como consecuencia, los costes de comunicación están acotados y los de asignación muestran un comportamiento casi logarítmico con el tamaño del sistema. Un millar de tareas se asignan en una red de 100.000 nodos en menos de 3,5 segundos, así que podemos plantearnos utilizar nuestro modelo incluso con tareas de tan solo unos minutos de duración. Por lo que sabemos, ningún trabajo similar ha sido probado con más de 10.000 nodos. Los fallos se gestionan con una estrategia de mejor esfuerzo. Cuando se detecta el fallo de un nodo, las tareas que estaba ejecutando son reenviadas por sus propietarios y la información de disponibilidad que gestionaba es reconstruida por sus vecinos. De esta manera, nuestro modelo es capaz de degradar sus prestaciones de manera proporcional al número de nodos fallidos y recuperar toda su funcionalidad. Para demostrarlo, hemos realizado pruebas de tasa media de fallos y de fallos catastróficos. Incluso con nodos fallando con un periodo mediano de solo 5 minutos, nuestro planificador es capaz de continuar dando servicio. Al mismo tiempo, es capaz de recuperarse del fallo de una fracción importante de los nodos, siempre que la capa de red jerárquico que sustenta el sistema pueda soportarlo. Después de comprobar que es factible implementar políticas con muy distintos objetivos usando nuestro modelo de planificación, también hemos probado sus prestaciones. Hemos comparado cada política con una versión centralizada que tiene pleno conocimiento del estado de cada nodo de ejecución. El resultado es que tienen unas prestaciones cercanas a las de una implementación centralizada, incluso en entornos de gran escala y con altas tasas de fallo