164 research outputs found

    Co-designing reliability and performance for datacenter memory

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    Memory is one of the key components that affects reliability and performance of datacenter servers. Memory in today’s servers is organized and shared in several ways to provide the most performant and efficient access to data. For example, cache hierarchy in multi-core chips to reduce access latency, non-uniform memory access (NUMA) in multi-socket servers to improve scalability, disaggregation to increase memory capacity. In all these organizations, hardware coherence protocols are used to maintain memory consistency of this shared memory and implicitly move data to the requesting cores. This thesis aims to provide fault-tolerance against newer models of failure in the organization of memory in datacenter servers. While designing for improved reliability, this thesis explores solutions that can also enhance performance of applications. The solutions build over modern coherence protocols to achieve these properties. First, we observe that DRAM memory system failure rates have increased, demanding stronger forms of memory reliability. To combat this, the thesis proposes DvĂ©, a hardware driven replication mechanism where data blocks are replicated across two different memory controllers in a cache-coherent NUMA system. Data blocks are accompanied by a code with strong error detection capabilities so that when an error is detected, correction is performed using the replica. Dvé’s organization offers two independent points of access to data which enables: (a) strong error correction that can recover from a range of faults affecting any of the components in the memory and (b) higher performance by providing another nearer point of memory access. Dvé’s coherent replication keeps the replicas in sync for reliability and also provides coherent access to read replicas during fault-free operation for improved performance. DvĂ© can flexibly provide these benefits on-demand at runtime. Next, we observe that the coherence protocol itself requires to be hardened against failures. Memory in datacenter servers is being disaggregated from the compute servers into dedicated memory servers, driven by standards like CXL. CXL specifies the coherence protocol semantics for compute servers to access and cache data from a shared region in the disaggregated memory. However, the CXL specification lacks the requisite level of fault-tolerance necessary to operate at an inter-server scale within the datacenter. Compute servers can fail or be unresponsive in the datacenter and therefore, it is important that the coherence protocol remain available in the presence of such failures. The thesis proposes Āpta, a CXL-based, shared disaggregated memory system for keeping the cached data consistent without compromising availability in the face of compute server failures. Āpta architects a high-performance fault-tolerant object-granular memory server that significantly improves performance for stateless function-as-a-service (FaaS) datacenter applications

    PhD studentsÂŽday FMST 2023

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    The authors gave oral presentations of their work online as part of a Doctoral Students’ Day held on 15 June 2023, and they reflect the challenging work done by the students and their supervisors in the fields of metallurgy, materials engineering and management. There are 82 contributions in total, covering a range of areas – metallurgical technology, thermal engineering and fuels in industry, chemical metallurgy, nanotechnology, materials science and engineering, and industrial systems management. This represents a cross-section of the diverse topics investigated by doctoral students at the faculty, and it will provide a guide for Master’s graduates in these or similar disciplines who are interested in pursuing their scientific careers further, whether they are from the faculty here in Ostrava or engineering faculties elsewhere in the Czech Republic. The quality of the contributions varies: some are of average quality, but many reach a standard comparable with research articles published in established journals focusing on disciplines of materials technology. The diversity of topics, and in some cases the excellence of the contributions, with logical structure and clearly formulated conclusions, reflect the high standard of the doctoral programme at the faculty.Ostrav

    LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum

    Data-Driven Methods for Data Center Operations Support

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    During the last decade, cloud technologies have been evolving at an impressive pace, such that we are now living in a cloud-native era where developers can leverage on an unprecedented landscape of (possibly managed) services for orchestration, compute, storage, load-balancing, monitoring, etc. The possibility to have on-demand access to a diverse set of configurable virtualized resources allows for building more elastic, flexible and highly-resilient distributed applications. Behind the scenes, cloud providers sustain the heavy burden of maintaining the underlying infrastructures, consisting in large-scale distributed systems, partitioned and replicated among many geographically dislocated data centers to guarantee scalability, robustness to failures, high availability and low latency. The larger the scale, the more cloud providers have to deal with complex interactions among the various components, such that monitoring, diagnosing and troubleshooting issues become incredibly daunting tasks. To keep up with these challenges, development and operations practices have undergone significant transformations, especially in terms of improving the automations that make releasing new software, and responding to unforeseen issues, faster and sustainable at scale. The resulting paradigm is nowadays referred to as DevOps. However, while such automations can be very sophisticated, traditional DevOps practices fundamentally rely on reactive mechanisms, that typically require careful manual tuning and supervision from human experts. To minimize the risk of outages—and the related costs—it is crucial to provide DevOps teams with suitable tools that can enable a proactive approach to data center operations. This work presents a comprehensive data-driven framework to address the most relevant problems that can be experienced in large-scale distributed cloud infrastructures. These environments are indeed characterized by a very large availability of diverse data, collected at each level of the stack, such as: time-series (e.g., physical host measurements, virtual machine or container metrics, networking components logs, application KPIs); graphs (e.g., network topologies, fault graphs reporting dependencies among hardware and software components, performance issues propagation networks); and text (e.g., source code, system logs, version control system history, code review feedbacks). Such data are also typically updated with relatively high frequency, and subject to distribution drifts caused by continuous configuration changes to the underlying infrastructure. In such a highly dynamic scenario, traditional model-driven approaches alone may be inadequate at capturing the complexity of the interactions among system components. DevOps teams would certainly benefit from having robust data-driven methods to support their decisions based on historical information. For instance, effective anomaly detection capabilities may also help in conducting more precise and efficient root-cause analysis. Also, leveraging on accurate forecasting and intelligent control strategies would improve resource management. Given their ability to deal with high-dimensional, complex data, Deep Learning-based methods are the most straightforward option for the realization of the aforementioned support tools. On the other hand, because of their complexity, this kind of models often requires huge processing power, and suitable hardware, to be operated effectively at scale. These aspects must be carefully addressed when applying such methods in the context of data center operations. Automated operations approaches must be dependable and cost-efficient, not to degrade the services they are built to improve. i

    Proactive Adaptation in Self-Organizing Task-based Runtime Systems for Different Computing Classes

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    Moderne Computersysteme bieten Anwendern und Anwendungsentwicklern ein hohes Maß an ParallelitĂ€t und HeterogenitĂ€t. Die effiziente Nutzung dieser Systeme erfordert jedoch tiefgreifende Kenntnisse, z.B. der darunterliegenden Hardware-Plattform und den notwendigen Programmiermodellen, und umfangreiche Arbeit des Entwicklers. In dieser Thesis bezieht sich die effiziente Nutzung auf die GesamtausfĂŒhrungszeit der Anwendungen, den Energieverbrauch des Systems, die maximale Temperatur der Verarbeitungseinheiten und die ZuverlĂ€ssigkeit des Systems. Neben den verschiedenen Optimierungszielen muss ein Anwendungsentwickler auch die spezifischen EinschrĂ€nkungen und Randbedingungen des Systems berĂŒcksichtigen, wie z. B. Deadlines oder Sicherheitsgarantien, die mit bestimmten Anwendungsbereichen einhergehen. Diese KomplexitĂ€t heterogener Systeme macht es unmöglich, alle potenziellen SystemzustĂ€nde und UmwelteinflĂŒsse, die zur Laufzeit auftreten können, vorherzusagen. Die System- und Anwendungsentwickler sind somit nicht in der Lage, zur Entwurfszeit festzulegen, wie das System und die Anwendungen in allen möglichen Situationen reagieren sollen. Daher ist es notwendig, die Systeme zur Laufzeit der aktuellen Situation anzupassen, um ihr Verhalten entsprechend zu optimieren. In eingebetteten Systemen mit begrenzten KĂŒhlkapazitĂ€ten muss z.B. bei Erreichen einer bestimmten Temperaturschwelle eine Lastverteilung vorgenommen, die Frequenz verringert oder Verarbeitungseinheiten abgeschaltet werden, um die WĂ€rmeentwicklung zu reduzieren. Normalerweise reicht es aber nicht aus, einfach nur auf einen ungĂŒnstigen Systemzustand zu reagieren. Das Ziel sollte darin bestehen, ungĂŒnstige oder fehlerhafte SystemzustĂ€nde vor dem Auftreten zu vermeiden, um die Notwendigkeit des Aufrufs von Notfallfunktionen zu verringern und die Benutzerfreundlichkeit zu verbessern. Anstatt beispielsweise die WĂ€rmeentwicklung durch eine Neuverteilung der Anwendungen zu reduzieren, könnten proaktive Mechanismen kritische Temperaturen bereits im Vorfeld vermeiden, indem sie bestimmte unkritische Aufgaben verzögern oder deren Genauigkeit oder QoS verringern. Auf diese Weise wird die Systemlast reduziert, bevor ein kritischer Punkt erreicht wird. Lösungen des aktuellen Stands der Technik wie einheitliche Programmiersprachen oder Laufzeitsysteme adressieren einige der oben genannten Herausforderungen, jedoch existiert kein Ansatz, der in der Lage ist, eine Optimierung mehrerer sich widersprechender Zielfunktionen dynamisch und vor allem proaktiv durchzufĂŒhren. Ein Konzept, das diese komplexe Aufgabe fĂŒr den Entwickler ĂŒbernimmt und eine Möglichkeit zur dynamischen und proaktiven Anpassung an VerĂ€nderungen bietet, ist die Selbstorganisation. Selbstorganisation ist jedoch definiert als ein Prozess ohne externe Kontrolle oder Steuerung. Im Kontext der Systemoptimierung kann dies leicht zu unerwĂŒnschten Ergebnissen fĂŒhren. Ein Ansatz, der Selbstorganisation mit einem Kontrollmechanismus kombiniert, welcher auf Robustheit und WiderstandsfĂ€higkeit gegenĂŒber Ă€ußeren Störungen abzielt, ist Organic Computing. Das bestimmende Merkmal von Organic Computing ist eine Observer/Controller-Architektur. Das Konzept dieser Architektur besteht darin, den aktuellen Zustand des Systems und der Umgebung zu ĂŒberwachen, diese Daten zu analysieren und auf der Grundlage dieser Analyse Entscheidungen ĂŒber das zukĂŒnftige Systemverhalten zu treffen. Organic Computing ermöglicht es also auf der Grundlage der vergangenen und des aktuellen Zustands proaktiv Mechanismen auszuwĂ€hlen und auszulösen, die das System optimieren und unerwĂŒnschte ZustĂ€nde vermeiden. Um die Vorteile des Organic Computings auf moderne heterogene Systeme zu ĂŒbertragen, kombiniere ich den Organic Computing-Ansatz mit einem Laufzeitsystem. Laufzeitsysteme sind ein vielversprechender Kandidat fĂŒr die Umsetzung des Organic Computing-Ansatzes, da sie bereits die AusfĂŒhrung von Anwendungen ĂŒberwachen und steuern. Insbesondere betrachte und bearbeite ich in dieser Dissertation die folgenden Forschungsthemen, indem ich die Konzepte des Organic Computings und der Laufzeitsysteme kombiniere: ‱ Erfassen des aktuellen Systemzustands durch Überwachung von Sensoren und Performance Countern ‱ Vorhersage zukĂŒnftiger SystemzustĂ€nde durch Analyse des vergangenen Verhaltens ‱ Nutzung von Zustandsinformationen zur proaktiven Anpassung des Systems Ich erweitere das Thema der Erfassung von SystemzustĂ€nden auf zwei Arten. ZunĂ€chst fĂŒhre ich eine neuartige heuristische Metrik zur Berechnung der ZuverlĂ€ssigkeit einer Verarbeitungseinheit ein, die auf symptombasierter Fehlererkennung basiert. Symptombasierte Fehlererkennung ist eine leichtgewichtige Methode zur dynamischen Erkennung von soften Hardware-Fehlern durch Überwachung des AusfĂŒhrungsverhaltens mit Performance Countern. Die dynamische Erkennung von Fehlern ermöglicht dann die Berechnung einer heuristischen Fehlerrate einer Verarbeitungseinheit in einem bestimmten Zeitfenster. Die Fehlerrate wird verwendet, um die Anzahl der erforderlichen AusfĂŒhrungen einer Anwendung zu berechnen, um eine bestimmte ErgebniszuverlĂ€ssigkeit, also eine Mindestwahrscheinlichkeit fĂŒr ein korrektes Ergebnis, zu gewĂ€hrleisten. Ein wichtiger Aspekt der Zustandserfassung ist die Minimierung des entstehenden Overheads. Ich verringere die Anzahl der fĂŒr OpenMP-Tasks notwendigen Profiling-DurchlĂ€ufe durch Thread-Interpolation und ÜberprĂŒfungen des Skalierungsverhaltens. ZusĂ€tzlich untersuche ich die Vorhersage von OpenCL Task-AusfĂŒhrungszeiten. Die PrĂ€diktoren der AusfĂŒhrungszeiten werden mit verschiedenen maschinellen Lernalgorithmen trainiert. Als Input werden Profile der Kernel verwendet, die durch statische Codeanalyse erstellt wurden. Um in dieser Dissertation zukĂŒnftige SystemzustĂ€nde vorherzusagen, sollen Anwendungen vorausgesagt werden, die in naher Zukunft im System vorkommen werden. In Kombination mit der AusfĂŒhrungsdatenbank ermöglicht dies die SchĂ€tzung der anstehenden Kosten, die das System zu bewĂ€ltigen hat. In dieser Arbeit werden zwei Mechanismen zur Vorhersage von Anwendungen/Tasks entwickelt. Der erste PrĂ€diktor zielt darauf ab, neue Instanzen unabhĂ€ngiger Tasks vorherzusagen. Der zweite Mechanismus betrachtet AusfĂŒhrungsmuster abhĂ€ngiger Anwendungen und sagt auf dieser Grundlage zukĂŒnftig auftretende Anwendungen vorher. Beide Mechanismen verwenden eine Vorhersagetabelle, die auf Markov-PrĂ€diktoren und dem Abgleich von Mustern basiert. In dieser Arbeit wird das Wissen, das durch die SystemĂŒberwachung und die Vorhersage zukĂŒnftiger Anwendungen gewonnen wird, verwendet, um die Optimierungsziele des Systems proaktiv in Einklang zu bringen und zu gewichten. Dies geschieht durch eine Reihe von Regeln, die eine Systemzustandsbeschreibung, bestehend aus dem aktuellen Zustand, Vorhersagen und Randbedingungen bzw. BeschrĂ€nkungen, auf einen Vektor aus Gewichten abbilden. Zum Erlernen der Regelmenge wird ein Extended Classifer System (XCS) eingesetzt. Das XCS ist in eine hierarchische Architektur eingebettet, die nach den Prinzipien des Organic Computing entworfen wurde. Eine wichtige Designentscheidung ist dabei die Auslagerung der Erstellung neuer Regeln an einen Offline-Algorithmus, der einen Simulator nutzt und parallel zum normalen Systemablauf ausgefĂŒhrt wird. Dadurch wird sichergestellt, dass keine ungetesteten Regeln, deren Auswirkungen noch nicht bekannt sind, dem laufenden System hinzugefĂŒgt werden. Die sich daraus ergebenden Gewichte werden schließlich verwendet, um eine Bewertungsfunktion fĂŒr List Scheduling-Algorithmen zu erstellen. Diese Dissertation erweitert das Forschungsgebiet der Scheduling-Algorithmen durch zwei Mechanismen fĂŒr dynamisches Scheduling. Die erste Erweiterung konzentriert sich auf nicht sicherheitskritische Systeme, die PrioritĂ€ten verwenden, um die unterschiedliche Wichtigkeit von Tasks auszudrĂŒcken. Da statische PrioritĂ€ten in stark ausgelasteten Systemen zu Starvation fĂŒhren können, habe ich einen dynamischen Ageing-Mechanismus entwickelt, der dazu in der Lage ist, die PrioritĂ€ten der Tasks entsprechend der aktuellen Auslastung und ihrer Wartezeiten anzupassen. Dadurch reduziert der Mechanismus die Gesamtlaufzeit ĂŒber alle Tasks und die Wartezeit fĂŒr Tasks mit niedrigerer PrioritĂ€t. Noch ist eine große Anzahl von Anwendungen nicht dazu bereit, den hohen Grad an ParallelitĂ€t zu nutzen, den moderne Computersysteme bieten. Ein Konzept, das versucht dieses Problem zu lösen, indem es mehrere verschiedene Prozesse auf demselben Rechenknoten zur AusfĂŒhrung bringt, ist das Co-Scheduling. In dieser Dissertation stelle ich einen neuartigen Co-Scheduling-Mechanismus vor, welcher die Task-Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen optimiert, die auf demselben Rechenknoten ausgefĂŒhrt werden. Um die notwendigen Informationen zwischen den Laufzeitsysteminstanzen zu teilen, speichert der Mechanismus die Daten in Shared Memory. Sobald ein Laufzeitsystem neue Tasks in das System einfĂŒgt, prĂŒft der Mechanismus, ob die Berechnung eines neuen Schedules sinnvoll ist. Wird die Entscheidung getroffen, einen neuen Schedule zu berechnen, setzt der Mechanismus Simulated Annealing ein, um alle Tasks, die bisher noch nicht mit ihrer AusfĂŒhrung begonnen haben, neu auf AusfĂŒhrungseinheiten abzubilden. Zusammenfassend lĂ€sst sich sagen, dass diese Arbeit neuartige Mechanismen und Algorithmen sowie Erweiterungen zu verschiedenen Forschungsgebieten anbietet, um ein proaktives selbst-organisierendes System zu implementieren, das sich an neue und unbekannte Situationen anpassen kann. Dabei wird die KomplexitĂ€t fĂŒr Benutzer und Anwendungsentwickler reduziert, indem die Entscheidungsfindung in das System selbst ausgelagert wird. Gleichzeitig sorgt dieser Ansatz fĂŒr eine effiziente Nutzung der Ressourcen des Systems. Insgesamt leistet diese Arbeit die folgenden BeitrĂ€ge zur Erweiterung des Stands der Forschung: ‱ EinfĂŒhrung einer neuartigen heuristischen Metrik zur Messung der ZuverlĂ€ssigkeit von Verarbeitungseinheiten. Die Metrik basiert auf einer leichtgewichtigen Methode zur Fehlererkennung, genannt symptombasierte Fehlererkennung. Mit der symptombasierten Fehlererkennung ist es möglich, mehrere injizierte Fehlerklassen und Interferenzen, die Soft-Hardware-Fehler simulieren, sowohl auf einer CPU als auch auf einer GPU zuverlĂ€ssig zu erkennen. DarĂŒber hinaus werden diese Ergebnisse durch Welch\u27s t-Test statistisch bestĂ€tigt. ‱ Vorschlag eines Vorhersagemodells fĂŒr die AusfĂŒhrungszeit von OpenCL Kerneln, das auf statischer Code-Analyse basiert. Das Modell ist in der Lage, die schnellste Verarbeitungseinheit aus einer Menge von Verarbeitungseinheiten mit einer Genauigkeit von im schlechtesten Fall 69 %69\,\% auszuwĂ€hlen. Zum Vergleich: eine Referenzvariante, welche immer den Prozessor vorhersagt, der die meisten Kernel am schnellsten ausfĂŒhrt, erzielt eine Genauigkeit von 25 %25\,\%. Im besten Fall erreicht das Modell eine Genauigkeit von bis zu 83 %83\,\%. ‱ Bereitstellung von zwei PrĂ€diktoren fĂŒr kommende Tasks/Anwendungen. Der erste Mechanismus betrachtet unabhĂ€ngige Tasks, die stĂ€ndig neue Task-Instanzen erstellen, der zweite abhĂ€ngige Anwendungen, die AusfĂŒhrungsmuster bilden. Dabei erzielt der erste Mechanismus bei der Vorhersage der Zeitspanne zwischen zwei aufeinanderfolgenden Task-Instanzen einen maximalen\\ sMAPEsMAPE-Wert von 4,33 %4,33\,\% fĂŒr sporadische und 0,002 %0,002 \,\% fĂŒr periodische Tasks. DarĂŒber hinaus werden Tasks mit einem aperiodischen AusfĂŒhrungsschema zuverlĂ€ssig erkannt. Der zweite Mechanismus erreicht eine Genauigkeit von 77,6 %77,6 \,\% fĂŒr die Vorhersage der nĂ€chsten anstehenden Anwendung und deren Startzeit. ‱ EinfĂŒhrung einer Umsetzung eines hierarchischen Organic Computing Frameworks mit dem Anwendungsgebiet Task-Scheduling. Dieses Framework enthĂ€lt u.a. ein modifiziertes XCS, fĂŒr dessen Design und Implementierung ein neuartiger Reward-Mechanismus entwickelt wird. Der Mechanismus bedient sich dabei eines speziell fĂŒr diesen Zweck entwickelten Simulators zur Berechnung von Task-AusfĂŒhrungskosten. Das XCS bildet Beschreibungen des Systemzustands auf Gewichte zur Balancierung der Optimierungsziele des Systems ab. Diese Gewichte werden in einer Bewertungsfunktion fĂŒr List Scheduling-Algorithmen verwendet. Damit wird in einem Evaluationsszenario, welches aus einem fĂŒnfmal wiederholten Muster aus Anwendungen besteht, eine Reduzierung der Gesamtlaufzeit um 10,4 %10,4\,\% bzw. 26,7 s26,7\,s, des Energieverbrauchs um 4,7 %4,7\,\% bzw. 2061,1 J2061,1\,J und der maximalen Temperatur der GPU um 3,6 %3,6\,\% bzw. 2,7K2,7 K erzielt. Lediglich die maximale Temperatur ĂŒber alle CPU-Kerne erhöht sich um 6 %6\,\% bzw. 2,3 K2,3\,K. ‱ Entwicklung von zwei Erweiterungen zur Verbesserung des dynamischen Task-Schedulings fĂŒr einzelne und mehrere Prozesse, z.B. mehrere Laufzeitsysteminstanzen. Der erste Mechanismus, ein Ageing-Algorithmus, betrachtet nicht sicherheitskritische Systeme, welche Task-PrioritĂ€ten verwenden, um die unterschiedliche Bedeutung von Anwendungen darzustellen. Da es in solchen Anwendungsszenarien in Kombination mit hoher Systemauslastung zu Starvation kommen kann, passt der Mechanismus die Task-PrioritĂ€ten dynamisch an die aktuelle Auslastung und die Task-Wartezeiten an. Insgesamt erreicht dieser Mechanismus in zwei Bewertungsszenarien eine durchschnittliche Laufzeitverbesserung von 3,75 %3,75\,\% und 3,16 %3,16\,\% bei gleichzeitiger Reduzierung der Durchlaufzeit von Tasks mit niedrigerer PrioritĂ€t um bis zu 25,67 %25,67\,\%. Der zweite Mechanismus ermöglicht die Optimierung von Schedules mehrerer Laufzeitsysteminstanzen, die parallel auf demselben Rechenknoten ausgefĂŒhrt werden. Dieser Co-Scheduling-Ansatz verwendet Shared Memory zum Austausch von Informationen zwischen den Prozessen und Simulated Annealing zur Berechnung neuer Task-Schedules. In zwei Evaluierungsszenarien erzielt der Mechanismus durchschnittliche Laufzeitverbesserungen von 19,74 %19,74\,\% und 20,91 %20,91\,\% bzw. etwa 2,7 s2,7\,s und 3 s3\,s

    Computer Aided Verification

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    This open access two-volume set LNCS 13371 and 13372 constitutes the refereed proceedings of the 34rd International Conference on Computer Aided Verification, CAV 2022, which was held in Haifa, Israel, in August 2022. The 40 full papers presented together with 9 tool papers and 2 case studies were carefully reviewed and selected from 209 submissions. The papers were organized in the following topical sections: Part I: Invited papers; formal methods for probabilistic programs; formal methods for neural networks; software Verification and model checking; hyperproperties and security; formal methods for hardware, cyber-physical, and hybrid systems. Part II: Probabilistic techniques; automata and logic; deductive verification and decision procedures; machine learning; synthesis and concurrency. This is an open access book

    Roadmap on Electronic Structure Codes in the Exascale Era

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    Electronic structure calculations have been instrumental in providing many important insights into a range of physical and chemical properties of various molecular and solid-state systems. Their importance to various fields, including materials science, chemical sciences, computational chemistry and device physics, is underscored by the large fraction of available public supercomputing resources devoted to these calculations. As we enter the exascale era, exciting new opportunities to increase simulation numbers, sizes, and accuracies present themselves. In order to realize these promises, the community of electronic structure software developers will however first have to tackle a number of challenges pertaining to the efficient use of new architectures that will rely heavily on massive parallelism and hardware accelerators. This roadmap provides a broad overview of the state-of-the-art in electronic structure calculations and of the various new directions being pursued by the community. It covers 14 electronic structure codes, presenting their current status, their development priorities over the next five years, and their plans towards tackling the challenges and leveraging the opportunities presented by the advent of exascale computing

    Understanding Quantum Technologies 2022

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    Understanding Quantum Technologies 2022 is a creative-commons ebook that provides a unique 360 degrees overview of quantum technologies from science and technology to geopolitical and societal issues. It covers quantum physics history, quantum physics 101, gate-based quantum computing, quantum computing engineering (including quantum error corrections and quantum computing energetics), quantum computing hardware (all qubit types, including quantum annealing and quantum simulation paradigms, history, science, research, implementation and vendors), quantum enabling technologies (cryogenics, control electronics, photonics, components fabs, raw materials), quantum computing algorithms, software development tools and use cases, unconventional computing (potential alternatives to quantum and classical computing), quantum telecommunications and cryptography, quantum sensing, quantum technologies around the world, quantum technologies societal impact and even quantum fake sciences. The main audience are computer science engineers, developers and IT specialists as well as quantum scientists and students who want to acquire a global view of how quantum technologies work, and particularly quantum computing. This version is an extensive update to the 2021 edition published in October 2021.Comment: 1132 pages, 920 figures, Letter forma

    Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems

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    This open access book constitutes the proceedings of the 28th International Conference on Tools and Algorithms for the Construction and Analysis of Systems, TACAS 2022, which was held during April 2-7, 2022, in Munich, Germany, as part of the European Joint Conferences on Theory and Practice of Software, ETAPS 2022. The 46 full papers and 4 short papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 159 submissions. The proceedings also contain 16 tool papers of the affiliated competition SV-Comp and 1 paper consisting of the competition report. TACAS is a forum for researchers, developers, and users interested in rigorously based tools and algorithms for the construction and analysis of systems. The conference aims to bridge the gaps between different communities with this common interest and to support them in their quest to improve the utility, reliability, exibility, and efficiency of tools and algorithms for building computer-controlled systems

    Indoor Positioning and Navigation

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    In recent years, rapid development in robotics, mobile, and communication technologies has encouraged many studies in the field of localization and navigation in indoor environments. An accurate localization system that can operate in an indoor environment has considerable practical value, because it can be built into autonomous mobile systems or a personal navigation system on a smartphone for guiding people through airports, shopping malls, museums and other public institutions, etc. Such a system would be particularly useful for blind people. Modern smartphones are equipped with numerous sensors (such as inertial sensors, cameras, and barometers) and communication modules (such as WiFi, Bluetooth, NFC, LTE/5G, and UWB capabilities), which enable the implementation of various localization algorithms, namely, visual localization, inertial navigation system, and radio localization. For the mapping of indoor environments and localization of autonomous mobile sysems, LIDAR sensors are also frequently used in addition to smartphone sensors. Visual localization and inertial navigation systems are sensitive to external disturbances; therefore, sensor fusion approaches can be used for the implementation of robust localization algorithms. These have to be optimized in order to be computationally efficient, which is essential for real-time processing and low energy consumption on a smartphone or robot
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