Reducing cache coherence traffic with a NUMA-aware runtime approach

Cache Coherent NUMA (ccNUMA) architectures are a widespread paradigm due to the benefits they provide for scaling core count and memory capacity. Also, the flat memory address space they offer considerably improves programmability. However, ccNUMA architectures require sophisticated and expensive cache coherence protocols to enforce correctness during parallel executions, which trigger a significant amount of on- and off-chip traffic in the system. This paper analyses how coherence traffic may be best constrained in a large, real ccNUMA platform comprising 288 cores through the use of a joint hardware/software approach. For several benchmarks, we study coherence traffic in detail under the influence of an added hierarchical cache layer in the directory protocol combined with runtime managed NUMA-aware scheduling and data allocation techniques to make most efficient use of the added hardware. The effectiveness of this joint approach is demonstrated by speedups of 3.14× to 9.97× and coherence traffic reductions of up to 99% in comparison to NUMA-oblivious scheduling and data allocation.This work has been supported by the Spanish Government (Severo Ochoa grants SEV2015-0493), by the Spanish Ministry of Science and Innovation (contracts TIN2015-65316-P), by the Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272), by the RoMoL ERC Advanced Grant (GA 321253) and the European HiPEAC Network of Excellence. The Mont-Blanc project receives funding from the EU’s H2020 Framework Programme (H2020/2014-2020) under grant agreement no 671697. M. Moretó has been partially supported by the Ministry of Economy and Competitiveness under Juan de la Cierva postdoctoral fellowship number JCI-2012-15047. M. Casas is supported by the Secretary for Universities and Research of the Ministry of Economy and Knowledge of the Government of Catalonia and the Cofund programme of the Marie Curie Actions of the 7th R&D Framework Programme of the European Union (Contract 2013 BP B 00243).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Reducing data movement on large shared memory systems by exploiting computation dependencies

Shared memory systems are becoming increasingly complex as they typically integrate several storage devices. That brings different access latencies or bandwidth rates depending on the proximity between the cores where memory accesses are issued and the storage devices containing the requested data. In this context, techniques to manage and mitigate non-uniform memory access (NUMA) effects consist in migrating threads, memory pages or both and are generally applied by the system software. We propose techniques at the runtime system level to further mitigate the impact of NUMA effects on parallel applications' performance. We leverage runtime system metadata expressed in terms of a task dependency graph, where nodes are pieces of serial code and edges are control or data dependencies between them, to efficiently reduce data transfers. Our approach, based on graph partitioning, adds negligible overhead and is able to provide performance improvements up to 1.52× and average improvements of 1.12× with respect to the best state-of-the-art approach when deployed on a 288-core shared-memory system. Our approach reduces the coherence traffic by 2.28× on average with respect to the state-of-the-art.This work has been supported by the RoMoL ERC Advanced Grant (GA 321253), by the European HiPEAC Network of Excellence, by the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness (contract TIN2015-65316-P), by the Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272) and by the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreements 671697 and 779877). I. Sánchez Barrera has been partially supported by the Spanish Ministry of Education, Culture and Sport under Formación del Profesorado Universitario fellowship number FPU15/03612. M. Moretó has been partially supported by the Spanish Ministry of Economy, Industry and Competitiveness under Ramón y Cajal fellowship number RYC-2016-21104.Peer ReviewedPostprint (published version

Programming parallel dense matrix factorizations and inversion for new-generation NUMA architectures

We propose a methodology to address the programmability issues derived from the emergence of new-generation shared-memory NUMA architectures. For this purpose, we employ dense matrix factorizations and matrix inversion (DMFI) as a use case, and we target two modern architectures (AMD Rome and Huawei Kunpeng 920) that exhibit configurable NUMA topologies. Our methodology pursues performance portability across different NUMA configurations by proposing multi-domain implementations for DMFI plus a hybrid task- and loop-level parallelization that configures multi-threaded executions to fix core-to-data binding, exploiting locality at the expense of minor code modifications. In addition, we introduce a generalization of the multi-domain implementations for DMFI that offers support for virtually any NUMA topology in present and future architectures. Our experimentation on the two target architectures for three representative dense linear algebra operations validates the proposal, reveals insights on the necessity of adapting both the codes and their execution to improve data access locality, and reports performance across architectures and inter- and intra-socket NUMA configurations competitive with state-of-the-art message-passing implementations, maintaining the ease of development usually associated with shared-memory programming.This research was sponsored by project PID2019-107255GB of Ministerio de Ciencia, Innovación y Universidades; project S2018/TCS-4423 of Comunidad de Madrid; project 2017-SGR-1414 of the Generalitat de Catalunya and the Madrid Government under the Multiannual Agreement with UCM in the line Program to Stimulate Research for Young Doctors in the context of the V PRICIT, project PR65/19-22445. This project has also received funding from the European High-Performance Computing Joint Undertaking (JU) under grant agreement No 955558. The JU receives support from the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme, and Spain, Germany, France, Italy, Poland, Switzerland, Norway. The work is also supported by grants PID2020-113656RB-C22 and PID2021-126576NB-I00 of MCIN/AEI/10.13039/501100011033 and by ERDF A way of making Europe.Peer ReviewedPostprint (published version

Reducing cache coherence traffic with a NUMA-aware runtime approach

Cache Coherent NUMA (ccNUMA) architectures are a widespread paradigm due to the benefits they provide for scaling core count and memory capacity. Also, the flat memory address space they offer considerably improves programmability. However, ccNUMA architectures require sophisticated and expensive cache coherence protocols to enforce correctness during parallel executions, which trigger a significant amount of on- and off-chip traffic in the system. This paper analyses how coherence traffic may be best constrained in a large, real ccNUMA platform comprising 288 cores through the use of a joint hardware/software approach. For several benchmarks, we study coherence traffic in detail under the influence of an added hierarchical cache layer in the directory protocol combined with runtime managed NUMA-aware scheduling and data allocation techniques to make most efficient use of the added hardware. The effectiveness of this joint approach is demonstrated by speedups of 3.14× to 9.97× and coherence traffic reductions of up to 99% in comparison to NUMA-oblivious scheduling and data allocation.This work has been supported by the Spanish Government (Severo Ochoa grants SEV2015-0493), by the Spanish Ministry of Science and Innovation (contracts TIN2015-65316-P), by the Generalitat de Catalunya (contracts 2014-SGR-1051 and 2014-SGR-1272), by the RoMoL ERC Advanced Grant (GA 321253) and the European HiPEAC Network of Excellence. The Mont-Blanc project receives funding from the EU’s H2020 Framework Programme (H2020/2014-2020) under grant agreement no 671697. M. Moretó has been partially supported by the Ministry of Economy and Competitiveness under Juan de la Cierva postdoctoral fellowship number JCI-2012-15047. M. Casas is supported by the Secretary for Universities and Research of the Ministry of Economy and Knowledge of the Government of Catalonia and the Cofund programme of the Marie Curie Actions of the 7th R&D Framework Programme of the European Union (Contract 2013 BP B 00243).Peer Reviewe

Parallel architectures and runtime systems co-design for task-based programming models

The increasing parallelism levels in modern computing systems has extolled the need for a holistic vision when designing multiprocessor architectures taking in account the needs of the programming models and applications. Nowadays, system design consists of several layers on top of each other from the architecture up to the application software. Although this design allows to do a separation of concerns where it is possible to independently change layers due to a well-known interface between them, it is hampering future systems design as the Law of Moore reaches to an end. Current performance improvements on computer architecture are driven by the shrinkage of the transistor channel width, allowing faster and more power efficient chips to be made. However, technology is reaching physical limitations were the transistor size will not be able to be reduced furthermore and requires a change of paradigm in systems design. This thesis proposes to break this layered design, and advocates for a system where the architecture and the programming model runtime system are able to exchange information towards a common goal, improve performance and reduce power consumption. By making the architecture aware of runtime information such as a Task Dependency Graph (TDG) in the case of dataflow task-based programming models, it is possible to improve power consumption by exploiting the critical path of the graph. Moreover, the architecture can provide hardware support to create such a graph in order to reduce the runtime overheads and making possible the execution of fine-grained tasks to increase the available parallelism. Finally, the current status of inter-node communication primitives can be exposed to the runtime system in order to perform a more efficient communication scheduling, and also creates new opportunities of computation and communication overlap that were not possible before. An evaluation of the proposals introduced in this thesis is provided and a methodology to simulate and characterize the application behavior is also presented.El aumento del paralelismo proporcionado por los sistemas de cómputo modernos ha provocado la necesidad de una visión holística en el diseño de arquitecturas multiprocesador que tome en cuenta las necesidades de los modelos de programación y las aplicaciones. Hoy en día el diseño de los computadores consiste en diferentes capas de abstracción con una interfaz bien definida entre ellas. Las limitaciones de esta aproximación junto con el fin de la ley de Moore limitan el potencial de los futuros computadores. La mayoría de las mejoras actuales en el diseño de los computadores provienen fundamentalmente de la reducción del tamaño del canal del transistor, lo cual permite chips más rápidos y con un consumo eficiente sin apenas cambios fundamentales en el diseño de la arquitectura. Sin embargo, la tecnología actual está alcanzando limitaciones físicas donde no será posible reducir el tamaño de los transistores motivando así un cambio de paradigma en la construcción de los computadores. Esta tesis propone romper este diseño en capas y abogar por un sistema donde la arquitectura y el sistema de tiempo de ejecución del modelo de programación sean capaces de intercambiar información para alcanzar una meta común: La mejora del rendimiento y la reducción del consumo energético. Haciendo que la arquitectura sea consciente de la información disponible en el modelo de programación, como puede ser el grafo de dependencias entre tareas en los modelos de programación dataflow, es posible reducir el consumo energético explotando el camino critico del grafo. Además, la arquitectura puede proveer de soporte hardware para crear este grafo con el objetivo de reducir el overhead de construir este grado cuando la granularidad de las tareas es demasiado fina. Finalmente, el estado de las comunicaciones entre nodos puede ser expuesto al sistema de tiempo de ejecución para realizar una mejor planificación de las comunicaciones y creando nuevas oportunidades de solapamiento entre cómputo y comunicación que no eran posibles anteriormente. Esta tesis aporta una evaluación de todas estas propuestas, así como una metodología para simular y caracterizar el comportamiento de las aplicacionesPostprint (published version

Towards resource-aware computing for task-based runtimes and parallel architectures

Current large scale systems show increasing power demands, to the point that it has become a huge strain on facilities and budgets. The increasing restrictions in terms of power consumption of High Performance Computing (HPC) systems and data centers have forced hardware vendors to include power capping capabilities in their commodity processors. Power capping opens up new opportunities for applications to directly manage their power behavior at user level. However, constraining power consumption causes the individual sockets of a parallel system to deliver different performance levels under the same power cap, even when they are equally designed, which is an effect caused by manufacturing variability. Modern chips suffer from heterogeneous power consumption due to manufacturing issues, a problem known as manufacturing or process variability. As a result, systems that do not consider such variability caused by manufacturing issues lead to performance degradations and wasted power. In order to avoid such negative impact, users and system administrators must actively counteract any manufacturing variability. In this thesis we show that parallel systems benefit from taking into account the consequences of manufacturing variability, in terms of both performance and energy efficiency. In order to evaluate our work we have also implemented our own task-based version of the PARSEC benchmark suite. This allows to test our methodology using state-of-the-art parallelization techniques and real world workloads. We present two approaches to mitigate manufacturing variability, by power redistribution at runtime level and by power- and variability-aware job scheduling at system-wide level. A parallel runtime system can be used to effectively deal with this new kind of performance heterogeneity by compensating the uneven effects of power capping. In the context of a NUMA node composed of several multi core sockets, our system is able to optimize the energy and concurrency levels assigned to each socket to maximize performance. Applied transparently within the parallel runtime system, it does not require any programmer interaction like changing the application source code or manually reconfiguring the parallel system. We compare our novel runtime analysis with an offline approach and demonstrate that it can achieve equal performance at a fraction of the cost. The next approach presented in this theis, we show that it is possible to predict the impact of this variability on specific applications by using variability-aware power prediction models. Based on these power models, we propose two job scheduling policies that consider the effects of manufacturing variability for each application and that ensures that power consumption stays under a system wide power budget. We evaluate our policies under different power budgets and traffic scenarios, consisting of both single- and multi-node parallel applications.Los sistemas modernos de gran escala muestran crecientes demandas de energía, hasta el punto de que se ha convertido en una gran presión para las instalaciones y los presupuestos. Las restricciones crecientes de consumo de energía de los sistemas de alto rendimiento (HPC) y los centros de datos han obligado a los proveedores de hardware a incluir capacidades de limitación de energía en sus procesadores. La limitación de energía abre nuevas oportunidades para que las aplicaciones administren directamente su comportamiento de energía a nivel de usuario. Sin embargo, la restricción en el consumo de energía de sockets individuales de un sistema paralelo resulta en diferentes niveles de rendimiento, por el mismo límite de potencia, incluso cuando están diseñados por igual. Esto es un efecto causado durante el proceso de la fabricación. Los chips modernos sufren de un consumo de energía heterogéneo debido a problemas de fabricación, un problema conocido como variabilidad del proceso o fabricación. Como resultado, los sistemas que no consideran este tipo de variabilidad causada por problemas de fabricación conducen a degradaciones del rendimiento y desperdicio de energía. Para evitar dicho impacto negativo, los usuarios y administradores del sistema deben contrarrestar activamente cualquier variabilidad de fabricación. En esta tesis, demostramos que los sistemas paralelos se benefician de tener en cuenta las consecuencias de la variabilidad de la fabricación, tanto en términos de rendimiento como de eficiencia energética. Para evaluar nuestro trabajo, también hemos implementado nuestra propia versión del paquete de aplicaciones de prueba PARSEC, basada en tareas paralelos. Esto permite probar nuestra metodología utilizando técnicas avanzadas de paralelización con cargas de trabajo del mundo real. Presentamos dos enfoques para mitigar la variabilidad de fabricación, mediante la redistribución de la energía a durante la ejecución de las aplicaciones y mediante la programación de trabajos a nivel de todo el sistema. Se puede utilizar un sistema runtime paralelo para tratar con eficacia este nuevo tipo de heterogeneidad de rendimiento, compensando los efectos desiguales de la limitación de potencia. En el contexto de un nodo NUMA compuesto de varios sockets y núcleos, nuestro sistema puede optimizar los niveles de energía y concurrencia asignados a cada socket para maximizar el rendimiento. Aplicado de manera transparente dentro del sistema runtime paralelo, no requiere ninguna interacción del programador como cambiar el código fuente de la aplicación o reconfigurar manualmente el sistema paralelo. Comparamos nuestro novedoso análisis de runtime con los resultados óptimos, obtenidos de una análisis manual exhaustiva, y demostramos que puede lograr el mismo rendimiento a una fracción del costo. El siguiente enfoque presentado en esta tesis, muestra que es posible predecir el impacto de la variabilidad de fabricación en aplicaciones específicas mediante el uso de modelos de predicción de potencia conscientes de la variabilidad. Basados ​​en estos modelos de predicción de energía, proponemos dos políticas de programación de trabajos que consideran los efectos de la variabilidad de fabricación para cada aplicación y que aseguran que el consumo se mantiene bajo un presupuesto de energía de todo el sistema. Evaluamos nuestras políticas con diferentes presupuestos de energía y escenarios de tráfico, que consisten en aplicaciones paralelas que corren en uno o varios nodos.Postprint (published version

Runtime-assisted optimizations in the on-chip memory hierarchy

Following Moore's Law, the number of transistors on chip has been increasing exponentially, which has led to the increasing complexity of modern processors. As a result, the efficient programming of such systems has become more difficult. Many programming models have been developed to answer this issue. Of particular interest are task-based programming models that employ simple annotations to define parallel work in an application. The information available at the level of the runtime systems associated with these programming models offers great potential for improving hardware design. Moreover, due to technological limitations, Moore's Law is predicted to eventually come to an end, so novel paradigms are necessary to maintain the current performance improvement trends. The main goal of this thesis is to exploit the knowledge about a parallel application available at the runtime system level to improve the design of the on-chip memory hierarchy. The coupling of the runtime system and the microprocessor enables a better hardware design without hurting the programmability. The first contribution is a set of insertion policies for shared last-level caches that exploit information about tasks and task data dependencies. The intuition behind this proposal revolves around the observation that parallel threads exhibit different memory access patterns. Even within the same thread, accesses to different variables often follow distinct patterns. The proposed policies insert cache lines into different logical positions depending on the dependency type and task type to which the corresponding memory request belongs. The second proposal optimizes the execution of reductions, defined as a programming pattern that combines input data to form the resulting reduction variable. This is achieved with a runtime-assisted technique for performing reductions in the processor's cache hierarchy. The proposal's goal is to be a universally applicable solution regardless of the reduction variable type, size and access pattern. On the software level, the programming model is extended to let a programmer specify the reduction variables for tasks, as well as the desired cache level where a certain reduction will be performed. The source-to-source compiler and the runtime system are extended to translate and forward this information to the underlying hardware. On the hardware level, private and shared caches are equipped with functional units and the accompanying logic to perform reductions at the cache level. This design avoids unnecessary data movements to the core and back as the data is operated at the place where it resides. The third contribution is a runtime-assisted prioritization scheme for memory requests inside the on-chip memory hierarchy. The proposal is based on the notion of a critical path in the context of parallel codes and a known fact that accelerating critical tasks reduces the execution time of the whole application. In the context of this work, task criticality is observed at a level of a task type as it enables simple annotation by the programmer. The acceleration of critical tasks is achieved by the prioritization of corresponding memory requests in the microprocessor.Siguiendo la ley de Moore, el número de transistores en los chips ha crecido exponencialmente, lo que ha comportado una mayor complejidad en los procesadores modernos y, como resultado, de la dificultad de la programación eficiente de estos sistemas. Se han desarrollado muchos modelos de programación para resolver este problema; un ejemplo particular son los modelos de programación basados en tareas, que emplean anotaciones sencillas para definir los Trabajos paralelos de una aplicación. La información de que disponen los sistemas en tiempo de ejecución (runtime systems) asociada con estos modelos de programación ofrece un enorme potencial para la mejora del diseño del hardware. Por otro lado, las limitaciones tecnológicas hacen que la ley de Moore pueda dejar de cumplirse próximamente, por lo que se necesitan paradigmas nuevos para mantener las tendencias actuales de mejora de rendimiento. El objetivo principal de esta tesis es aprovechar el conocimiento de las aplicaciones paral·leles de que dispone el runtime system para mejorar el diseño de la jerarquía de memoria del chip. El acoplamiento del runtime system junto con el microprocesador permite realizar mejores diseños hardware sin afectar Negativamente en la programabilidad de dichos sistemas. La primera contribución de esta tesis consiste en un conjunto de políticas de inserción para las memorias caché compartidas de último nivel que aprovecha la información de las tareas y las dependencias de datos entre estas. La intuición tras esta propuesta se basa en la observación de que los hilos de ejecución paralelos muestran distintos patrones de acceso a memoria e, incluso dentro del mismo hilo, los accesos a diferentes variables a menudo siguen patrones distintos. Las políticas que se proponen insertan líneas de caché en posiciones lógicas diferentes en función de los tipos de dependencia y tarea a los que corresponde la petición de memoria. La segunda propuesta optimiza la ejecución de las reducciones, que se definen como un patrón de programación que combina datos de entrada para conseguir la variable de reducción como resultado. Esto se consigue mediante una técnica asistida por el runtime system para la realización de reducciones en la jerarquía de la caché del procesador, con el objetivo de ser una solución aplicable de forma universal sin depender del tipo de la variable de la reducción, su tamaño o el patrón de acceso. A nivel de software, el modelo de programación se extiende para que el programador especifique las variables de reducción de las tareas, así como el nivel de caché escogido para que se realice una determinada reducción. El compilador fuente a Fuente (compilador source-to-source) y el runtime ssytem se modifican para que traduzcan y pasen esta información al hardware subyacente, evitando así movimientos de datos innecesarios hacia y desde el núcleo del procesador, al realizarse la operación donde se encuentran los datos de la misma. La tercera contribución proporciona un esquema de priorización asistido por el runtime system para peticiones de memoria dentro de la jerarquía de memoria del chip. La propuesta se basa en la noción de camino crítico en el contexto de los códigos paralelos y en el hecho conocido de que acelerar tareas críticas reduce el tiempo de ejecución de la aplicación completa. En el contexto de este trabajo, la criticidad de las tareas se considera a nivel del tipo de tarea ya que permite que el programador las indique mediante anotaciones sencillas. La aceleración de las tareas críticas se consigue priorizando las correspondientes peticiones de memoria en el microprocesador.Seguint la llei de Moore, el nombre de transistors que contenen els xips ha patit un creixement exponencial, fet que ha provocat un augment de la complexitat dels processadors moderns i, per tant, de la dificultat de la programació eficient d’aquests sistemes. Per intentar solucionar-ho, s’han desenvolupat diversos models de programació; un exemple particular en són els models basats en tasques, que fan servir anotacions senzilles per definir treballs paral·lels dins d’una aplicació. La informació que hi ha al nivell dels sistemes en temps d’execució (runtime systems) associada amb aquests models de programació ofereix un gran potencial a l’hora de millorar el disseny del maquinari. D’altra banda, les limitacions tecnològiques fan que la llei de Moore pugui deixar de complir-se properament, per la qual cosa calen nous paradigmes per mantenir les tendències actuals en la millora de rendiment. L’objectiu principal d’aquesta tesi és aprofitar els coneixements que el runtime System té d’una aplicació paral·lela per millorar el disseny de la jerarquia de memòria dins el xip. L’acoblament del runtime system i el microprocessador permet millorar el disseny del maquinari sense malmetre la programabilitat d’aquests sistemes. La primera contribució d’aquesta tesi consisteix en un conjunt de polítiques d’inserció a les memòries cau (cache memories) compartides d’últim nivell que aprofita informació sobre tasques i les dependències de dades entre aquestes. La intuïció que hi ha al darrere d’aquesta proposta es basa en el fet que els fils d’execució paral·lels mostren diferents patrons d’accés a la memòria; fins i tot dins el mateix fil, els accessos a variables diferents sovint segueixen patrons diferents. Les polítiques que s’hi proposen insereixen línies de la memòria cau a diferents ubicacions lògiques en funció dels tipus de dependència i de tasca als quals correspon la petició de memòria. La segona proposta optimitza l’execució de les reduccions, que es defineixen com un patró de programació que combina dades d’entrada per aconseguir la variable de reducció com a resultat. Això s’aconsegueix mitjançant una tècnica assistida pel runtime system per dur a terme reduccions en la jerarquia de la memòria cau del processador, amb l’objectiu que la proposta sigui aplicable de manera universal, sense dependre del tipus de la variable a la qual es realitza la reducció, la seva mida o el patró d’accés. A nivell de programari, es realitza una extensió del model de programació per facilitar que el programador especifiqui les variables de les reduccions que usaran les tasques, així com el nivell de memòria cau desitjat on s’hauria de realitzar una certa reducció. El compilador font a font (compilador source-to-source) i el runtime system s’amplien per traduir i passar aquesta informació al maquinari subjacent. A nivell de maquinari, les memòries cau privades i compartides s’equipen amb unitats funcionals i la lògica corresponent per poder dur a terme les reduccions a la pròpia memòria cau, evitant així moviments de dades innecessaris entre el nucli del processador i la jerarquia de memòria. La tercera contribució proporciona un esquema de priorització assistit pel runtime System per peticions de memòria dins de la jerarquia de memòria del xip. La proposta es basa en la noció de camí crític en el context dels codis paral·lels i en el fet conegut que l’acceleració de les tasques que formen part del camí crític redueix el temps d’execució de l’aplicació sencera. En el context d’aquest treball, la criticitat de les tasques s’observa al nivell del seu tipus ja que permet que el programador les indiqui mitjançant anotacions senzilles. L’acceleració de les tasques crítiques s’aconsegueix prioritzant les corresponents peticions de memòria dins el microprocessador

Towards resource-aware computing for task-based runtimes and parallel architectures

Current large scale systems show increasing power demands, to the point that it has become a huge strain on facilities and budgets. The increasing restrictions in terms of power consumption of High Performance Computing (HPC) systems and data centers have forced hardware vendors to include power capping capabilities in their commodity processors. Power capping opens up new opportunities for applications to directly manage their power behavior at user level. However, constraining power consumption causes the individual sockets of a parallel system to deliver different performance levels under the same power cap, even when they are equally designed, which is an effect caused by manufacturing variability. Modern chips suffer from heterogeneous power consumption due to manufacturing issues, a problem known as manufacturing or process variability. As a result, systems that do not consider such variability caused by manufacturing issues lead to performance degradations and wasted power. In order to avoid such negative impact, users and system administrators must actively counteract any manufacturing variability. In this thesis we show that parallel systems benefit from taking into account the consequences of manufacturing variability, in terms of both performance and energy efficiency. In order to evaluate our work we have also implemented our own task-based version of the PARSEC benchmark suite. This allows to test our methodology using state-of-the-art parallelization techniques and real world workloads. We present two approaches to mitigate manufacturing variability, by power redistribution at runtime level and by power- and variability-aware job scheduling at system-wide level. A parallel runtime system can be used to effectively deal with this new kind of performance heterogeneity by compensating the uneven effects of power capping. In the context of a NUMA node composed of several multi core sockets, our system is able to optimize the energy and concurrency levels assigned to each socket to maximize performance. Applied transparently within the parallel runtime system, it does not require any programmer interaction like changing the application source code or manually reconfiguring the parallel system. We compare our novel runtime analysis with an offline approach and demonstrate that it can achieve equal performance at a fraction of the cost. The next approach presented in this theis, we show that it is possible to predict the impact of this variability on specific applications by using variability-aware power prediction models. Based on these power models, we propose two job scheduling policies that consider the effects of manufacturing variability for each application and that ensures that power consumption stays under a system wide power budget. We evaluate our policies under different power budgets and traffic scenarios, consisting of both single- and multi-node parallel applications.Los sistemas modernos de gran escala muestran crecientes demandas de energía, hasta el punto de que se ha convertido en una gran presión para las instalaciones y los presupuestos. Las restricciones crecientes de consumo de energía de los sistemas de alto rendimiento (HPC) y los centros de datos han obligado a los proveedores de hardware a incluir capacidades de limitación de energía en sus procesadores. La limitación de energía abre nuevas oportunidades para que las aplicaciones administren directamente su comportamiento de energía a nivel de usuario. Sin embargo, la restricción en el consumo de energía de sockets individuales de un sistema paralelo resulta en diferentes niveles de rendimiento, por el mismo límite de potencia, incluso cuando están diseñados por igual. Esto es un efecto causado durante el proceso de la fabricación. Los chips modernos sufren de un consumo de energía heterogéneo debido a problemas de fabricación, un problema conocido como variabilidad del proceso o fabricación. Como resultado, los sistemas que no consideran este tipo de variabilidad causada por problemas de fabricación conducen a degradaciones del rendimiento y desperdicio de energía. Para evitar dicho impacto negativo, los usuarios y administradores del sistema deben contrarrestar activamente cualquier variabilidad de fabricación. En esta tesis, demostramos que los sistemas paralelos se benefician de tener en cuenta las consecuencias de la variabilidad de la fabricación, tanto en términos de rendimiento como de eficiencia energética. Para evaluar nuestro trabajo, también hemos implementado nuestra propia versión del paquete de aplicaciones de prueba PARSEC, basada en tareas paralelos. Esto permite probar nuestra metodología utilizando técnicas avanzadas de paralelización con cargas de trabajo del mundo real. Presentamos dos enfoques para mitigar la variabilidad de fabricación, mediante la redistribución de la energía a durante la ejecución de las aplicaciones y mediante la programación de trabajos a nivel de todo el sistema. Se puede utilizar un sistema runtime paralelo para tratar con eficacia este nuevo tipo de heterogeneidad de rendimiento, compensando los efectos desiguales de la limitación de potencia. En el contexto de un nodo NUMA compuesto de varios sockets y núcleos, nuestro sistema puede optimizar los niveles de energía y concurrencia asignados a cada socket para maximizar el rendimiento. Aplicado de manera transparente dentro del sistema runtime paralelo, no requiere ninguna interacción del programador como cambiar el código fuente de la aplicación o reconfigurar manualmente el sistema paralelo. Comparamos nuestro novedoso análisis de runtime con los resultados óptimos, obtenidos de una análisis manual exhaustiva, y demostramos que puede lograr el mismo rendimiento a una fracción del costo. El siguiente enfoque presentado en esta tesis, muestra que es posible predecir el impacto de la variabilidad de fabricación en aplicaciones específicas mediante el uso de modelos de predicción de potencia conscientes de la variabilidad. Basados ​​en estos modelos de predicción de energía, proponemos dos políticas de programación de trabajos que consideran los efectos de la variabilidad de fabricación para cada aplicación y que aseguran que el consumo se mantiene bajo un presupuesto de energía de todo el sistema. Evaluamos nuestras políticas con diferentes presupuestos de energía y escenarios de tráfico, que consisten en aplicaciones paralelas que corren en uno o varios nodos

Exploiting task-based programming models for resilience

Hardware errors become more common as silicon technologies shrink and become more vulnerable, especially in memory cells, which are the most exposed to errors. Permanent and intermittent faults are caused by manufacturing variability and circuits ageing. While these can be mitigated once they are identified, their continuous rate of appearance throughout the lifetime of memory devices will always cause unexpected errors. In addition, transient faults are caused by effects such as radiation or small voltage/frequency margins, and there is no efficient way to shield against these events. Other constraints related to the diminishing sizes of transistors, such as power consumption and memory latency have caused the microprocessor industry to turn to increasingly complex processor architectures. To solve the difficulties arising from programming such architectures, programming models have emerged that rely on runtime systems. These systems form a new intermediate layer on the hardware-software abstraction stack, that performs tasks such as distributing work across computing resources: processor cores, accelerators, etc. These runtime systems dispose of a lot of information, both from the hardware and the applications, and offer thus many possibilities for optimisations. This thesis proposes solutions to the increasing fault rates in memory, across multiple resilience disciplines, from algorithm-based fault tolerance to hardware error correcting codes, through OS reliability strategies. These solutions rely for their efficiency on the opportunities presented by runtime systems. The first contribution of this thesis is an algorithmic-based resilience technique, allowing to tolerate detected errors in memory. This technique allows to recover data that is lost by performing computations that rely on simple redundancy relations identified in the program. The recovery is demonstrated for a family of iterative solvers, the Krylov subspace methods, and evaluated for the conjugate gradient solver. The runtime can transparently overlap the recovery with the computations of the algorithm, which allows to mask the already low overheads of this technique. The second part of this thesis proposes a metric to characterise the impact of faults in memory, which outperforms state-of-the-art metrics in precision and assurances on the error rate. This metric reveals a key insight into data that is not relevant to the program, and we propose an OS-level strategy to ignore errors in such data, by delaying the reporting of detected errors. This allows to reduce failure rates of running programs, by ignoring errors that have no impact. The architectural-level contribution of this thesis is a dynamically adaptable Error Correcting Code (ECC) scheme, that can increase protection of memory regions where the impact of errors is highest. A runtime methodology is presented to estimate the fault rate at runtime using our metric, through performance monitoring tools of current commodity processors. Guiding the dynamic ECC scheme online using the methodology's vulnerability estimates allows to decrease error rates of programs at a fraction of the redundancy cost required for a uniformly stronger ECC. This provides a useful and wide range of trade-offs between redundancy and error rates. The work presented in this thesis demonstrates that runtime systems allow to make the most of redundancy stored in memory, to help tackle increasing error rates in DRAM. This exploited redundancy can be an inherent part of algorithms that allows to tolerate higher fault rates, or in the form of dead data stored in memory. Redundancy can also be added to a program, in the form of ECC. In all cases, the runtime allows to decrease failure rates efficiently, by diminishing recovery costs, identifying redundant data, or targeting critical data. It is thus a very valuable tool for the future computing systems, as it can perform optimisations across different layers of abstractions.Los errores en memoria se vuelven más comunes a medida que las tecnologías de silicio reducen su tamaño. La variabilidad de fabricación y el envejecimiento de los circuitos causan fallos permanentes e intermitentes. Aunque se pueden mitigar una vez identificados, su continua tasa de aparición siempre causa errores inesperados. Además, la memoria también sufre de fallos transitorios contra los cuales no se puede proteger eficientemente. Estos fallos están causados por efectos como la radiación o los reducidos márgenes de voltaje y frecuencia. Otras restricciones coetáneas, como el consumo de energía y la latencia de la memoria, obligaron a las arquitecturas de computadores a volverse cada vez más complejas. Para programar tales procesadores, se desarrollaron modelos de programación basados en entornos de ejecución. Estos sistemas forman una nueva abstracción entre hardware y software, realizando tareas como la distribución del trabajo entre recursos informáticos: núcleos de procesadores, aceleradores, etc. Estos entornos de ejecución disponen de mucha información tanto sobre el hardware como sobre las aplicaciones, y ofrecen así muchas posibilidades de optimización. Esta tesis propone soluciones a los fallos en memoria entre múltiples disciplinas de resiliencia, desde la tolerancia a fallos basada en algoritmos, hasta los códigos de corrección de errores en hardware, incluyendo estrategias de resiliencia del sistema operativo. La eficiencia de estas soluciones depende de las oportunidades que presentan los entornos de ejecución. La primera contribución de esta tesis es una técnica a nivel algorítmico que permite corregir fallos encontrados mientras el programa su ejecuta. Para corregir fallos se han identificado redundancias simples en los datos del programa para toda una clase de algoritmos, los métodos del subespacio de Krylov (gradiente conjugado, GMRES, etc). La estrategia de recuperación de datos desarrollada permite corregir errores sin tener que reinicializar el algoritmo, y aprovecha el modelo de programación para superponer las computaciones del algoritmo y de la recuperación de datos. La segunda parte de esta tesis propone una métrica para caracterizar el impacto de los fallos en la memoria. Esta métrica supera en precisión a las métricas de vanguardia y permite identificar datos que son menos relevantes para el programa. Se propone una estrategia a nivel del sistema operativo retrasando la notificación de los errores detectados, que permite ignorar fallos en estos datos y reducir la tasa de fracaso del programa. Por último, la contribución a nivel arquitectónico de esta tesis es un esquema de Código de Corrección de Errores (ECC por sus siglas en inglés) adaptable dinámicamente. Este esquema puede aumentar la protección de las regiones de memoria donde el impacto de los errores es mayor. Se presenta una metodología para estimar el riesgo de fallo en tiempo de ejecución utilizando nuestra métrica, a través de las herramientas de monitorización del rendimiento disponibles en los procesadores actuales. El esquema de ECC guiado dinámicamente con estas estimaciones de vulnerabilidad permite disminuir la tasa de fracaso de los programas a una fracción del coste de redundancia requerido para un ECC uniformemente más fuerte. El trabajo presentado en esta tesis demuestra que los entornos de ejecución permiten aprovechar al máximo la redundancia contenida en la memoria, para contener el aumento de los errores en ella. Esta redundancia explotada puede ser una parte inherente de los algoritmos que permite tolerar más fallos, en forma de datos inutilizados almacenados en la memoria, o agregada a la memoria de un programa en forma de ECC. En todos los casos, el entorno de ejecución permite disminuir los efectos de los fallos de manera eficiente, disminuyendo los costes de recuperación, identificando datos redundantes, o focalizando esfuerzos de protección en los datos críticos