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    Computer scienc

    Advanced Information Systems and Technologies

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    This book comprises the proceedings of the VI International Scientific Conference “Advanced Information Systems and Technologies, AIST-2018”. The proceeding papers cover issues related to system analysis and modeling, project management, information system engineering, intelligent data processing, computer networking and telecomunications, modern methods and information technologies of sustainable development. They will be useful for students, graduate students, researchers who interested in computer science

    Is Europe in the Driver's Seat? The Competitiveness of the European Automotive Embedded Systems Industry

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    This report is one of a series resulting from a project entitled ¿Competitiveness by Leveraging Emerging Technologies Economically¿ (COMPLETE), carried out by JRC-IPTS. Each of the COMPLETE studies illustrates in its own right that European companies are active on many fronts of emerging and disruptive ICT technologies and are supplying the market with relevant products and services. Nevertheless, the studies also show that the creation and growth of high tech companies is still very complex and difficult in Europe, and too many economic opportunities seem to escape European initiatives and ownership. COMPLETE helps to illustrate some of the difficulties experienced in different segments of the ICT industry and by growing potential global players. This report reflects the findings of a study conducted by Egil Juliussen and Richard Robinson, two senior experts from iSuppli Corporation on the Competitiveness of the European Automotive Embedded Software industry. The report starts by introducing the market, its trends, the technologies, their characteristics and their potential economic impact, before moving to an analysis of the competitiveness of the corresponding European industry. It concludes by suggesting policy options. The research, initially based on internal expertise and literature reviews, was complemented with further desk research, expert interviews, expert workshops and company visits. The results were ultimately reviewed by experts and also in a dedicated workshop. The report concludes that currently ICT innovation in the automotive industry is a key competence in Europe, with very little ICT innovation from outside the EU finding its way into EU automotive companies. A major benefit of a strong automotive ICT industry is the resulting large and valuable employment base. But future maintenance of automotive ICT jobs within the EU will only be possible if the EU continues to have high levels of product innovation.JRC.DDG.J.4-Information Societ

    Exploiting asymmetric multi-core systems with flexible system software

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    Asymmetric multi-cores (AMCs) are a successful architectural solution for both mobile devices and supercomputers. These architectures combine different types of processing cores designed at different performance and power optimization points, thus exposing a performance-power trade-off. By maintaining two types of cores, AMCs are able to provide high performance under the facility power budget. However, there are significant challenges when using AMCs such as scheduling and load balancing. This thesis initially explores the potential of AMCs when executing current HPC applications and searches for the most appropriate execution model. Specifically we evaluate several execution models on an Arm big.LITTLE AMC using the PARSEC benchmark suite that includes representative HPC applications. We compare schedulers at the user, OS and runtime system levels, using both static and dynamic options and multiple configurations, and assess the impact of these options on the well-known problem of balancing the load across AMCs. Our results demonstrate that scheduling is more effective when it takes place in the runtime system as it improves the user-level scheduling by 23%, while the heterogeneous-aware OS scheduling solution improves the user-level scheduling by 10%. Following this outcome, this thesis focuses on increasing performance of AMC systems by improving scheduling in the runtime system level. Scheduling in the runtime system level is provided by the use of task-based parallel programming models. These programming models offer programming flexibility as they consist of an interface and a runtime system to manage the underlying resources and threads. In this thesis we improve scheduling with task-based programming models by providing three novel task schedulers for AMCs. These dynamic scheduling policies reduce total execution time either by detecting the longest or the critical path of the dynamic task dependency graph of the application. They use dynamic scheduling and information discoverable during execution, fact that makes them implementable and functional without the need of off-line profiling. In our evaluation we compare these scheduling approaches with an existing state-of the art heterogeneous scheduler and we track their improvement over a FIFO baseline scheduler. We show that the heterogeneous schedulers improve the baseline by up to 1.45x on a real 8-core AMC and up to 2.1x on a simulated 32-core AMC. Another enhancement we provide in task-based programming models is the adaptability to fine grained parallelism. The increasing number of cores on modern CMPs is pushing research towards the use of fine grained workloads, which is an important challenge for task-based programming models. Our study makes the observation that task creation becomes a bottleneck when executing fine grained workloads with task-based programming models. As the number of cores increases, the time spent generating tasks is becoming more critical to the entire execution. To overcome this issue, we propose TaskGenX. TaskGenX minimizes task creation overheads and relies both on the runtime system and a dedicated hardware. On the runtime system side, TaskGenX decouples the task creation from the other runtime activities. It then transfers this part of the runtime to a specialized hardware. From our evaluation using 11 HPC workloads on both symmetric and AMC systems, we obtain performance improvements up to 15x, averaging to 3.1x over the baseline. Finally, this thesis presents a showcase for a real-time CPU scheduler with the goal to increase the frames per second (FPS) of the game-play on mobile devices with AMC systems. We design and implement the RTS scheduler in the Android framework. RTS provides an efficient scheduling policy that takes into account the current temperature of the system to perform task migration. RTS solution increases the median FPS of the baseline mechanisms by up to 7.5% and at the same time it maintains temperature stable.Los procesadores multinúcleos asimétricos (AMC) son una solución arquitectónica exitosa para dispositivos móviles y supercomputadores. Estas arquitecturas combinan diferentes tipos de núcleos de procesamiento diseñados con diferentes propiedades de rendimiento y potencia. Al mantener dos o más tipos de núcleos, los AMCs pueden proporcionar un alto rendimiento con un consumo bajo de energía de las infraestructuras. Sin embargo, existen importantes desafíos al usar los AMC, como la programación y el equilibrio de carga. Esta tesis explora inicialmente el potencial de los AMC al ejecutar aplicaciones actuales de Computacion de Alto Rendimiento (HPC) y busca el modelo de ejecución más apropiado para ellas. Específicamente evaluamos varios modelos de ejecución en un procesador asimétrico Arm big.LITTLE utilizando las aplicaciones PARSEC que son aplicaciones representativas de HPC. En este trabajo se compara la programación en los niveles de usuario, sistema operativo y librería y evaluamos el impacto de estas opciones en el conocido problema de equilibrar la carga entre los AMCs. Nuestros resultados demuestran que la programación es más efectiva cuando se lleva a cabo en el nivel del runtime, ya que mejora la programación del nivel de usuario en un 23%, mientras que la solución de programación del sistema operativo heterogéneo mejora la programación del nivel de usuario en un 10%. Siguiendo este resultado, esta tesis se centra en aumentar el rendimiento de los sistemas AMC mejorando la programación al nivel de librería. La programación en este nivel se proporciona mediante el uso de Modelos de Programación Paralelos Basados en Tareas (MPBT). Estos modelos de programación ofrecen flexibilidad de programación, ya que consisten en una interfaz y un runtime para administrar los recursos e hilos subyacentes. En esta tesis, mejoramos la programación con MPBT al proporcionar tres nuevos planificadores de tareas para AMCs. Estos planificadores dinámicos reducen el tiempo total de ejecución ya sea detectando la camino más largo o el camino crítico del grafo de dependencia de tareas de la aplicación, que es generado dinámicamente. En nuestra evaluación, comparamos estos planificadores con un planificador heterogéneo existente y demonstramos su mejora sobre un planificador FIFO. Mostramos que los planificadores heterogéneos mejoran el planificador FIFO en hasta 1.45x en un AMC real de 8 núcleos y hasta 2.1x en un AMC simulado de 32 núcleos. Otra contribución en los MPBT es la adaptabilidad al paralelismo de grano fino. El creciente número de núcleos en los chip multinúcleos modernos está empujando la investigación hacia el uso de cargas de trabajo de grano fino, que es un desafío importante para los MPBT. Nuestro estudio observa que la creación de tareas bloquea la ejecución con cargas de trabajo de grano fino con MPBT. Cuando el número de núcleos aumenta, el tiempo empleado en generar tareas pasa a ser más crítico para toda la ejecución. Nuestra solución es TaskGenX, que minimiza los costes de creación de tareas y se basa en una extensión del runtime y en un hardware dedicado. En el runtime, TaskGenX desacopla la creación de tareas de las otras actividades del runtime, ejecutando esta actividad en un hardware especializado. Evaluamos 11 aplicaciones de HPC con TaskGenX en sistemas simétricos y AMC y obtenemos mejoras de rendimiento de hasta 15x, con un promedio de 3.1x sobre la implementación de referencia. Finalmente, esta tesis presenta un planificador de CPU con el objetivo de aumentar los fotogramas por segundo (FPS) para juegos en dispositivos móviles con sistemas AMC. Diseñamos e implementamos el planificador de Real-Time Scheduler (RTS) en Android. El RTS proporciona una política de programación eficiente que tiene en cuenta la temperatura actual del sistema para realizar la migración de tareas. La solución RTS aumenta la FPS mediana de los mecanismos de referenciaPostprint (published version

    Exploiting asymmetric multi-core systems with flexible system software

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    Asymmetric multi-cores (AMCs) are a successful architectural solution for both mobile devices and supercomputers. These architectures combine different types of processing cores designed at different performance and power optimization points, thus exposing a performance-power trade-off. By maintaining two types of cores, AMCs are able to provide high performance under the facility power budget. However, there are significant challenges when using AMCs such as scheduling and load balancing. This thesis initially explores the potential of AMCs when executing current HPC applications and searches for the most appropriate execution model. Specifically we evaluate several execution models on an Arm big.LITTLE AMC using the PARSEC benchmark suite that includes representative HPC applications. We compare schedulers at the user, OS and runtime system levels, using both static and dynamic options and multiple configurations, and assess the impact of these options on the well-known problem of balancing the load across AMCs. Our results demonstrate that scheduling is more effective when it takes place in the runtime system as it improves the user-level scheduling by 23%, while the heterogeneous-aware OS scheduling solution improves the user-level scheduling by 10%. Following this outcome, this thesis focuses on increasing performance of AMC systems by improving scheduling in the runtime system level. Scheduling in the runtime system level is provided by the use of task-based parallel programming models. These programming models offer programming flexibility as they consist of an interface and a runtime system to manage the underlying resources and threads. In this thesis we improve scheduling with task-based programming models by providing three novel task schedulers for AMCs. These dynamic scheduling policies reduce total execution time either by detecting the longest or the critical path of the dynamic task dependency graph of the application. They use dynamic scheduling and information discoverable during execution, fact that makes them implementable and functional without the need of off-line profiling. In our evaluation we compare these scheduling approaches with an existing state-of the art heterogeneous scheduler and we track their improvement over a FIFO baseline scheduler. We show that the heterogeneous schedulers improve the baseline by up to 1.45x on a real 8-core AMC and up to 2.1x on a simulated 32-core AMC. Another enhancement we provide in task-based programming models is the adaptability to fine grained parallelism. The increasing number of cores on modern CMPs is pushing research towards the use of fine grained workloads, which is an important challenge for task-based programming models. Our study makes the observation that task creation becomes a bottleneck when executing fine grained workloads with task-based programming models. As the number of cores increases, the time spent generating tasks is becoming more critical to the entire execution. To overcome this issue, we propose TaskGenX. TaskGenX minimizes task creation overheads and relies both on the runtime system and a dedicated hardware. On the runtime system side, TaskGenX decouples the task creation from the other runtime activities. It then transfers this part of the runtime to a specialized hardware. From our evaluation using 11 HPC workloads on both symmetric and AMC systems, we obtain performance improvements up to 15x, averaging to 3.1x over the baseline. Finally, this thesis presents a showcase for a real-time CPU scheduler with the goal to increase the frames per second (FPS) of the game-play on mobile devices with AMC systems. We design and implement the RTS scheduler in the Android framework. RTS provides an efficient scheduling policy that takes into account the current temperature of the system to perform task migration. RTS solution increases the median FPS of the baseline mechanisms by up to 7.5% and at the same time it maintains temperature stable.Los procesadores multinúcleos asimétricos (AMC) son una solución arquitectónica exitosa para dispositivos móviles y supercomputadores. Estas arquitecturas combinan diferentes tipos de núcleos de procesamiento diseñados con diferentes propiedades de rendimiento y potencia. Al mantener dos o más tipos de núcleos, los AMCs pueden proporcionar un alto rendimiento con un consumo bajo de energía de las infraestructuras. Sin embargo, existen importantes desafíos al usar los AMC, como la programación y el equilibrio de carga. Esta tesis explora inicialmente el potencial de los AMC al ejecutar aplicaciones actuales de Computacion de Alto Rendimiento (HPC) y busca el modelo de ejecución más apropiado para ellas. Específicamente evaluamos varios modelos de ejecución en un procesador asimétrico Arm big.LITTLE utilizando las aplicaciones PARSEC que son aplicaciones representativas de HPC. En este trabajo se compara la programación en los niveles de usuario, sistema operativo y librería y evaluamos el impacto de estas opciones en el conocido problema de equilibrar la carga entre los AMCs. Nuestros resultados demuestran que la programación es más efectiva cuando se lleva a cabo en el nivel del runtime, ya que mejora la programación del nivel de usuario en un 23%, mientras que la solución de programación del sistema operativo heterogéneo mejora la programación del nivel de usuario en un 10%. Siguiendo este resultado, esta tesis se centra en aumentar el rendimiento de los sistemas AMC mejorando la programación al nivel de librería. La programación en este nivel se proporciona mediante el uso de Modelos de Programación Paralelos Basados en Tareas (MPBT). Estos modelos de programación ofrecen flexibilidad de programación, ya que consisten en una interfaz y un runtime para administrar los recursos e hilos subyacentes. En esta tesis, mejoramos la programación con MPBT al proporcionar tres nuevos planificadores de tareas para AMCs. Estos planificadores dinámicos reducen el tiempo total de ejecución ya sea detectando la camino más largo o el camino crítico del grafo de dependencia de tareas de la aplicación, que es generado dinámicamente. En nuestra evaluación, comparamos estos planificadores con un planificador heterogéneo existente y demonstramos su mejora sobre un planificador FIFO. Mostramos que los planificadores heterogéneos mejoran el planificador FIFO en hasta 1.45x en un AMC real de 8 núcleos y hasta 2.1x en un AMC simulado de 32 núcleos. Otra contribución en los MPBT es la adaptabilidad al paralelismo de grano fino. El creciente número de núcleos en los chip multinúcleos modernos está empujando la investigación hacia el uso de cargas de trabajo de grano fino, que es un desafío importante para los MPBT. Nuestro estudio observa que la creación de tareas bloquea la ejecución con cargas de trabajo de grano fino con MPBT. Cuando el número de núcleos aumenta, el tiempo empleado en generar tareas pasa a ser más crítico para toda la ejecución. Nuestra solución es TaskGenX, que minimiza los costes de creación de tareas y se basa en una extensión del runtime y en un hardware dedicado. En el runtime, TaskGenX desacopla la creación de tareas de las otras actividades del runtime, ejecutando esta actividad en un hardware especializado. Evaluamos 11 aplicaciones de HPC con TaskGenX en sistemas simétricos y AMC y obtenemos mejoras de rendimiento de hasta 15x, con un promedio de 3.1x sobre la implementación de referencia. Finalmente, esta tesis presenta un planificador de CPU con el objetivo de aumentar los fotogramas por segundo (FPS) para juegos en dispositivos móviles con sistemas AMC. Diseñamos e implementamos el planificador de Real-Time Scheduler (RTS) en Android. El RTS proporciona una política de programación eficiente que tiene en cuenta la temperatura actual del sistema para realizar la migración de tareas. La solución RTS aumenta la FPS mediana de los mecanismos de referenci

    10th SC@RUG 2013 proceedings:Student Colloquium 2012-2013

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