Global Arrays over SCI : Enveis kommunikasjon i clustere

Sammendrag av hovedfagsoppgaven "Global Arrays over SCI - Enveis kommunikasjon i clustere" av Kai-Robert Bjørnstad Enkelte applikasjonstyper og algoritmer vanskelig å implementere over MPI-grensesnittet. MPI-standarden fordrer en tosidig kommunikasjonsmodell hvor både sender og mottaker eksplisitt må delta i kommunikasjonen. Enveis kommunikasjon baserer seg på deltakelse kun fra senderprosessen ved utveksling av data (typisk kommunikasjonsmetode for SMP maskiner). Algoritmer og grensesnitt (f.eks. SHMEM) er utviklet for maskiner hvor prosessorene har et delt adresserom. Hovedforskjellen på enveis og tosidig kommunikasjon ligger i hvilken programmeringsmodell som tilbys, mao. hvordan applikasjonsprogrammereren må forholde seg til kommunikasjon mellom prosesser. Clustere har i utgangspunktet ikke et delt adresserom, noe som skaper problemer ved envis kommunikasjon. Som et resultat har man på mange måter forsøkt å skape en illusjon av shared memory ved hjelp av både hardware og/eller programvare, et såkalt DSM (Distributed Shared Memory). I denne sammenheng har et bibliotek kalt Global Arrays (GA) blitt utviklet. GA er implementert over kommunikasjonsbiblioteket ARMCI (Aggregate Remote Memory Copy Interface). ARMCI er et portabelt kommunikasjonsbibliotek med fokus på implementasjon av effektive enveis kommunikasjonsoperasjoner i clustere og i shared memory-maskiner. Grensesnittet er ikke standardisert, men benyttes likefullt av flere applikasjoner, f.eks. NWCHEM og GAMESS-UK (gjennom GA). ARMCI likner på mange måter SHMEM-grensesnittet for enveis kommunikasjon. Forskjellen ligger i at ARMCI fokuserer på overføring av ikke-sekvensielle (strided) datastrukturer. En viktig del av datakommunikasjon er å gjøre denne så effektiv som mulig. Det fokuseres på å benytte minst mulig tid på kommunikasjon (overhead) og mest mulig på prosessering/regning. Med dette som utganspunkt undersøkes det i oppgaven mulighetene for å la ARMCI kunne kommunisere over høyhastighetsnettverket SCI. Som et utgangspunkt skisserer oppgaven tre hovedmetoder for implementasjon; ARMCI over SCI via TCP/IP, MPI og SCI-driver. Prosjektet er basert på Scali AS sin programvare pakke (med ScaFun og ScaMPI) SSP (Scali Software Package). Det har blir vist at bruk av TCP/IP-implementasjoner som ScaIP over SCI introduserer en høy overhead og gir dårligere ytelse enn allerede eksisterende ARMCI-implementasjoner over Gigabit Ethernet. Det er videre utviklet en ARMCI-implementasjon utelukkende over en tosidig meldingsutvekslingsstandard, MPI. Denne kan benyttes over SCI ved hjelp av MPI-implementasjonen ScaMPI. ARMCI har også blitt implementert direkte over SCI ved hjelp av ScaFun. Denne implementasjonen ser ut til å ha størst potensiale når det kommer til selve datakommunikasjonen og bruk av zero- eller one-copy protokoller. Likefullt er faller implementasjonen i denne oppgaven på den høye overheaden forbundet med SCI-interrupter. Ved bruk av Hyper-Threading-teknologi fra Intel og en nødvendig thread-safe MPI-implementasjon, blir det vist en minimal introduksjon av overhead gjennom bruk av MPI og samtidig høy portabilitet

High Performance Transaction Processing on Non-Uniform Hardware Topologies

Transaction processing is a mission critical enterprise application that runs on high-end servers. Traditionally, transaction processing systems have been designed for uniform core-to-core communication latencies. In the past decade, with the emergence of multisocket multicores, for the first time we have Islands, i.e., groups of cores that communicate fast among themselves and slower with other groups. In current mainstream servers, each multicore processor corresponds to an Island. As the number of cores on a chip increases, however, we expect that multiple Islands will form within a single processor in the nearby future. In addition, the access latencies to the local memory and to the memory of another server over fast interconnect are converging, thus creating a hierarchy of Islands within a group of servers. Non-uniform hardware topologies pose a significant challenge to the scalability and the predictability of performance of transaction processing systems. Distributed transaction processing systems can alleviate this problem; however, no single deployment configuration is optimal for all workloads and hardware topologies. In order to fully utilize the available processing power, a transaction processing system needs to adapt to the underlying hardware topology and tune its configuration to the current workload. More specifically, the system should be able to detect any changes to the workload and hardware topology, and adapt accordingly without disrupting the processing. In this thesis, we first systematically quantify the impact of hardware Islands on deployment configurations of distributed transaction processing systems. We show that none of these configurations is optimal for all workloads, and the choice of the optimal configuration depends on the combination of the workload and hardware topology. In the cluster setting, on the other hand, the choice of optimal configuration additionally depends on the properties of the communication channel between the servers. We address this challenge by designing a dynamic shared-everything system that adapts its data structures automatically to hardware Islands. To ensure good performance in the presence of shifting workload patterns, we use a lightweight partitioning and placement mechanism to balance the load and minimize the synchronization overheads across Islands. Overall, we show that masking the non-uniformity of inter-core communication is critical for achieving predictably high performance for latency-sensitive applications, such as transaction processing. With clusters of a handful of multicore chips with large main memories replacing high-end many-socket servers, the deployment rules of thumb identified in our analysis have a potential to significantly reduce the synchronization and communication costs of transaction processing. As workloads become more dynamic and diverse, while still running on partitioned infrastructure, the lightweight monitoring and adaptive repartitioning mechanisms proposed in this thesis will be applicable to a wide range of designs for which traditional offline schemes are impractical

Comparative Analysis of Student Learning: Technical, Methodological and Result Assessing of PISA-OECD and INVALSI-Italian Systems .

PISA is the most extensive international survey promoted by the OECD in the field of education, which measures the skills of fifteen-year-old students from more than 80 participating countries every three years. INVALSI are written tests carried out every year by all Italian students in some key moments of the school cycle, to evaluate the levels of some fundamental skills in Italian, Mathematics and English. Our comparison is made up to 2018, the last year of the PISA-OECD survey, even if INVALSI was carried out for the last edition in 2022. Our analysis focuses attention on the common part of the reference populations, which are the 15-year-old students of the 2nd class of secondary schools of II degree, where both sources give a similar picture of the students

ECOS 2012

The 8-volume set contains the Proceedings of the 25th ECOS 2012 International Conference, Perugia, Italy, June 26th to June 29th, 2012. ECOS is an acronym for Efficiency, Cost, Optimization and Simulation (of energy conversion systems and processes), summarizing the topics covered in ECOS: Thermodynamics, Heat and Mass Transfer, Exergy and Second Law Analysis, Process Integration and Heat Exchanger Networks, Fluid Dynamics and Power Plant Components, Fuel Cells, Simulation of Energy Conversion Systems, Renewable Energies, Thermo-Economic Analysis and Optimisation, Combustion, Chemical Reactors, Carbon Capture and Sequestration, Building/Urban/Complex Energy Systems, Water Desalination and Use of Water Resources, Energy Systems- Environmental and Sustainability Issues, System Operation/ Control/Diagnosis and Prognosis, Industrial Ecology

Bowdoin Orient v.90, no.1-22 (1960-1961)

https://digitalcommons.bowdoin.edu/bowdoinorient-1960s/1001/thumbnail.jp