Optimización y paralelización del simulador del hardware de TaskSuperscalar

[CASTELLÀ] El objetivo de este proyecto es reducir al máximo los tiempos de ejecución del simulador del TaskSuperscalar (TSS) mediante técnicas de optimización y paralelización. El TSS es un hardware en desarrollo, el cual intenta explotar al máximo el paralelismo existente entre tareas.[ANGLÈS] The purpose of this project is to reduce the execution times of the simulator of the TaskSuperscalar (TSS) with optimization and parallelization techniques. The TSS is a hardware on development, which exploit the parallelism between tasks

Análisis del comportamiento real de una vivienda unifamiliar con certificado Passivhaus y comparación con los valores calculados de diseño

En este trabajo analizamos los parámetros obtenidos a través de la monitorización durante el periodo de un año natural (octubre 2015 – septiembre 2016) de la vivienda unifamiliar “Larixhaus”, la primera casa con certificación Passivhaus con estructura de madera y aislamiento de paja construida en nuestro país. Primero hacemos una breve introducción a la arquitectura pasiva y explicamos en que consiste la certificación Passivhaus. Después explicamos la casa objeto del estudio, la Larixhaus, una casa prefabricada de madera certificada Passivhaus, con aislamiento de paja que se haya ubicada en la comarca del Moianès, a 60 km de Barcelona. Una vez comentados los criterios de diseño según la época del año que se han utilizado para la construcción de la vivienda nos introduciremos en la herramienta de cálculo PHPP. La herramienta de cálculo PHPP ofreció unos resultados en fase de diseño de 12 kWh / (m2a) en la demanda de calefacción ,107 kWh / (m2a) en la demanda de energía primaria y un índice de sobrecalentamiento del 7,5%. Una vez recalibrado el programa con los parámetros de temperatura obtenidos en la monitorización e introduciendo el comportamiento real de los usuarios con la ventilación y las protecciones solares, el programa nos aportó unos resultados de 11,65 kWh / (m2a) en la demanda de calefacción, 117 kWh / (m2a) en la demanda de energía primaria y un índice de sobrecalentamiento del 0,3%. En el análisis de la monitorización se han utilizado las temperaturas ambiente exteriores e interiores y los datos de humedad relativas interiores. Se ha dividido el año de monitorización en 3 periodos: octubre 2015 a enero 2016, febrero 2016 a mayo 2016 y junio 2016 a septiembre 2016. Durante todos los periodos las temperaturas se mantienen constantes entre los 20º C y los 25º C, solo descendiendo de manera significativa cuando la casa se mantiene desocupada. Durante los meses de más frio, en los que las temperaturas exteriores llegan a los -5ºC, con medias mensuales de solo 5ºC, el consumo de los radiadores es muy bajo, manteniéndose las temperaturas interiores gracias al diseño pasivo de la vivienda. Utilizamos el modelo de confort ISO 7730 de Schnieders para los meses de noviembre, enero, febrero, marzo, julio, agosto y septiembre. Durante los meses más fríos, la mayoría de los puntos de análisis (70-80%) se mantienen dentro de la categoría de confort A, manteniéndose un 15-20% en la categoría B y solo un 5% en la categoría C, correspondiendo estos puntos al momento en el que los habitantes regresan a casa después de un periodo de desocupación. En los meses más calurosos, prácticamente un 100% de los puntos permanecen en la categoría A. Para los meses más calurosos, julio y agosto, también se han analizado los modelos de confort adaptativo UNE 15251 y ASHRAE 55. Durante estos meses los puntos analizados se han mantenido cerca de los limites inferiores de aceptación del 80%, demostrando que las temperaturas interiores durante el verano son muy frescas. Los consumos tanto de radiadores como de energía primaria han sido mucho más reducidos que los calculados con la herramienta PHPP, siendo el consumo de la casa de 2,73 kWh/m2a en la demanda de calefacción y de 81.90 kWh/m2a en el consumo de energía primaria

Scheduling Rigid, Evolving Applications on Homogeneous Resources

Classical applications executed on clusters or grids are either rigid/moldable or workflow-based. However, the increase of resource computing and storage capabilities has leveraged more complex applications. For example, some code coupling applications exhibit changing resource requirements without being a workflow. Executing them on current batch schedulers leads to an inefficient resource usage, as a block of resources has to be reserved for the whole duration of the application. This paper studies the problem of offline scheduling of rigid and evolving applications on homogeneous resources. It proposes several scheduling algorithms and evaluates them based on simulations. Results show that significant makespan and resource usage improvement can be achieved with short scheduling computing time

Untying RMS from Application Scheduling

As both resources and applications are becoming more complex, resource management also becomes a more challenging task. For example, scheduling code-coupling applications on federations of clusters such as Grids results in complex resource selection algorithms. The abstractions provided by current Resource Management Systems (RMS) - usually rigid jobs or advance reservations - are insufficient to enable such applications to efficiently select resources. This paper studies an RMS architecture that delegates resource selection to applications while the RMS still keeps control over the resources. The proposed architecture is evaluated using a simulator which is then validated with a proof-of-concept implementation. Results show that such a system is feasible and performs well with respect to fairness and scalability.Comme les ressources ainsi que les applications deviennent de plus en plus complexes, la gestion des ressources devient également plus complexe. Par exemple, l'ordonnancement d'application à base de couplage de code sur une fédération des grappes, comme par exemples les grilles, demande des algorithmes complexes pour la sélection de ressources. Les abstractions offertes par les gestionnaires de ressources (RMS - Resource Management Systems) - les tâches rigide ou les réservations en avance - sont insuffisantes pour que de telles applications puissent sélectionner les ressources d'une manière efficace. Cet article s'intéresse à une architecture RMS qui délègue la sélection des ressources aux lanceurs d'applications mais qui continue de garder le contrôle des ressources. L'architecture proposée est évaluée avec des simulations, qui sont validées avec un prototype. Les résultats montrent qu'un tel système est faisable et qu'il se comporte bien vis à vis de l'extensibilité et de l'équité

Towards Scheduling Evolving Applications

International audienceMost high-performance computing resource managers only allow applications to request a static allocation of resources. However, evolving applications have resource requirements which change (evolve) during their execution. Currently, such applications are forced to make an allocation based on their peak resource requirements, which leads to an inefficient resource usage. This paper studies whether it makes sense for resource managers to support evolving applications. It focuses on scheduling fully-predictably evolving applications on homogeneous resources, for which it proposes several algorithms and evaluates them based on simulations. Results show that resource usage and application response time can be significantly improved with short scheduling times

An RMS Architecture for Efficiently Supporting Complex-Moldable Applications

International audienceHigh-performance scientific applications are becoming increasingly complex, in particular because of the coupling of parallel codes. This results in applications having a complex structure, characterized by multiple deploy-time parameters, such as the number of processes of each code. In order to optimize the performance of these applications, the parameters have to be carefully chosen, a process which is highly resource dependent. However, the abstractions provided by current Resource Management Systems (RMS) - either submitting rigid jobs or enumerating a list of moldable configurations - are insufficient to efficiently select resources for such applications. This paper introduces CooRM, an RMS architecture that delegates resource selection to applications while still keeping control over the resources. The proposed architecture is evaluated using a simulator which is then validated with a proof-of-concept implementation on Grid'5000. Results show that such a system is feasible and performs well with respect to scalability and fairness

An RMS for Non-predictably Evolving Applications

International audienceNon-predictably evolving applications are applications that change their resource requirements during execution. These applications exist, for example, as a result of using adaptive numeric methods, such as adaptive mesh refinement and adaptive particle methods. Increasing interest is being shown to have such applications acquire resources on the fly. However, current HPC Resource Management Systems (RMSs) only allow a static allocation of resources, which cannot be changed after it started. Therefore, non-predictably evolving applications cannot make efficient use of HPC resources, being forced to make an allocation based on their maximum expected requirements. This paper presents CooRMv2, an RMS which supports efficient scheduling of non-predictably evolving applications. An application can make "pre-allocations" to specify its peak resource usage. The application can then dynamically allocate resources as long as the pre-allocation is not outgrown. Resources which are pre-allocated but not used, can be filled by other applications. Results show that the approach is feasible and leads to a more efficient resource usage