Software for multi-core processor-based architectures : Automatic detection of concurrency errors

The main objective of this paper is to propose a software implementation model for concurrency error detection tools that allows reducing process overhead without decreasing its detection capacity. The general model proposed uses software dynamic instrumentation in such a way that an analysis routine can be activated from a signal generated by a hardware event that indicates the possibility of an error occurring. The results obtained showed that, for the case study (an atomicity violation detection algorithm called AVIO), the version that uses the model proposed can detect the same bugs as the original version, but in only 25% of the time (in average) required by it.Es revisión de: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44643Tesis presentada el 19 de marzo de 2015 por el autor para obtener el título de Doctor en Ciencias Informáticas.Facultad de Informátic

Software para arquitecturas basadas en procesadores de múltiples núcleos : Detección automática de errores de concurrencia

Todos los procesadores disponibles en el mercado (incluso los procesadores utilizados en dispositivos móviles) poseen una arquitectura típica multicore. En consecuencia, el modelo de programación en memoria compartida se impuso sobre el modelo de programación secuencial como modelo por excelencia para obtener el máximo desempeño de estas arquitecturas. En este modelo de programación las suposiciones de orden de ejecución entre instrucciones y atomicidad en el acceso a las variables heredadas del modelo de programación secuencial ya no son válidas. El no determinismo implícito en la ejecución de los programas concurrentes, obliga al programador a utilizar algún mecanismo de sincronización para asegurar esas propiedades. Frecuentemente el programador se equivoca al sincronizar los procesos, dando lugar a nuevos errores de programación como son los deadlocks, condiciones de carrera, violaciones de orden, violaciones de atomicidad simple y violaciones de atomicidad multivariable. Los métodos tradicionales de depuración de programas no son aplicables en el contexto de los programas concurrentes, por lo que es necesario disponer de herramientas de depuración que puedan ayudar al programador a detectar esta clase de errores. De estos errores, los deadlocks y las condiciones de carrera han gozado de mayor popularidad en la comunidad científica. Sin embargo, solo el 29,5 % de los errores son deadlocks: del 70,5 % restante, las violaciones de atomicidad representan más del 65 % de los errores, el 96 % ocurren entre dos threads y el 66 % involucran una sola variable. Por eso las violaciones de atomicidad simple se han definido en los últimos años como el caso más general de error de concurrencia y han recibido gran atención por numerosos grupos de investigación. En 2005 aparecen las primeras propuestas que utilizan métodos de instrumentación dinámicos para la detección de violaciones de atomicidad, mejorando notablemente la capacidad de detección sobre las propuestas anteriores. De estas propuestas, AVIO(Lu, Tucek, Qin, y Zhou, 2006) se destaca como la propuesta con mejor rendimiento y capacidad de detección. Para detectar una violación de atomicidad, el método de AVIO consiste en monitorizar los accesos a memoria por parte de los procesos concurrentes durante la ejecución, registrando qué procesos acceden a cada variable, en búsqueda de interleavings no serializables. Pese a que AVIO es superior a las propuestas previas, el overhead que introduce (en promedio 25×) es demasiado elevado para ser utilizado en entornos en producción. Muchas propuestas proponen reducir el overhead de los algoritmos de detección implementándolos directamente en el hardware a través de extensiones (cambios en el procesador, memoria cache, etc.), consiguiendo excelentes resultados. Sin embargo, este enfoque requiere que los fabricantes de procesadores decidieran incorporar esas modificaciones en sus diseños (cosa que no ha sucedido por el momento), por lo que es de esperar que tardarán en llegar al mercado y más aún en reemplazar las plataformas que actualmente están en producción. Por otro lado, las implementaciones en software aplican métodos de instrumentación de programas. Debido a que requieren agregar llamadas a una rutina de análisis a cada instrucción que accede a la memoria, los métodos de detección de errores utilizan instrumentación a nivel de instrucción. Lamentablemente, este granularidad de instrumentación es lenta, penalizando el tiempo de la ejecución con más de un orden de magnitud. Sin embargo, la posibilidad de error solamente existe si al menos dos threads acceden simultáneamente a datos compartidos. Esto significa que, si de la totalidad de la aplicación que está siendo monitorizada sólo un pequeño porcentaje de las operaciones acceden a datos compartidos, gran parte del tiempo invertido en instrumentar todos los accesos a memoria está siendo desperdiciado. Para reducir el overhead de la instrumentación a nivel de instrucción restringiéndolo sólo a los accesos a memoria compartida, es necesario detectar el momento preciso en que esos accesos ocurren. La mejor opción para detectar este momento es cuando ocurre algún cambio en la memoria cache compartida entre los núcleos que ejecutan los procesos. Una herramienta muy útil para esta tarea son los contadores hardware, un conjunto de registros especiales disponibles en todos los procesadores actuales. Esos registros pueden ser programados para contar el número de veces que un evento ocurre dentro del procesador durante la ejecución de una aplicación. Los eventos proveen información sobre diferentes aspectos de la ejecución de un programa (por ejemplo el número de instrucciones ejecutadas, el número de fallos en cache L1 o el número de operaciones en punto flotante ejecutadas). Se plantea como estrategia encontrar un evento que detecte la ocurrencia de interleavings no serializables y en función de ello activar/desactivar AVIO. Lamentablemente, no existe un evento capaz de indicar la ocurrencia de casos de interleavings. Sin embargo, si es posible representar los casos a través de patrones de acceso a memoria. La búsqueda de eventos asociados a los cambios de estado en el protocolo de coherencia cache reveló que para la arquitectura de pruebas existe un evento, cuya descripción indica que ocurre con uno de los patrones de acceso presentes en los casos de interleavings. El patrón asociado al evento está presente en tres de los cuatro casos de interleavings no serializables que AVIO debe detectar. La experimentación realizada para validar el evento demostró que efectivamente ocurre con precisión con el patrón de acceso, y en consecuencia puede detectar la ocurrencia interleavings no serializables. Luego de determinar la viabilidad del evento seleccionado, se experimentó con los contadores en un modo de operación llamado muestreo, el cual permite configurar los contadores para generar señales dirigidas a un proceso ante la ocurrencia de eventos. En este modo el programador especifica la cantidad de eventos que deben ocurrir antes de que la señal sea generada, permitiendo ajustar esta prestación de acuerdo a los requerimientos de la aplicación. Este modo de operación fue utilizado para decidir cuándo activar la rutina de análisis de las herramientas de detección y en consecuencia reducir la instrumentación del código. Por otro lado, el desactivado puede ser un poco más complejo. Debido a que no es posible configurar un contador para enviar una señal ante la no ocurrencia de eventos, se propone configurar un timer para verificar a intervalos regulares de tiempo si es seguro desactivar la rutina de análisis (por ejemplo porque en el último intervalo no se detectaron violaciones de atomicidad). El modelo propuesto se utilizó para implementar una nueva versión llamada AVIO-SA, la cual inicia la ejecución de las aplicaciones monitorizadas con la rutina de análisis desactivada. En el momento en que detecta un evento la rutina es activada, funcionando por un tiempo como la versión original de AVIO. Eventualmente AVIO deja de detectar interleavings y la rutina de análisis es desactivada. Debido a que no es posible estimar el valor óptimo para el tiempo del intervalo de muestreo analíticamente, se desarrollaron experimentos para encontrar este valor empíricamente. Se encontró que un intervalo de 5ms permite a AVIO-SA detectar aproximadamente la misma cantidad de interleavings que AVIO, pero con un tiempo de ejecución significativamente menor. Para completar las pruebas de rendimiento se completaron los experimentos con HELGRIND, una herramienta libre de detección de condiciones de carrera y se estimó el overhead de cada herramienta con respecto a cada aplicación. En promedio, HELGRIND demostró un overhead de 223×, AVIO un overhead de 32× y AVIO-SA de 9×. Aparte del rendimiento, se evaluó la capacidad de detección de errores de AVIO-SA. Para ello se hicieron 3 experimentos: - Prueba de detección con kernels de bugs conocidos. - Prueba de detección en aplicaciones reales (Apache). - Comparación de bugs informados entre AVIO y AVIO-SA (a partir de SPLASH-2). Afortunadamente AVIO-SA pasó las 3 pruebas satisfactoriamente. Los resultados obtenidos demuestran que el modelo propuesto no afecta negativamente la capacidad de detección de la herramienta, empleando en el proceso menos del 30 % del tiempo requerido por AVIO. Debido a que AVIO-SA altera menos la historia de ejecución de la aplicación monitorizada, es una mejor opción para ser utilizada en entornos de producción.Es revisado por: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/50204Facultad de Informátic

Evaluación de técnicas de detección de errores en programas concurrentes

Una característica fundamental de los sistemas de software es que se construyen desde el principio sabiendo que deberán incorporar cambios a lo largo de su ciclo de vida. Todos los libros que tratan sobre ingeniería de software coinciden en que los sistemas son evolutivos. Incluso al evaluar el esfuerzo que se debe invertir en un proyecto de software, se considera que un 20% está en el desarrollo y 80% se aplica al mantenimiento (Pfleeger & Atlee, 2009). Ian Sommerville estima que el 17% del esfuerzo de mantenimiento se invierte en localizar y eliminar los posibles defectos de los programas (Sommerville, 2006). Por ello, conseguir programas libres de errores es uno de los principales objetivos que se plantea (o se debería plantear) el desarrollador frente a cualquier proyecto de software. Por otro lado, las limitaciones a la integración impuestas por factores físicos como son la temperatura y el consumo de energía, se han traducido en la integración de unidades de cómputo en un único chip, dando lugar a los procesadores de múltiples núcleos. Para obtener la máxima eficiencia de estas arquitecturas, es necesario el desarrollo de programas concurrentes (Grama, Gupta, Karypis, & Kumar, 2003). A diferencia de los programas secuenciales, en un programa concurrente existen múltiples hilos en ejecución accediendo a datos compartidos. El orden en que ocurren estos accesos a memoria puede variar entre ejecuciones, haciendo que los errores sean más difíciles de detectar y corregir. En cómputo de altas prestaciones donde los tiempos de ejecución de las aplicaciones pueden variar de un par de horas hasta días, la presencia de un error no detectado en la etapa de desarrollo adquiere una importancia mayor. Por este motivo, resulta indispensable contar con herramientas que ayuden al programador en la tarea de verificar los algoritmos concurrentes y desarrollar tecnología robusta para tolerar los errores no detectados. En este contexto, la eficiencia de los programas monitorizados se ve comprometida por el overhead que introduce el proceso de monitorización. Este trabajo forma parte de las investigaciones para la tesis doctoral del autor en el tema "Software para arquitecturas basadas en procesadores de múltiples núcleos. Detección automática de errores de concurrencia". Como tal, su aporte constituye un estudio de las técnicas y métodos vigentes en la comunidad científica aplicados a la detección y corrección de errores de programación en programas concurrentes. Las siguientes secciones constituyen una introducción al proceso de detectar, localizar y corregir errores de software en programas secuenciales y se explican las complicaciones introducidas por los programas concurrentes. El Capítulo 2 trata los distintos errores que se pueden manifestar en programas concurrentes. El Capítulo 3 resume los antecedentes en técnicas de detección y corrección de errores de concurrencia y se justifica la elección de las violaciones de atomicidad como caso de error más general. El Capítulo 4 explica las características de un algoritmo de detección de violaciones de atomicidad, y da detalles de su implementación. El Capítulo 5 contiene las características de la plataforma de experimentación y de la metodología empleada. El Capítulo 6 proporciona los resultados del trabajo experimental. Finalmente, se presentan las conclusiones del trabajo y se proponen las líneas de investigación futuras.Facultad de Informátic

Software for multi-core processor-based architectures : Automatic detection of concurrency errors

The main objective of this paper is to propose a software implementation model for concurrency error detection tools that allows reducing process overhead without decreasing its detection capacity. The general model proposed uses software dynamic instrumentation in such a way that an analysis routine can be activated from a signal generated by a hardware event that indicates the possibility of an error occurring. The results obtained showed that, for the case study (an atomicity violation detection algorithm called AVIO), the version that uses the model proposed can detect the same bugs as the original version, but in only 25% of the time (in average) required by it.Tesis presentada el 19 de marzo de 2015 por el autor para obtener el título de Doctor en Ciencias Informáticas.Es revisión de: http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44643Facultad de Informátic

Procesamiento paralelo de aplicaciones numéricas de alto rendimiento

El foco de la investigación se centra en temas específicos de procesamiento paralelo, orientados a la resolución de aplicaciones numéricas de alto rendimiento. Naturalmente, se deben tener en cuenta por un lado las aplicaciones con todas sus características, como la de dependencias de datos y el hardware de procesamiento con las suyas, como la memoria distribuida. El objetivo final siempre es el de optimización de rendimiento.\nEstos temas abarcan el desarrollo de patrones de resolución de clases de algoritmos paralelos, la utilización y eventual actualización de una biblioteca de sincronización de relojes distribuidos ya implementada y la transformación y optimización de los algoritmos paralelos de álgebra lineal sobre clusters, considerando la tecnología de procesadores de múltiples núcleos (multicores) que emerge actualmente.\nDesarrollar software de base para clusters de multicores, tratando de optimizar el uso del hardware disponible en las arquitecturas, suponiendo diferentes modelos de programación paralela y diferentes esquemas o paradigmas de resolución de aplicaciones.Eje: Procesamiento distribuido y paralel

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Pósters

Se recopilan los pósters presentados en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), organizado por la Universidad Nacional de Chilecito y celebrado virtualmente el 15 y 16 de abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXIII Edición del Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación : Libro de actas

Compilación de las ponencias presentadas en el XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), llevado a cabo en Chilecito (La Rioja) en abril de 2021.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Early detection of grapevine diseases using pre-trained Convolutional Neural Networks

This paper proposes to apply pre-trained Convolutional Neural Networks (CNN) for the early detection of two common grapevine diseases: peronospora and o´ıdio. These diseases present similar symptoms and are of great viticultural importance. Our objective is to train a CNN using transfer learning techniques to accurately detect the presence of early symptoms of the diseases under study. To achieve that, we’ll design a pipeline that starts with data acquisition in the field and finalizes with the early disease identification, including class definition, labeling, image preprocessing and training process of the CNN, employing edge computing-based service computing paradigm to overcome some inherent problems of traditional mobile cloud computing paradigm.Facultad de Informátic

Finger-vein individuals identification on massive databases

In massive biometric identification, response times highlydepend on the searching algorithms. Traditional systems operate with databases of up to 10,000 records. In large databases, with an increasing number of simultaneous queries, the system response time is a critical factor. This work proposes a GPU-based implementation for the matching process of finger-vein massive identification. Experimental resultss how that our approach solves up to 256 simultaneous queries on large databases achieving up to 136x.Instituto de Investigación en InformáticaInstituto de Investigación en Informátic

Big data analytics in intensive care units: challenges and applicability in an Argentinian hospital

In a typical intensive care unit of a healthcare facilities, many sensors are connected to patients to measure high frequency physiological data. Currently, measurements are registered from time to time, possibly every hour. With this data lost, we are losing many opportunities to discover new patterns in vital signs that could lead to earlier detection of pathologies. The early detection of pathologies gives physicians the ability to plan and begin treatments sooner or potentially stop the progression of a condition, possibly reducing mortality and costs. The data generated by medical equipment are a Big Data problem with near real-time restrictions for processing medical algorithms designed to predict pathologies. This type of system is known as realtime big data analytics systems. This paper analyses if proposed system architectures can be applied in the Francisco Lopez Lima Hospital (FLLH), an Argentinian hospital with relatively high financial constraints. Taking into account this limitation, we describe a possible architectural approach for the FLLH, a mix of a local computing system at FLLH and a public cloud computing platform. We believe this work may be useful to promote the research and development of such systems in intensive care units of hospitals with similar characteristics to the FLLH.Facultad de Informátic