Machine Learning for Resource-Constrained Computing Systems

Die verfügbaren Ressourcen in Informationsverarbeitungssystemen wie Prozessoren sind in der Regel eingeschränkt. Das umfasst z. B. die elektrische Leistungsaufnahme, den Energieverbrauch, die Wärmeabgabe oder die Chipfläche. Daher ist die Optimierung der Verwaltung der verfügbaren Ressourcen von größter Bedeutung, um Ziele wie maximale Performanz zu erreichen. Insbesondere die Ressourcenverwaltung auf der Systemebene hat über die (dynamische) Zuweisung von Anwendungen zu Prozessorkernen und über die Skalierung der Spannung und Frequenz (dynamic voltage and frequency scaling, DVFS) einen großen Einfluss auf die Performanz, die elektrische Leistung und die Temperatur während der Ausführung von Anwendungen. Die wichtigsten Herausforderungen bei der Ressourcenverwaltung sind die hohe Komplexität von Anwendungen und Plattformen, unvorhergesehene (zur Entwurfszeit nicht bekannte) Anwendungen oder Plattformkonfigurationen, proaktive Optimierung und die Minimierung des Laufzeit-Overheads. Bestehende Techniken, die auf einfachen Heuristiken oder analytischen Modellen basieren, gehen diese Herausforderungen nur unzureichend an. Aus diesem Grund ist der Hauptbeitrag dieser Dissertation der Einsatz maschinellen Lernens (ML) für Ressourcenverwaltung. ML-basierte Lösungen ermöglichen die Bewältigung dieser Herausforderungen durch die Vorhersage der Auswirkungen potenzieller Entscheidungen in der Ressourcenverwaltung, durch Schätzung verborgener (unbeobachtbarer) Eigenschaften von Anwendungen oder durch direktes Lernen einer Ressourcenverwaltungs-Strategie. Diese Dissertation entwickelt mehrere neuartige ML-basierte Ressourcenverwaltung-Techniken für verschiedene Plattformen, Ziele und Randbedingungen. Zunächst wird eine auf Vorhersagen basierende Technik zur Maximierung der Performanz von Mehrkernprozessoren mit verteiltem Last-Level Cache und limitierter Maximaltemperatur vorgestellt. Diese verwendet ein neuronales Netzwerk (NN) zur Vorhersage der Auswirkungen potenzieller Migrationen von Anwendungen zwischen Prozessorkernen auf die Performanz. Diese Vorhersagen erlauben die Bestimmung der bestmöglichen Migration und ermöglichen eine proaktive Verwaltung. Das NN ist so trainiert, dass es mit unbekannten Anwendungen und verschiedenen Temperaturlimits zurechtkommt. Zweitens wird ein Boosting-Verfahren zur Maximierung der Performanz homogener Mehrkernprozessoren mit limitierter Maximaltemperatur mithilfe von DVFS vorgestellt. Dieses basiert auf einer neuartigen {Boostability}-Metrik, die die Abhängigkeiten von Performanz, elektrischer Leistung und Temperatur auf Spannungs/Frequenz-Änderungen in einer Metrik vereint. % ignorerepeated Die Abhängigkeiten von Performanz und elektrischer Leistung hängen von der Anwendung ab und können zur Laufzeit nicht direkt beobachtet (gemessen) werden. Daher wird ein NN verwendet, um diese Werte für unbekannte Anwendungen zu schätzen und so die Komplexität der Boosting-Optimierung zu bewältigen. Drittens wird eine Technik zur Temperaturminimierung von heterogenen Mehrkernprozessoren mit Quality of Service-Zielen vorgestellt. Diese verwendet Imitationslernen, um eine Migrationsstrategie von Anwendungen aus optimalen Orakel-Demonstrationen zu lernen. Dafür wird ein NN eingesetzt, um die Komplexität der Plattform und des Anwendungsverhaltens zu bewältigen. Die Inferenz des NNs wird mit Hilfe eines vorhandenen generischen Beschleunigers, einer Neural Processing Unit (NPU), beschleunigt. Auch die ML Algorithmen selbst müssen auch mit begrenzten Ressourcen ausgeführt werden. Zuletzt wird eine Technik für ressourcenorientiertes Training auf verteilten Geräten vorgestellt, um einen konstanten Trainingsdurchsatz bei sich schnell ändernder Verfügbarkeit von Rechenressourcen aufrechtzuerhalten, wie es z.~B.~aufgrund von Konflikten bei gemeinsam genutzten Ressourcen der Fall ist. Diese Technik verwendet Structured Dropout, welches beim Training zufällige Teile des NNs auslässt. Dadurch können die erforderlichen Ressourcen für das Training dynamisch angepasst werden -- mit vernachlässigbarem Overhead, aber auf Kosten einer langsameren Trainingskonvergenz. Die Pareto-optimalen Dropout-Parameter pro Schicht des NNs werden durch eine Design Space Exploration bestimmt. Evaluierungen dieser Techniken werden sowohl in Simulationen als auch auf realer Hardware durchgeführt und zeigen signifikante Verbesserungen gegenüber dem Stand der Technik, bei vernachlässigbarem Laufzeit-Overhead. Zusammenfassend zeigt diese Dissertation, dass ML eine Schlüsseltechnologie zur Optimierung der Verwaltung der limitierten Ressourcen auf Systemebene ist, indem die damit verbundenen Herausforderungen angegangen werden

Expression of the murine cytomegalovirus glycoprotein H by recombinant vaccinia virus

The sequence of the gene encoding glycoprotein H (gH) of murine cytomegalovirus (MCMV) strain Smith was determined and compared with the sequence of the gH of MCMV strain K181. Transcriptional analysis showed that gH is encoded by a large mRNA of 5.0 kb, which is synthesized late in infection. A recombinant vaccinia virus expressing the MCMV gH open reading frame was constructed (Vac-gH). Anti-MCMV serum precipitated a protein of 87K from Vac-gH-infected cells. Reactivity with a monoclonal antibody showed the identity of the MCMV gH with a 87K envelope glycoprotein described previously by Loh and Qualtiere. Immunization of mice with the Vac-gH recombinant gave rise to an anti-gH serum, which neutralized MCMV without complement in vitro

Magnetic field exposure and neurodegenerative diseases - recent epidemiological studies

Summary.: Objectives: To analyse the results of recent studies not yet included in a 2003 report of the International Commission on Non-Ionizing Radiation Protection (ICNIRP) on occupational exposure to low-frequency electromagnetic fields as potential risk factor for neurodegenerative diseases. Methods: A literature search was conducted in the online databases of PubMed, ISI Web of Knowledge, DIMDI and COCHRANE, as well as in specialised databases and journals. Eight studies published between January 2000 and July 2005 were included in the review. Results: The fi ndings of these studies contribute to the evidence of an association between occupational magnetic field exposure and the risk of dementia. Regarding amyotrophic lateral sclerosis, the recent results confirm earlier observations of an association with electric and electronic work and welding. Its relationship with magnetic field exposure remains unsolved. There are only few findings pointing towards an association between magnetic field exposure and Parkinson's disease. Conclusions: The epidemiological evidence for an association between occupational exposure to low-frequency electromagnetic fields and the risk of dementia has increased during the last five years. The impact of potential confounders should be evaluated in further studie

Speed-Oblivious Online Scheduling: Knowing (Precise) Speeds is not Necessary

We consider online scheduling on unrelated (heterogeneous) machines in a speed-oblivious setting, where an algorithm is unaware of the exact job-dependent processing speeds. We show strong impossibility results for clairvoyant and non-clairvoyant algorithms and overcome them in models inspired by practical settings: (i) we provide competitive learning-augmented algorithms, assuming that (possibly erroneous) predictions on the speeds are given, and (ii) we provide competitive algorithms for the speed-ordered model, where a single global order of machines according to their unknown job-dependent speeds is known. We prove strong theoretical guarantees and evaluate our findings on a representative heterogeneous multi-core processor. These seem to be the first empirical results for scheduling algorithms with predictions that are evaluated in a non-synthetic hardware environment.Comment: To appear at ICML 202

Snowmelt and slush avalanches / slushflows in nothern mountains, Sweden. A video presentation.

A video of 15 minutes duration reviews different cases of slushflows in May-June 1995 and their behaviour during release and downslope propagation. Slushflow dynamics are compared with other types of mass movement

Theoretical mass sensitivity of Love wave and layer guided acoustic plate mode sensors

A model for the mass sensitivity of Love wave and layer guided shear horizontal acoustic plate mode (SH–APM) sensors is developed by considering the propagation of shear horizontally polarized acoustic waves in a three layer system. A dispersion equation is derived for this three layer system and this is shown to contain the dispersion equation for the two layer system of the substrate and the guiding layer plus a term involving the third layer, which is regarded as a perturbing mass layer. This equation is valid for an arbitrary thickness perturbing mass layer. The perturbation, Δν, of the wave speed for the two-layer system by a thin third layer of density, ρp and thickness Δh is shown to be equal to the mass per unit area multiplied by a function dependent only on the properties of the substrate and the guiding layer, and the operating frequency of the sensor. The independence of the function from the properties of the third layer means that the mass sensitivity of the bare, two-layer, sensor operated about any thickness of the guiding layer can be deduced from the slope of the numerically or experimentally determined dispersion curve. Formulas are also derived for a Love wave on an infinite thickness substrate describing the change in mass sensitivity due to a change in frequency. The consequences of the various formulas for mass sensing applications are illustrated using numerical calculations with parameters describing a (rigid) poly(methylmethacrylate) wave-guiding layer on a finite thickness quartz substrate. These calculations demonstrate that a layer-guided SH–APM can have a mass sensitivity comparable to, or higher, than that of Love waves propagating on the same substrate. The increase in mass sensitivity of the layer guided SH–APMs over previously studied SH–APM sensors is of significance, particularly for liquid sensing applications. The relevance of the dispersion curve to experiments using higher frequencies or frequency hopping and to experiments using thick guiding layers is discussed

The value of multimodality imaging for detection, characterisation and management of a wall adhering structure in the right atrium

The case presents a wall adherent structure in the right atrium in a young patient with peripheral tcell lymphoma followed by successful prolonged lysis therapy resulting in the resolution of the thrombus is presented. This case highlights the utility of multimodality imaging in an accurate assessment of the right atrium thrombus and the effectiveness of prolonged lysis therapy.peer-reviewe

Heavy Flavor Enhancement as a Signal of Color Deconfinement

We argue that the color deconfinement in heavy ion collisions may lead to enhanced production of hadrons with open heavy flavor (charm or bottom). We estimate the upper bound of this enhancement.Comment: 7 pages, LaTeX, 3 PS-figure