PRISMA: a prefetching storage middleware for accelerating deep learning frameworks

Dissertação mestrado integrado em Informatics EngineeringDeep Learning (DL) is a widely used technique often applied to many domains, from computer vision to natural language processing. To avoid overfitting, DL applications have to access large amounts of data, which affects the training performance. Although significant hardware advances have already been made, current storage systems cannot keep up with the needs required by DL techniques. Considering this, multiple storage solutions have already been developed to improve the Input/Output (I/O) performance of DL training. Nevertheless, they are either specific to certain DL frameworks or present drawbacks, such as loss of accuracy. Most DL frameworks also contain internal I/O optimizations, however they cannot be easily decoupled and applied to other frameworks. Furthermore, most of these optimizations have to be manually configured or comprise greedy provisioning algorithms that waste computational resources. To address these issues, we propose PRISMA, a novel storage middleware that employs data prefetching and parallel I/O to improve DL training performance. PRISMA provides an autotuning mechanism to automatically select the optimal configuration. This mechanism was designed to achieve a good trade-off between performance and resource usage. PRISMA is framework-agnostic, meaning that it can be applied to any DL framework, and does not impact the accuracy of the training model. In addition to PRISMA, we provide a thorough study and evaluation of the TensorFlow Dataset Application Programming Interface (API), demonstrating that local DL can benefit from I/O optimization. PRISMA was integrated and evaluated with two popular DL frameworks, namely Tensor Flow and PyTorch, proving that it is successful under different I/O workloads. Experimental results demonstrate that PRISMA is the most efficient solution for the majority of the scenar ios that were studied, while for the other scenarios exhibits similar performance to built-in optimizations of TensorFlow and PyTorch.Aprendizagem Profunda (AP) é uma área bastante abrangente que é atualmente utilizada em diversos domínios, como é o caso da visão por computador e do processamento de linguagem natural. A aplicação de técnicas de AP implica o acesso a grandes quantidades de dados, o que afeta o desempenho de treino. Embora já tenham sido alcançados avanços significativos em termos de hardware, os sistemas de armazenamento atuais não conseguem acompanhar os requisitos de desempenho que os mecanismos de AP impõem. Considerando isto, foram desenvolvidas várias soluções de armazenamento com o objetivo de melhorar o desempenho de Entrada/Saída (E/S) do treino de AP. No entanto, as soluções existentes possuem certas desvantagens, nomeadamente perda de precisão do modelo de treino e o facto de serem específicas a determinadas plataformas de AP. A maioria das plataformas de AP também possuem otimizações de E/S, contudo essas otimizações não podem ser facilmente desacopladas e aplicadas a outras plataformas. Para além disto, a maioria destas otimizações tem que ser configurada manualmente ou contém algoritmos de provisionamento gananciosos, que desperdiçam recursos computacionais. Para resolver os problemas anteriormente mencionados, esta dissertação propõe o PRISMA, um middleware de armazenamento que executa pré-busca de dados e paralelismo de E/S, de forma a melhorar o desempenho de treino de AP. O PRISMA providencia um mecanismo de configuração automática para determinar uma combinação de parâmetros ótima. Este mecanismo foi desenvolvido com o objetivo de obter um bom equilíbrio entre desempenho e utilização de recursos. O PRISMA é independente da plataforma de AP e não afeta a precisão do modelo de treino. Além do PRISMA, esta dissertação providencia um estudo e uma avaliação detalhados da Interface de Programação de Aplicações (API) Dataset do TensorFlow, provando que AP local pode beneficiar de otimizações de E/S. O PRISMA foi integrado e avaliado com duas plataformas de AP amplamente utilizadas, o TensorFlow e o PyTorch, demonstrando que este middleware tem sucesso sob diferentes cargas de trabalho de E/S. Os resultados experimentais demonstram que o PRISMA é a solução mais eficiente na maioria dos cenários estudados, e possui um desempenho semelhante às otimizações internas do TensorFlow e do PyTorch.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) - project UIDB/50014/202

Intolerância à lactose e persistência da lactase

Trabalho Complementar apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de licenciada em Ciências da NutriçãoA intolerância à lactose é um assunto amplamente estudado até à data e, por isso, consensual em termos de causa primária, fenótipos clínicos e estratégia terapêutica. Não obstante, subsistem aspetos sob investigação que necessitam de uma maior consolidação científica. Com o objetivo de contribuir para uma melhor compreensão sobre o paradigma da intolerância à lactose e da persistência da lactase, o presente trabalho efetua uma revisão descritiva da informação científica. A sua análise ampla e integrada sublinha a importância da continuidade da investigação e da difusão do conhecimento sobre este tema.Lactose intolerance is a topic that has been widely studied untill now and, therefore, consensual in terms of primary cause, clinical phenotypes and therapeutic strategy. Nevertheless, there are areas under investigation which require further scientific consolidation. In order to contribute to a better understanding of the paradigm of lactose intolerance and the persistence of lactase, the present paper carries out a descriptive review of the scientific information. Its comprehensive and integrated analysis underlines the importance of continuing research and dissemination of knowledge on this subject.N/

Forest management in an urbanizing landscape

This paper aims at building a theoretical framework to examine the impact of development pressure on private owner’s forest management practices, namely, on regeneration and conversion cut dates. As the rent for developed land is rising over time, our model creates the possibility of switching from forestry to residential use at some point in the future, thus departing from the Faustmann’s traditional setup. Comparative statics results with respect to stumpage prices, regeneration costs and urban growth parameters are provided. The results obtained depend on the impact on the opportunity cost of holding the stand and the impact on the opportunity cost of holding the land, generalizing Faustmann’s unambiguous results.UECE (Research Unit on Complexity and Economics) is financially supported by FCT (Fundação para a Ciência e a Tecnologia), Portugal. This paper is part of the Strategic Project PEst-OE/EGE/UI0436/2011 and also benefited from financial support under the project PTDC/EGE-ECO/113403/2009. University of California MRPI Project: Virtual Co-laboratory for Policy Analysis in Greater L.A

The effects of land-use development policies on forest management

This paper develops a model of a forest owner operating in an open-city environment, where the rent for developed land is increasing concave in nearby preserved open space and is rising over time reflecting an upward trend in households’ income. Thus, our model creates the possibility of switching from forestry to residential use at some point in the future. In addition it allows the optimal harvest length to vary over time even if stumpage prices and regeneration costs remain constant. Within this framework we examine how adjacent preserved open space and alternative development constraints affect the private landowner´s decisions. We find that in the presence of rising income, preserved open space hastens regeneration and conversion cuts but leads to lower density development of nearby unzoned parcels due to indirect dynamic effects. We also find that both a binding development moratorium and a binding minimum-lot-size policy can postpone regeneration and conversion cut dates and thus help to protect open space even if only temporarily. However, the policies do not have the same effects on development density of converted forestland. While the former leads to high-density development, the latter encourages low-density development.FCT (Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Intolerância à lactose e persistência da lactase

Trabalho Complementar apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de licenciada em Ciências da NutriçãoA intolerância à lactose é um assunto amplamente estudado até à data e, por isso, consensual em termos de causa primária, fenótipos clínicos e estratégia terapêutica. Não obstante, subsistem aspetos sob investigação que necessitam de uma maior consolidação científica. Com o objetivo de contribuir para uma melhor compreensão sobre o paradigma da intolerância à lactose e da persistência da lactase, o presente trabalho efetua uma revisão descritiva da informação científica. A sua análise ampla e integrada sublinha a importância da continuidade da investigação e da difusão do conhecimento sobre este tema.Lactose intolerance is a topic that has been widely studied untill now and, therefore, consensual in terms of primary cause, clinical phenotypes and therapeutic strategy. Nevertheless, there are areas under investigation which require further scientific consolidation. In order to contribute to a better understanding of the paradigm of lactose intolerance and the persistence of lactase, the present paper carries out a descriptive review of the scientific information. Its comprehensive and integrated analysis underlines the importance of continuing research and dissemination of knowledge on this subject.N/

Urban containment: An effective tool for environmental protection?

This paper examines the effectiveness of urban containment policies to protect forestland from residential conversion and to increase the provision of forest public goods in the presence of irreversible investments and policy uncertainty. We develop a model of a single landowner that allows for switching between competing land uses (forestry and residential use) at some point in the future. Our results show that urban containment policies can protect (even if temporarily) forestland from being developed but must be supplemented with policies that influence the length and number of harvesting cycles if the goal is to increase nontimber benefits. The threat of a development prohibition creates incentives for preemptive timber harvesting and land conversion. In particular, threatened regulation creates an incentive to shorten rotation cycles to avoid costly land-use restrictions. However, it has an ambiguous effect on forestland conversion as the number of rotation cycles can also be adjusted to maximize the expected returns to land. Finally, in the presence of irreversibility, forestland conversion decisions should be done using real option theory rather than net present value analysi