Dissertação
{pt_PT=Performance and Energy-Efficiency Modelling for Multi-Core Processors} {} EVALUATED
{pt=Ao longo dos últimos anos, o aumento das necessidades computacionais das aplicações actuais, provocou um aumento da complexidade nas arquitecturas dos processadores multi-core. Assim, perceber quais os factores com maior influência na performance, potência consumida e eficiência destas plataformas tornou-se um grande desafio. Portanto, não é trivial garantir a melhor eficiência na execução das aplicações nos processadores multi-core. Dado este desafio, ferramentas proficientes capazes de relacionar, de forma simples e rápida, os requisitos de uma aplicação com as capacidades do processador, tais como Cache-Aware Roofline Model e Original Roofline Model, são uma mais valia para os programadores, principalmente durante a prototipagem e projecto das aplicações. Contudo, a simplicidade destas ferramentas acarreta algumas limitações aquando a caracterização das aplicações reais e na determinação dos seus bottlenecks. De forma a solucionar estas limitações, esta Tese propõe um conjunto de extensões que aumentem as capacidades do Cache-Aware Roofline Model, de forma a obter sugestões mais precisas na optimização de aplicações. Para validar as extensões propostas e metodologias utilizadas, um conjunto de aplicações de benchmarks padrão é caracterizado no Intel Skylake 6700K, correlacionando o comportamento das aplicações com as diferentes capacidades computacionais e identificando os seus bottlenecks principais. Para além disto, as sugestões derivadas dos modelos propostos nesta Tese permitiram o aumento da performance de um kernel de uma aplicação até cerca de 6.43x, quando comparada com a versão original, demonstrando a usabilidade do modelo na optimização da execução de aplicações reais., en=In the last years, the increasing computational needs of modern applications brought an increase in the complexity of multi-core processor architectures. Hence, deeply understanding the factors that have a major impact on the performance, power consumption and efficiency on those platforms has become a difficult task. Thus, it is not trivial to guarantee the best execution efficiency for applications in multi-core processors. Given this challenge, insightful tools capable of relating the application requirements with the processor capabilities, such as Cache-Aware Roofline Model and Original Roofline Model, are very valuable for programmers, mostly during the stages of prototyping and design of the applications. However, the simplicity of these tools brings up certain limitations when characterizing the behavior of real-world applications and determining their execution bottlenecks. To address these limitations, this Thesis proposes a set of Cache-Aware Roofline Model extensions to increase model insightfulness and usability, in order to provide more accurate hints regarding application optimization. To validate the proposed extensions and methodologies, a set of applications from standard benchmark suites is characterized in Intel Skylake 6700K, correlating their behavior with the different computational capabilities of the processor and providing primary hints about their main bottlenecks. Besides, the insights derived from the models proposed in this Thesis allowed to increase the performance of an application kernel for up to 6.43x, when compared to its unoptimized version, demonstrating the model usability when optimizing the execution of real applications.}
novembro 21, 2017, 9:30
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
Leonel Augusto Pires Seabra de Sousa
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático
ORIENTADOR
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Auxiliar