Préchargement de données dans un logiciel DSM Jean Christophe Beyler (ICPS-LSIIT) Michael Klemm (Uni. Erlangen) Ronny T. Lampert (Uni. Erlangen) 01/06/2006.

Slides:



Advertisements
Présentations similaires
17 B. Goossens D. Defour17 B. Goossens D. Defour Prédiction des retours Le prédicteur adresse une pile (mémoire à 2 ports)
Advertisements

Présentation du prototype :
1 IXERP consulting. L archivage consiste à extraire de la base de données opérationnelle les informations qu' il n est plus nécessaire de conserver «
A NETWORK-AWARE DISTRIBUTED STORAGE CACHE FOR DATA INTENSIVE ENVIRONMENTS Brian L. TIERNEY, Jason LEE, Brian CROWLEY, Mason HOLDING Computing Sciences.
Accélération du Rendu Volumique basée sur la Quantification des Voxels
SI3 MAM3 Hydro Nathan Cohen Igor Litovsky Christophe Papazian
Introduction à l’Algorithmique
PROBLEMES OUVERTS QUESTIONS OUVERTES
Réalisation dun compréhenseur multidimensionnel Projet Master Informatique 1ère année Année 2005 Christophe MOUFLIN Jérôme COPPENS.
IPv6 et la Mobilité DESS Réseaux 1-INTRODUCTION
Cours n°2M2. IST-IE (S. Sidhom) UE 303 Promo. M2 IST-IE 2005/06 Conception dun système d'information multimédia Architecture trois-tiers : PHP/MySQL &
Journées franciliennes 2006 Moussa ELKIHEL (LAAS-CNRS;UPS Toulouse )
ACS et Séquences Comportementales en environnements non-markoviens
Parallélisation d’un Algorithme CNFT
Rational Unified Process (RUP)
Goliath Notice d’utilisation.
Introduction aux CMS.
Sélection automatique d’index et de vues matérialisées
Le service d’encaissement des TItres Par Internet (TIPI)
Etienne Bertaud du Chazaud
DYNAMIC DOUCET Conseil, 1 bis rue Marcel Paul, MASSY CEDEX Tél : Fax : DYNAMIC ! Le.
Olivier DERUELLE Erwan FOUYER Maxime JOUIN Rodolphe LOUE
Journée thématique du GDR IFS « Réduction de modèle en IFS » ENSAM – Jeudi 18 mai 2006 Validation de l’approche de la réduction a priori - POD sur l'équation.
Auto Exterior Scoop SQP PROCESSUS 24 juillet 2006 Version validée V01.
IFT-2000: Structures de Données Listes chaînées Dominic Genest, 2009.
CLIQUEZ POUR COMMENCER LA LECON!
Mémoires Partagées Distribuées pour systèmes dynamiques à grande échelle Vincent Gramoli.
Optimisation et parallélisation de code pour processeur à instructions SIMD multimedia François Ferrand.
Gestion Informatisée du Brevet Informatique et Internet
Pr. Alain Greiner (LIP6 - ASIM) Daniel Millot, Philippe Lalevee (INT)
IFT-10541A : Hiver 2003 Semaine 1 : Type de données abstrait.
Structures de données IFT-10541
La Vallée des Mammouths
Gei 431 Architecture des ordinateurs II – Frédéric Mailhot Et maintenant, où allons-nous? Après toutes les techniques vues jusquici: Que peut-on faire.
Mise en oeuvre des MMCs L'utilisation des MMCs en reconnaissance des formes s'effectue en trois étapes : définition de la topologie de la chaîne de Markov,
Standard Template Library
Leçon 1 : notion dobjet IUP Génie Informatique Besançon Méthode et Outils pour la Programmation Françoise Greffier Université de Franche-Comté.
Structures de données IFT-2000
Optimisation dynamique logicielle des accès aux données par prédiction de Markov sur les pas en mémoire et préchargement. Implantation dans le compilateur.
Structures de données IFT-2000 Abder Alikacem Retour sur les listes ordonnées Département dinformatique et de génie logiciel Édition Septembre 2009.
Analyse des Algorithmes
L’adaptativité pour un solveur de l’équation de Vlasov
Patrons de conceptions de créations
Projet Télédétection Vidéo Surveillance Deovan Thipphavanh – Mokrani Abdeslam – Naoui Saïd Master 2 Pro SIS / 2006.
Module 8 : Surveillance des performances de SQL Server
André Seznec Caps Team IRISA/INRIA 1 Processeurs Hautes Performances Panorama et Nouveaux Défis André Seznec IRISA/INRIA
Cours de Structure et Technologie des composants d’ordinateurs
Hatainville Les Moitiers d’Allonne – Tel : Website : stratic.online.com La démarche projet Mars 2001.
Qu'est-ce qu'un ERP  Outils automatisé pour modéliser les comportements d'une entreprise afin de les rendre plus automatiques.
Contrôle d’accès sur le client pour des documents XML Luc Bouganim, François Dang-Ngoc, Philippe Pucheral INRIA Rocquencourt & Université de Versailles.
5ième Classe (Mercredi, 19 octobre) Prog CSI2572.
D. E ZEGOUR Institut National d ’Informatique
1 Utilisation du serveur FAD de l’ENSG Instruction aux utilisateurs 29 septembre 2012.
ETNA – 1ème année Guillaume Belmas –
Construction d'une hiérarchie mémoire faible consommation
Projet de Fin d’Etudes – Optimisation SSE 1/28. 1) Présentation du Stage 2) Les instructions SSE 3) Algorithme DSP Audio Conclusion 2/28 Projet de Fin.
La programmation par objets Principes et concepts Etude de Smalltalk.
Soutenance de Stage DEA / DESS
11° Rencontres Médicales de L’Eure Messagerie Sécurisée de Santé
L T I Laboratoire de Téléinformatique 2 Projet de semestre Parseur XML basé sur la DTD : Buts –Utiliser la grammaire définissant un type de fichiers XML.
Simulation de traces réelles d’E/S disque de PC. Jalil Boukhobza, Claude Timsit Perpignan le 06/10/2006.
MINI‐PROJET DE GROUPE REALISE DANS LE CADRE DU COURS DE GEN
Création et Optimisation de Modules Audio avec les instructions SSE
Développement d’un application: Suivi de flux RSS SLAKMON Benjamin.
Architecture et technologie des ordinateurs II
MP2P PROTOCOLE & SYSTÈME DE STOCKAGE REDONDANT COACHING 3 – 21/05/2015 Julien DUBIEL – Mathieu CORRE – Francis VISOIU MISTRIH.
Les mémoires la préparation de: chaimaa hamdou.
LES ATELIERS PRODUCTION. 1.Qu’est-ce qu’un atelier «PRODUCTION » 2.Réactions et questions 3.Élaboration d’une séquence atelier PRODUCTION 4.Échanges et.
Vous présente en quelques réalisations un réel savoir-faire, le fruit de longues années d’expériences, aujourd’hui à votre service. Toutes les fonctionnalités.
Transcription de la présentation:

Préchargement de données dans un logiciel DSM Jean Christophe Beyler (ICPS-LSIIT) Michael Klemm (Uni. Erlangen) Ronny T. Lampert (Uni. Erlangen) 01/06/2006

Plan Présentation Esodyp Jackal Synthèse Conclusion

Présentation Interaction entre deux systèmes : Esodyp (Entirely Software Dynamic Prefetcher) : Prédicteur Markovien Système développé à lICPS Jackal : Système Software DSM en Java Développé par les universités dErlangen et Amsterdam

Esodyp Prédicteur daccès aux données Etudie le comportement mémoire Les accès mémoire Les défauts de cache Il permet de : Savoir quelles données seront nécessaires Précharger les données dans le cache

Modèle Markovien Analyse statistique dune suite S déléments (des accès mémoire dans notre cas) Mise sous forme de couples (X,Y) où: X et Y sont des éléments de la suite X précède directement Y Mais aussi (S,Y) où: S est une sous suite de S La séquence S précède directement Y

Un exemple de graphe

Deux phases Déroulement du modèle : Le modèle construit le graphe Temps de construction du graphe élevé Utilise les informations reçues Précharge les données Vérifie si le modèle correspond Remet à zéro si nécessaire Phase de construction et phase de prédiction

Distance de préchargement Paramètre important du prédicteur Trop petite : la donnée risque de ne pas être dans le cache (latence) Trop grande : la donnée risque dêtre écrasée dans le cache La distance dépend de lapplication et du flux de données

Jackal DSM : Distributed Shared Memory Système en software Le programmeur perçoit la mémoire comme étant entièrement partagée Cest au système DSM de gérer les communications et transferts entre les noeuds.

Jackal Double problème : Il faut limiter le nombre de messages Il faut limiter le nombre de défauts de cache Le prédicteur doit donc : Etre précis dans la prédiction des N prochains accès

Vérification daccès

Comparaison Avec un processeur : Facilité pour les prédictions Utilisation des sauts mémoire Avec Jackal : Plus compliqué pour les prédictions On ne peut pas utiliser les sauts

Appels vers Esodyp

Fenêtre de préchargement

Différence pour la prédiction Besoin dunicité pour les prédictions Lors de la création de la liste Parcourt le graphe en coloriant les noeuds pour ne pas y revenir Lutilisation des adresses : Grossit le graphe Le rend plus exact donc plus sensible au changement de phase

Vue Générale

Limitations Les objets sont tous sur des noeuds différents On doit envoyer autant de messages que sans la prédiction Utiliser une heuristique pour limiter les messages Les objets préchargés ne servent pas Le coût dun message envoyant 5 objets est presque le même quenvoyer un seul objet

Performances NomOriginal(ms)Optimisé (ms)Ratio Liste chaînée 1024 elem – 25 iter Tableau 2560 elem – 500 iter Stencil 2 thread – 200 elem – 5 iter Stencil Stencil Stencil

Conclusion Lajout dun prédicteur dans un système comme Jackal peut être bénéfique Le nombre de communications peut être largement réduit en concaténant les demandes de transfert. Le surcoût du système de prédiction peut être rentabilisé par ce gain de temps.