Extensões ao simulador cloudsim baseado no modelo de sobrecarga por acoplamento parasítico de primeira ordem para estudar o escalonamento de CPU em sistemas cloud

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: Jorge, Hudson
• Orientador(a): Wille, Emílio Carlos Gomes
• Banca de defesa: Wille, Emílio Carlos Gomes, Bona, Luis Carlos Erpen, Duarte, Elias Procópio
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: eng
• Instituição de defesa: Universidade Tecnológica Federal do Paraná; Curitiba
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Processamento paralelo (Computadores); Processamento paralelo (Computadores) - Simulação por computador; Redes de computadores; Simulação (Computadores); Processamento paralelo (Computadores) - Desempenho; Arquitetura de computador; Engenharia elétrica Parallel processing (Electronic computer); Parallel processing (Electronic computer); Parallel processing (Electronic computer) - Computer simulation; Computer networks; Computer simulation; Parallel processing (Electronic computer) - Performance; Computer architecture; Electric engineering
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
• Link de acesso: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/4313

O aumento de performance em CPUs paralelas é dependente de muitos fatores como comportamento das aplicações, cache disponível, eficiência do uso do cache. Simuladores em computadores são usados para prever ou comparar a performance de processadores multi-core; eles são categorizados como modelos ciclo-precisos ou de alto nível. Os modelos cliclo-precisos são baseados na teoria de filas para passo-a-passo conduzir a simulação a executar as operações necessárias para consumir um modelo que representa o tamanho da aplicação. Os modelos de alto nível são usados para coletar, usualmente através de hardware adicional, informações não acessíveis que representam o comportamento do sistema em operação. Nos dois casos, eles são complexos porque uma longa sequência de filas (ciclo-preciso) controlam o processo, fazendo com que a simulação sejam muito demoradas. No caso de alto nível, muitas vezes é necessário um hardware completamente diferente do sistema real a fim de ler os estados necessários. Além disso, às vezes sistemas com lógica programável são usados para implementar o controle de cache, filas e protocolos de comunicação o que aumenta o tempo de execução, por causa as restrições de clock desse hardware adicional. Baseado em um modelo simples proposto por Kandalintsev e Lo Cigno, o Modelo BFO (First Order Performance), toda a complexidade da arquitetura interna é estudada como interferência parasítica de uma CPU/core lutando por recursos comuns. Eles introduziram um fator de acoplamento, que incorpora a essencia do comportamento de performance observado em um sistema. Neste trabalho, usamos o modelo BFO para implementar um simulador ciclo-preciso rápido capaz de manusear grandes sistemas. Para tanto o simulador CloudSim foi extendido para se comportar como um simulador ciclo-preciso. Basicamente implementamos modelos de CPU e modelos de aplicação que poder dar conta da complexidade de diferentes tipos de cenários (comportamento de CPU distintos quando rodando diferentes tipos de aplicação). Usando medidas off line nós treinamos o modelo para extrair os fatores de acoplamento necessários para alimentar o simulador. Testamos o comportamento em pares para estar seguros de que a implementação poderia reproduzir os testes medidos. Nossas simulações consideram até 14 cores (no caso de m Xeon E5-2880v4) e para melhorar a qualidade dos resultados introduzimos um fator de correção para minimizar o erro observado (que parece ser exponencial), com bons resultados.