Análisis de la Ejecución de Programas Fragmentados Basados en Factores SLOW

Al ejecutar programas paralelos basados en el paradigma de paralelismo de tareas, se deben abordar varios problemas, como elegir el orden en el que se inician las tareas, considerando las dependencias entre ellas, distribuyendo datos y tareas a través de procesos paralelos y equilibrando la utilización de recursos. Estos problemas caen bajo la categoría de programación paralela a nivel de sistema y generalmente son manejados por un sistema de ejecución dedicado. El rendimiento final de un programa paralelo depende de cuán efectivamente se abordan estos problemas, así como de la estructura y características del algoritmo subyacente. Si el rendimiento del programa es insuficiente, puede requerirse optimización, lo que necesita identificar los cuellos de botella que obstaculizan su rendimiento. El perfilado puede ser utilizado para identificar los cuellos de botella del programa al recopilar métricas de rendimiento que pueden revelar la fuente de los problemas de rendimiento. Sin embargo, las herramientas convencionales comúnmente utilizadas para el perfilado de programas paralelos no son capaces de proporcionar una respuesta en términos de los conceptos requeridos, debido a la dificultad de analizar la ejecución asíncrona de múltiples tareas, así como la incapacidad para diferenciar entre los componentes de la aplicación (múltiples tareas) y del sistema (sistema operativo) dentro de un programa en ejecución. En consecuencia, tales programas requieren el desarrollo de nuevas técnicas de perfilado y análisis. El artículo discute el problema de obtener características de rendimiento comprensibles de programas paralelos basados en tareas para análisis y optimización del rendimiento. Se sugiere evaluar la influencia de los siguientes factores: Hambre, Latencia, Sobrecarga y Espera para la resolución de contenciones (SLOW). Se presenta un algoritmo para obtener las características correspondientes para el sistema de programación fragmentada LuNA, así como un método para analizarlas y optimizar programas LuNA. La corrección del enfoque se ha demostrado en una serie de pruebas sintéticas. Se muestra la aplicación del enfoque al análisis del programa de simulación numérica "del mundo real".