Publikation: Autotuning of Exascale Applications Wit...
Stammdaten
Titel: | Autotuning of Exascale Applications With Anomalies Detection |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | The execution of complex distributed applications in exascale systems faces many challenges, as it involves empirical evaluation of countless code variations and application runtime parameters over a heterogeneous set of resources. To mitigate these challenges, the research field of autotuning has gained momentum. The autotuning automates identifying the most desirable application implementation in terms of code variations and runtime parameters. However, the complexity and size of the exascale systems make the autotuning process very difficult, especially considering the number of parameter variations that have to be identified. Therefore, we introduce a novel approach for autotuning exascale applications based on a genetic multi-objective optimization algorithm integrated within the ASPIDE exascale computing framework. The approach considers multi-dimensional search space with support for pluggable objective functions, including execution time and energy requirements. Furthermore, the autotuner employs a machine learning-based event detection approach to detect events and anomalies during application execution, such as hardware failures or communication bottlenecks. |
Schlagworte: | exascale computing, autotuning, events and anomalies detection, multi-objective optimization, IoT applications |
Publikationstyp: | Beitrag in Zeitschrift (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 26.11.2021 (Online) |
Erschienen in: |
Frontiers in Big Data
Frontiers in Big Data
(
Frontiers Media SA;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | 4 |
Heftnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | S. 1 - 14 |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 26.11.2021 |
ISBN (e-book): | - |
eISSN: | 2624-909X |
DOI: | http://dx.doi.org/10.3389/fdata.2021.657218 |
Homepage: | https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fdata.2021.657218/full |
Open Access |
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AutorInnen
Dragi Kimovski (intern) | ||||
Roland Mathá
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Gabriel Iuhasz (extern) | ||||
Fabrizio Marozzo (extern) | ||||
Dana Petcu (extern) | ||||
Radu Aurel Prodan (intern) |
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
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Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Informationstechnologie
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AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Zitationsindex |
Informationen zum Zitationsindex: Master Journal List
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Peer Reviewed |
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Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
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Arbeitsgruppen |
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Kooperationen
Organisation | Adresse | ||||
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West-Universität Temeswar
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RO - 300223 Timișoara |
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University of Calabria
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IT - 87036 Arcavacata di Rende |
Forschungsaktivitäten
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Projekte: |
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Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
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