Parametrização do paralelismo de stream em Benchmarks da suíte Parsec

Abstract

Para o projetista de software paralelo, é importante entender os impactos causados no desempenho a fim de entregar um software escalável e eficiente. Esses impactos podem ser essencialmente causados pelas características comportamentais das aplicações paralelas. Diante disso, elas podem ser representadas em benchmarks, uma vez que eles permitem avaliar e entender as suas características de desempenho. Além disso, a literatura indica que aplicações paralelas do mesmo domínio apresentam comportamentos similares. No entanto, os tradicionais benchmarks pouco exploram a parametrização das características relativas ao domínio da aplicação (ex. PARSEC). O desafio deste trabalho é permitir a parametrização das características de aplicações do domínio de processamento paralelo de stream (ou stream parallelism como é conhecido em inglês). Por isso, foram escolhidas duas aplicações (Dedup e Ferret) representativas deste domínio da suite PARSEC. O objetivo é identificar as características do paralelismo de stream e implementar o suporte à parametrização de tais características. A partir dos experimentos realizados, constatou-se que a possibilidade de parametrizar a novas características do paralelismo de stream implementadas, impactaram significativamente no desempenho dessas aplicações. Na maioria dos casos, a parametrização melhora o throughput, a latência, o service time e o tempo de execução. Além disso, uma vez que não foram avaliados o desempenho da arquitetura e dos frameworks de programação paralela, os resultados obtidos na presente pesquisa motivam novas investigações para compreender outros padrões comportamentais causados pela parametrização das aplicações.

The parallel software designer aims to deliver efficient and scalable applications. This can be done by understanding the performance impacts of the application’s characteristics. Parallel applications of the same domain use to present similar patterns of behavior and characteristics. One way to go for understanding and evaluating the applications’ characteristics is using parametrizable benchmarks, which enables users to play with the important characteristics when running the benchmark. However, the parametrization technique must be better exploited in the available benchmarks, especially on stream processing application domain. Our challenge is to enable the parametrization of the stream processing applications’ characteristics (also known as stream parallelism) through benchmarks. Mainly because this application domain is widely used and the benchmarks available for it usually do not support the evaluation of important characteristics from this domain (e.g., PARSEC). Therefore, the goal is to identify the stream parallelism characteristics present in the PARSEC benchmarks and implement the parametrization support for ready to use. We selected the Dedup and Ferret applications, which represent the stream parallelism domain. In the experimental results, we observed that our implemented parametrization has caused performance impacts in this application domain. In the most cases, our parametrization improved the throughput, latency, service time, and execution time. Moreover, since we have not evaluated the computer architectures and parallel programming frameworks’ performance, the results have shown new potential research investigations to understand other patterns of behavior caused by the parametrization.