Parallel and Distributed Systems Group

Bonjour,J’ai le plaisir de vous inviter à ma soutenance de thèse intitulée “De la collecte de trace à la prédiction du comportement d’applications parallèles” [pdf]. Le résumé est disponible ci-dessous.

La soutenance aura lieu en français le lundi 28 novembre à 14h, dans l’amphithéâtre 3 des locaux de Télécom SudParis au 19 place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau. Un accès en visioconférence sera disponible au lien suivant : https://webconf.imt.fr/frontend/fra-v2m-fsg-cuu.

Le jury sera composé de :
– Mme Amel Bouzeghoub, Professeure – Télécom SudParis (Examinatrice)
– M. Patrick Carribault, Chercheur – CEA/DAM (Examinateur)
– M. Denis Conan, Maître de conférences HDR – Télécom SudParis (Directeur de thèse)
– Mme Camille Coti, Professeure – Université du Québec à Montréal (Rapporteuse)
– M. Arnaud Legrand, Directeur de recherche – INRIA Grenoble (Examinateur)
– M. Samuel Thibault, Professeur – Université de Bordeaux (Rapporteur)
– M. François Trahay, Maître de conférences HDR – Télécom SudParis (Encadrant)

La soutenance sera suivie d’un pot.

Résumé :

Afin d’exploiter les ressources des serveurs et des supercalculateurs, les développeurs ont recours à des modèles de programmations spécifiques qui sont mis en œuvre par des runtimes dont le rôle est de permettre à chaque programme d’exploiter pleinement les capacités de la machine qui l’exécute. Pour cela, les runtimes doivent prendre des décisions qui ont un impact direct sur les performances. Pour prendre de bonnes décisions, les runtimes essaient d’anticiper le comportement futur des programmes, mais les moyens à leur disposition sont limités.

Nous présentons Pythia, un oracle générique permettant aux runtimes de prédire le comportement futur d’un programme. Nous décrivons comment enregistrer une trace d’exécution d’un programme pour en capturer la structure sous la forme d’une grammaire. Nous développons un algorithme performant capable de construire une telle grammaire à la volée pendant l’exécution d’un programme sans dégrader ses performances. Nous montrons ensuite comment utiliser une grammaire représentant la structure d’une exécution d’un programme pour prédire son comportement futur lors de ses exécutions ultérieures. Pythia permet en particulier d’explorer un arbre probabilisé des prochaines actions potentielles d’un programme.

L’évaluation de notre travail montre que les prédictions de Pythia peuvent être utilisées pour implémenter des optimisations au sein d’un runtime. Nous faisons aussi la démonstration de l’utilisabilité de Pythia en l’utilisant pour mettre en œuvre une stratégie de parallélisme adaptatif au sein d’un runtime OpenMP existant.

——————————————————-

[English]

Dear colleagues,

I have the pleasure to invite you to the defense of my PhD entitled “From trace collection to the prediction of the behaviour of parallel applications”. The abstract is below. The defense will take place in French on Monday, November 28 at 2:00 pm, in amphitheater 3 of the Télécom SudParis building at 19 place Marguerite Perey, 91120 Palaiseau. A videoconference access will be available at the following url: https://webconf.imt.fr/frontend/fra-v2m-fsg-cuu.

The jury will be composed of:
– Mrs. Amel Bouzeghoub, Professor – Télécom SudParis (Examiner)
– Mr. Patrick Carribault, Researcher – CEA/DAM (Examiner)
– Mr. Denis Conan, Associate Professor HDR – Télécom SudParis (Director)
– Mrs. Camille Coti, Professor – Université du Québec à Montréal (Reviewer)
– Mr. Arnaud Legrand, Research director – INRIA Grenoble (Examiner)
– Mr. Samuel Thibault, Professor – Université de Bordeaux (Reviewer)
– Mr. François Trahay, Associate Professor HDR – Télécom SudParis (Co-director)

The defense will be followed by a buffet.

Abstract:

In order to exploit the resources of servers and supercomputers, developers use specific programming models that are implemented by runtimes. Runtimes allow each program to fully exploit the capacities of the machine that executes it. To do this, runtimes take decisions that have a direct impact on the performance of the programs. In order to take good decisions, runtimes try to anticipate the future behavior of the programs, but the means at their disposal are limited.

We present Pythia, a generic oracle allowing runtimes to predict the future behavior of a program. We describe how to record an execution trace and to capture its structure in the form of a grammar. We develop an algorithm capable of building such a grammar on the fly during the execution of a program without degrading its performance. We then show how to use a grammar representing the structure of a program execution to predict its future behavior during its subsequent executions. In particular, Pythia allows to explore a probabilized tree of potential next actions of a program.

The evaluation of our work shows that the predictions of Pythia can be used to implement optimizations within a runtime. We have also demonstrated the usability of Pythia by using it to implement an adaptive parallelism strategy within an existing OpenMP runtime.