
Eine These des ZITIUS (Singular Research Centre in Tecnoloxia da Information über die Universität von Santiago de Compostela) zeigt, wie die Leistung von Servern, die sich mit der Verwaltung mehrerer Aufgaben oder Benutzer befassen, um bis zu 70% gesteigert werden kann.
Multi-Core-Prozessoren - auch als Multi-Core bekannt - sind die technologische Basis aller Computer heute: PCs, Tablets, Smartphones oder sogar Smartwatchs integrieren diese Art von Hardware-Architekturen in ihre Schaltkreise, vor allem aufgrund ihrer Fähigkeit, verschiedene Aufgaben gleichzeitig auszuführen. Bei Servern, die für Internetdienste, wissenschaftliche Simulationen oder industrielle Berechnungen bestimmt sind, erhöhen sich die Rechenpotenziale dank der größeren Anzahl von Prozessoren, ein Vorteil, der es diesen Maschinen ermöglicht, so komplexe Aufgaben zu bewältigen, wie den Dienst an vielen Nutzern gleichzeitig zu erbringen oder Simulationen mit großen Datenmengen zu lösen; diese Potenzialität ist jedoch bei weitem nicht einfach.
Gerade auf den Servern spielt die räumliche Anordnung der Hardware-Elemente eine entscheidende Rolle. Ein besonderes Merkmal dieser Art von Computern ist, dass der Zugriff auf den Speicherort - den Speicher - geteilt wird, was bedeutet, dass alle Prozessoren und ihre Kernel jederzeit darauf zugreifen können, um Daten zu erhalten; aber je nachdem, wie der Server intern aufgebaut ist, werden einige dieser Kernel die Möglichkeit haben, auf Teile des Speichers schneller als auf andere zuzugreifen. Diese kleinen Unterschiede sind aufgrund ihres engen Zusammenhangs mit einem möglichen Leistungsverlust bei den Servern ein Bereich von höchstem wissenschaftlichem Interesse; die Bedeutung ihrer Studie liegt darin, dass die Technologie die Prozessoren jährlich schneller macht, aber die Speichergeschwindigkeit steigt nicht im gleichen Tempo an, so dass die Geschwindigkeitsdifferenz zwischen beiden immer größer wird.
Programmierer berücksichtigen normalerweise die Anzahl der Kerne, sorgen sich aber selten um den genauen Punkt des Speichers, in dem die Informationen gespeichert werden. Auf diese Weise ordnen Betriebssysteme (wie Windows, Linux, IOs oder Android) die Arbeitsteilung innerhalb eines Servers an, indem sie die Daten im Speicher speichern, ohne zu viel Aufmerksamkeit darauf zu verwenden, welchen Kernel sie verwenden. In der Praxis kann die mangelnde Bereitschaft, Zugang zu den verschiedenen Speicherbereichen zu haben, zu einer deutlichen Verringerung der Leistung führen, wodurch die Zeit für die Durchführung der Programme erhöht wird.
Hardwarezähler: 'Spione' auf niedrigem Niveau
Seit einiger Zeit setzen Prozessoren darauf, in ihre Entwürfe ein Werkzeug aufzunehmen, das als Hardware-Zähler bekannt ist, eine Art von Protokollen, die darauf ausgelegt sind, zu bezeugen, was innerhalb des Echtzeit-Prozessors geschieht; ihre Antwort zu analysieren, kann der Programmierer das Verhalten aller Anwendungen kennen, die auf seinem Computer laufen, bevor die Ausführung abgeschlossen ist, sowie der verschiedenen Threads oder 'Hils' - kleine, teilweise unabhängige Fragmente des Programms, die gemeinsam arbeiten, aber für die Ausführung in verschiedenen Kernen isoliert werden können. Unter anderem bieten Hardware-Zähler Details über den Zugriff auf die Speicherdaten dieser Fäden.
Mit Hilfe dieser Informationen hat die CITUS Computerarchitektur-Gruppe neue Leistungsmodelle für die Serverimplementierung entwickelt, die im Wesentlichen zwei wesentliche Vorteile bieten: Erstens zeigen sie den Programmierern das Verhalten ihres Codes und geben ihnen Hinweise darauf, wie sie es verbessern können; andererseits ermöglichen sie es jedoch, entscheidungsorientierte Strategien während der Programmdurchführung zu entwickeln, um ihre Leistung zu verbessern. Zu diesem Zweck haben sie ein spezielles Ziel-Tool entwickelt, das in der Lage ist, die von den Zählern erzeugten Informationen zu erhalten und Leistungsmuster zu zeigen, sehr komfortabel für den Benutzer und mit geringem Einfluss auf die Leistung des Systems.
Diese Informationen haben auch Wissenschaftlern geholfen, ein System der Drahtmigration zu schaffen, das die Threads automatisch zwischen den verschiedenen Prozessorenkernen bewegt ('Migra'), um den besten Standort für jeden zu finden und seine Echtzeitausführung auf transparente Weise für den Benutzer zu optimieren. Im Wesentlichen sammelt dieses Migrationssystem ständig Informationen über das Verhalten der Fäden - eine wirtschaftliche Strategie im Hinblick auf die Effizienz, da der Einsatz von Hardware-Zählern die Ausführung um weniger als 2% verlangsamt - und nutzt sie, um den Kern zu identifizieren, der am besten geeignet ist, die Fäden (oder Programme) so effektiv wie möglich auszuführen.
Verbesserungen von bis zu 70%
Die Arbeit, die auf einer Dissertation beruhte, die vor kurzem vom Forscher Oscar García beim CITius verteidigt wurde, wurde nach der Bewertung der Genauigkeit des Drahtmigrationssystems durch Tests auf der Grundlage der Parallel Benchmarks NAS, einer von Ingenieuren der amerikanischen Weltraumorganisation (NASA) entworfenen Testbank zur Messung der Leistung von Computern, validiert.
Während des Validierungsprozesses wurden vier verschiedene Programme gleichzeitig auf einem Server mit identischer Anzahl von Prozessoren ausgeführt (mit einer Annahme, dass vier Benutzer gleichzeitig mit demselben Server verbunden sind); so wurde festgestellt, dass, wenn alle Programme auf Prozessoren ausgeführt werden, die auf ihre Daten auf die effizienteste Weise zugreifen - d. h. immer vom geeignetsten Speicher lesen -, die Dinge einfach gut funktionieren, etwas Besseres, als es normalerweise der Fall ist, wenn der Verteilungsmanager das Betriebssystem ist. Sobald die Programme den Speicher so langsam wie möglich lesen, fällt die Leistung stürmisch ab, ohne dass das Betriebssystem etwas tun könnte, um ihn zu beheben, da es keine Informationen über die Verwendung des Speichers verwendet.
Die aufeinanderfolgenden Tests zeigten, wie in diesen Situationen das im CITIUS entwickelte Drahtmigrationssystem die Leistung um bis zu 70% verbessern konnte. Ergebnisse, die, wenn sie in das Betriebssystem integriert werden, die Leistung bei Servern mit mehreren Benutzern erheblich verbessern könnten. Wie die Autoren der Arbeit erklären, würde sich der qualitative Sprung vor allem in Fällen wie Internetservern oder bei Problemen mit wissenschaftlichen oder technischen Simulationen bemerkbar machen, da es sich um Umgebungen handelt, in denen Programme mit großem Speichereinsatz und einer erheblichen Anzahl von Threads durchgeführt werden, und dies zu einem Ergebnis führen.
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