A exploração eficiente do paralelismo no nível de threads tem sido um desafio para os desenvolvedores de softwares. Como muitas aplicações não escalam com o número de núcleos, aumentar cegamente o número de threads pode não produzir os melhores resultados em desempenho ou energia. No entanto, a tarefa de escolher corretamente o número ideal de threads não é simples: muitas variáveis estão envolvidas (por exemplo, saturação do barramento off-chip e sobrecarga de sincronização de dados), que mudam de acordo com diferentes aspectos do sistema (por exemplo, conjunto de entrada, micro-arquitetura) e mesmo durante a execução da aplicação. Para abordar esse complexo cenário, esta tese apresenta Aurora. Ela é capaz de encontrar automaticamente, em tempo de execução e com o mínimo de sobrecarga, o número ideal de threads para cada região paralela da aplicação e se readaptar nos casos em que o comportamento de uma região muda durante a execução. Aurora trabalha com o OpenMP e é completamente transparente tanto para o programador quanto para o usuário final: dado um binário de uma aplicação OpenMP, Aurora o otimiza sem nenhuma transformação ou recompilação de código. Através da execução de quinze benchmarks conhecidos em quatro processadores multi-core, mostramos que Aurora melhora o trade-off entre desempenho e energia em até: 98% sobre a execução padrão do OpenMP; 86% sobre o recurso interno do OpenMP que ajusta dinamicamente o número de threads; e 91% quando comparado a uma emulação do feedback-driven threading. / Efficiently exploiting thread-level parallelism has been challenging for software developers. As many parallel applications do not scale with the number of cores, blindly increasing the number of threads may not produce the best results in performance or energy. However, the task of rightly choosing the ideal amount of threads is not straightforward: many variables are involved (e.g. off-chip bus saturation and overhead of datasynchronization), which will change according to different aspects of the system at hand (e.g., input set, micro-architecture) and even during execution. To address this complex scenario, this thesis presents Aurora. It is capable of automatically finding, at run-time and with minimum overhead, the optimal number of threads for each parallel region of the application and re-adapt in cases the behavior of a region changes during execution. Aurora works with OpenMP and is completely transparent to both designer and end-user: given an OpenMP application binary, Aurora optimizes it without any code transformation or recompilation. By executing fifteen well-known benchmarks on four multi-core processors, Aurora improves the trade-off between performance and energy by up to: 98% over the standard OpenMP execution; 86% over the built-in feature of OpenMP that dynamically adjusts the number of threads; and 91% over a feedback-driven threading emulation.

A exploração eficiente do paralelismo no nível de threads tem sido um desafio para os desenvolvedores de softwares. Como muitas aplicações não escalam com o número de núcleos, aumentar cegamente o número de threads pode não produzir os melhores resultados em desempenho ou energia. No entanto, a tarefa de escolher corretamente o número ideal de threads não é simples: muitas variáveis estão envolvidas (por exemplo, saturação do barramento off-chip e sobrecarga de sincronização de dados), que mudam de acordo com diferentes aspectos do sistema (por exemplo, conjunto de entrada, micro-arquitetura) e mesmo durante a execução da aplicação. Para abordar esse complexo cenário, esta tese apresenta Aurora. Ela é capaz de encontrar automaticamente, em tempo de execução e com o mínimo de sobrecarga, o número ideal de threads para cada região paralela da aplicação e se readaptar nos casos em que o comportamento de uma região muda durante a execução. Aurora trabalha com o OpenMP e é completamente transparente tanto para o programador quanto para o usuário final: dado um binário de uma aplicação OpenMP, Aurora o otimiza sem nenhuma transformação ou recompilação de código. Através da execução de quinze benchmarks conhecidos em quatro processadores multi-core, mostramos que Aurora melhora o trade-off entre desempenho e energia em até: 98% sobre a execução padrão do OpenMP; 86% sobre o recurso interno do OpenMP que ajusta dinamicamente o número de threads; e 91% quando comparado a uma emulação do feedback-driven threading. / Efficiently exploiting thread-level parallelism has been challenging for software developers. As many parallel applications do not scale with the number of cores, blindly increasing the number of threads may not produce the best results in performance or energy. However, the task of rightly choosing the ideal amount of threads is not straightforward: many variables are involved (e.g. off-chip bus saturation and overhead of datasynchronization), which will change according to different aspects of the system at hand (e.g., input set, micro-architecture) and even during execution. To address this complex scenario, this thesis presents Aurora. It is capable of automatically finding, at run-time and with minimum overhead, the optimal number of threads for each parallel region of the application and re-adapt in cases the behavior of a region changes during execution. Aurora works with OpenMP and is completely transparent to both designer and end-user: given an OpenMP application binary, Aurora optimizes it without any code transformation or recompilation. By executing fifteen well-known benchmarks on four multi-core processors, Aurora improves the trade-off between performance and energy by up to: 98% over the standard OpenMP execution; 86% over the built-in feature of OpenMP that dynamically adjusts the number of threads; and 91% over a feedback-driven threading emulation.

A exploração eficiente do paralelismo no nível de threads tem sido um desafio para os desenvolvedores de softwares. Como muitas aplicações não escalam com o número de núcleos, aumentar cegamente o número de threads pode não produzir os melhores resultados em desempenho ou energia. No entanto, a tarefa de escolher corretamente o número ideal de threads não é simples: muitas variáveis estão envolvidas (por exemplo, saturação do barramento off-chip e sobrecarga de sincronização de dados), que mudam de acordo com diferentes aspectos do sistema (por exemplo, conjunto de entrada, micro-arquitetura) e mesmo durante a execução da aplicação. Para abordar esse complexo cenário, esta tese apresenta Aurora. Ela é capaz de encontrar automaticamente, em tempo de execução e com o mínimo de sobrecarga, o número ideal de threads para cada região paralela da aplicação e se readaptar nos casos em que o comportamento de uma região muda durante a execução. Aurora trabalha com o OpenMP e é completamente transparente tanto para o programador quanto para o usuário final: dado um binário de uma aplicação OpenMP, Aurora o otimiza sem nenhuma transformação ou recompilação de código. Através da execução de quinze benchmarks conhecidos em quatro processadores multi-core, mostramos que Aurora melhora o trade-off entre desempenho e energia em até: 98% sobre a execução padrão do OpenMP; 86% sobre o recurso interno do OpenMP que ajusta dinamicamente o número de threads; e 91% quando comparado a uma emulação do feedback-driven threading. / Efficiently exploiting thread-level parallelism has been challenging for software developers. As many parallel applications do not scale with the number of cores, blindly increasing the number of threads may not produce the best results in performance or energy. However, the task of rightly choosing the ideal amount of threads is not straightforward: many variables are involved (e.g. off-chip bus saturation and overhead of datasynchronization), which will change according to different aspects of the system at hand (e.g., input set, micro-architecture) and even during execution. To address this complex scenario, this thesis presents Aurora. It is capable of automatically finding, at run-time and with minimum overhead, the optimal number of threads for each parallel region of the application and re-adapt in cases the behavior of a region changes during execution. Aurora works with OpenMP and is completely transparent to both designer and end-user: given an OpenMP application binary, Aurora optimizes it without any code transformation or recompilation. By executing fifteen well-known benchmarks on four multi-core processors, Aurora improves the trade-off between performance and energy by up to: 98% over the standard OpenMP execution; 86% over the built-in feature of OpenMP that dynamically adjusts the number of threads; and 91% over a feedback-driven threading emulation.