Esta tese se concentra no escalonamento de operações de entrada e saída (E/S) como uma solução para melhorar o desempenho de sistemas de arquivos paralelos, aleviando os efeitos da interferência. É usual que sistemas de computação de alto desempenho (HPC) ofereçam uma infraestrutura compartilhada de armazenamento para as aplicações. Nessa situação, em que múltiplas aplicações acessam o sistema de arquivos compartilhado de forma concorrente, os acessos das aplicações causarão interferência uns nos outros, comprometendo a eficácia de técnicas para otimização de E/S. Uma avaliação extensiva de desempenho foi conduzida, abordando cinco algoritmos de escalonamento trabalhando nos servidores de dados de um sistema de arquivos paralelo. Foram executados experimentos em diferentes plataformas e sob diferentes padrões de acesso. Os resultados indicam que os resultados obtidos pelos escalonadores são afetados pelo padrão de acesso das aplicações, já que é importante que o ganho de desempenho provido por um algoritmo de escalonamento ultrapasse o seu sobrecusto. Ao mesmo tempo, os resultados do escalonamento são afetados pelas características do subsistema local de E/S - especialmente pelos dispositivos de armazenamento. Dispositivos diferentes apresentam variados níveis de sensibilidade à sequencialidade dos acessos e ao seu tamanho, afetando o quanto técnicas de escalonamento de E/S são capazes de aumentar o desempenho. Por esses motivos, o principal objetivo desta tese é prover escalonamento de E/S com dupla adaptabilidade: às aplicações e aos dispositivos. Informações sobre o padrão de acesso das aplicações são obtidas através de arquivos de rastro, vindos de execuções anteriores. Aprendizado de máquina foi aplicado para construir um classificador capaz de identificar os aspectos espacialidade e tamanho de requisição dos padrões de acesso através de fluxos de requisições anteriores. Além disso, foi proposta uma técnica para obter eficientemente a razão entre acessos sequenciais e aleatórios para dispositivos de armazenamento, executando testes para apenas um subconjunto dos parâmetros e estimando os demais através de regressões lineares. Essas informações sobre características de aplicações e dispositivos de armazenamento são usadas para decidir a melhor escolha em algoritmo de escalonamento através de uma árvore de decisão. A abordagem proposta aumenta o desempenho em até 75% sobre uma abordagem que usa o mesmo algoritmo para todas as situações, sem adaptabilidade. Além disso, essa técnica melhora o desempenho para até 64% mais situações, e causa perdas de desempenho em até 89% menos situações. Os resultados obtidos evidenciam que ambos aspectos - aplicações e dispositivos de armazenamento - são essenciais para boas decisões de escalonamento. Adicionalmente, apesar do fato de não haver algoritmo de escalonamento capaz de prover ganhos de desempenho para todas as situações, esse trabalho mostra que através da dupla adaptabilidade é possível aplicar técnicas de escalonamento de E/S para melhorar o desempenho, evitando situações em que essas técnicas prejudicariam o desempenho. / This thesis focuses on I/O scheduling as a tool to improve I/O performance on parallel file systems by alleviating interference effects. It is usual for High Performance Computing (HPC) systems to provide a shared storage infrastructure for applications. In this situation, when multiple applications are concurrently accessing the shared parallel file system, their accesses will affect each other, compromising I/O optimization techniques’ efficacy. We have conducted an extensive performance evaluation of five scheduling algorithms at a parallel file system’s data servers. Experiments were executed on different platforms and under different access patterns. Results indicate that schedulers’ results are affected by applications’ access patterns, since it is important for the performance improvement obtained through a scheduling algorithm to surpass its overhead. At the same time, schedulers’ results are affected by the underlying I/O system characteristics - especially by storage devices. Different devices present different levels of sensitivity to accesses’ sequentiality and size, impacting on how much performance is improved through I/O scheduling. For these reasons, this thesis main objective is to provide I/O scheduling with double adaptivity: to applications and devices. We obtain information about applications’ access patterns through trace files, obtained from previous executions. We have applied machine learning to build a classifier capable of identifying access patterns’ spatiality and requests size aspects from streams of previous requests. Furthermore, we proposed an approach to efficiently obtain the sequential to random throughput ratio metric for storage devices by running benchmarks for a subset of the parameters and estimating the remaining through linear regressions. We use this information on applications’ and storage devices’ characteristics to decide the best fit in scheduling algorithm though a decision tree. Our approach improves performance by up to 75% over an approach that uses the same scheduling algorithm to all situations, without adaptability. Moreover, our approach improves performance for up to 64% more situations, and decreases performance for up to 89% less situations. Our results evidence that both aspects - applications and storage devices - are essential for making good scheduling choices. Moreover, despite the fact that there is no scheduling algorithm able to provide performance gains for all situations, we show that through double adaptivity it is possible to apply I/O scheduling techniques to improve performance, avoiding situations where it would lead to performance impairment.

Balanceamento de carga é essencial para que aplicações paralelas tenham desempenho adequado. Conforme sistemas de computação paralelos crescem, o custo de uma má distribuição de carga também aumenta. Porém, o comportamento dinâmico que a carga computacional possui em certas aplicações pode induzir disparidades na carga atribuída a cada recurso. Portanto, o repetitivo processo de redistribuição de carga realizado durante a execução é crucial para que problemas de grande escala que possuam tais características possam ser resolvidos. Medidas que quantifiquem a distribuição de carga são um importante aspecto desse procedimento. Por estas razões, métricas frequentemente utilizadas como indicadores da distribuição de carga em aplicações paralelas são investigadas nesse estudo. Dado que balanceamento de carga é um processo dinâmico e recorrente, a investigação examina como tais métricas quantificam a distribuição de carga em intervalos regulares durante a execução da aplicação paralela. Seis métricas são avaliadas: percent imbalance, imbalance percentage, imbalance time, standard deviation, skewness e kurtosis. A análise revela virtudes e deficiências que estas medidas possuem, bem como as diferenças entres as mesmas como descritores da distribuição de carga em aplicações paralelas. Uma investigação como esta não tem precedentes na literatura especializada. / Load balance is essential for parallel applications to perform at their highest possible levels. As parallel systems grow, the cost of poor load distribution increases in tandem. However, the dynamic behavior the distribution of load possesses in certain applications can induce disparities in computational loads among resources. Therefore, the process of repeatedly redistributing load as execution progresses is critical to achieve the performance necessary to compute large scale problems with such characteristics. Metrics quantifying the load distribution are an important facet of this procedure. For these reasons, measures commonly used as load distribution indicators in HPC applications are investigated in this study. Considering the dynamic and recurrent aspect in load balancing, the investigation examines how these metrics quantify load distribution at regular intervals during a parallel application execution. Six metrics are evaluated: percent imbalance, imbalance percentage, imbalance time, standard deviation, skewness, and kurtosis. The analysis reveals the virtues and deficiencies each metric has, as well as the differences they register as descriptors of load distribution progress in parallel applications. As far as we know, an investigation as the one performed in this work is unprecedented.

No atual contexto de inovações em multi-core, em que as novas tecnologias de integração estão fornecendo um número crescente de transistores por chip, o estudo de técnicas de aumento de vazão de dados é de suma importância para os atuais e futuros processadores multi-core e many-core. Com a contínua demanda por desempenho computacional, as memórias cache vêm sendo largamente adotadas nos diversos tipos de projetos arquiteturais de computadores. Os atuais processadores disponíveis no mercado apontam na direção do uso de memórias cache L2 compartilhadas. No entanto, ainda não está claro quais os ganhos e custos inerentes desses modelos de compartilhamento da memória cache. Assim, nota-se a importância de estudos que abordem os diversos aspectos do compartilhamento de memória cache em processadores com múltiplos núcleos. Portanto, essa dissertação visa avaliar diferentes compartilhamentos de memória cache, modelando e aplicando cargas de trabalho sobre as diferentes organizações, a fim de obter resultados significativos sobre o desempenho e a influência do compartilhamento da memória cache em processadores multi-core. Para isso, foram avaliados diversos compartilhamentos de memória cache, utilizando técnicas tradicionais de aumento de desempenho, como aumento da associatividade, maior tamanho de linha, maior tamanho de memória cache e também aumento no número de níveis de memória cache, investigando a correlação entre essas arquiteturas de memória cache e os diversos tipos de aplicações da carga de trabalho. Os resultados mostram a importância da integração entre os projetos de arquitetura de memória cache e o projeto físico da memória, a fim de obter o melhor equilíbrio entre tempo de acesso à memória cache e redução de faltas de dados. Nota-se nos resultados, dentro do espaço de projeto avaliado, que devido às limitações físicas e de desempenho, as organizações 1Core/L2 e 2Cores/L2, com tamanho total igual a 32 MB (bancos de 2 MB compartilhados), tamanho de linha igual a 128 bytes, representam uma boa escolha de implementação física em sistemas de propósito geral, obtendo um bom desempenho em todas aplicações avaliadas sem grandes sobrecustos de ocupação de área e consumo de energia. Além disso, como conclusão desta dissertação, mostra-se que, para as atuais e futuras tecnologias de integração, as tradicionais técnicas de ganho de desempenho obtidas com modificações na memória cache, como aumento do tamanho das memórias, incremento da associatividade, maiores tamanhos da linha, etc. não devem apresentar ganhos reais de desempenho caso o acréscimo de latência gerado por essas técnicas não seja reduzido, a fim de equilibrar entre a redução na taxa de faltas de dados e o tempo de acesso aos dados. / In the current context of innovations in multi-core processors, where the new integration technologies are providing an increasing number of transistors inside chip, the study of techniques for increasing data throughput has great importance for the current and future multi-core and many-core processors. With the continuous demand for performance, the cache memories have been widely adopted in various types of architectural designs of computers. Nowadays, processors on the market point out for the use of shared L2 cache memory. However, it is not clear the gains and costs of these shared cache memory models. Thus, studies that address different aspects of shared cache memory have great importance in context of multi-core processors. Therefore, this dissertation aims to evaluate different shared cache memory, modeling and applying workloads on different organizations in order to obtain significant results from the performance and the influence of the shared cache memory multi-core processors. Thus, several types of shared cache memory were evaluated using traditional techniques to increase performance, such as increasing the associativity, larger line size, larger cache memory and also the increase on the cache memory hierarchy, investigating the correlation between the cache memory architecture and the workload applications. The results show the importance of integration between cache memory architecture project and memory physical design in order to obtain the best trade-off between cache memory access time and cache misses. According to the results, within evaluations, due to physical limitations and performance, organizations 1Core/L2 and 2Cores/L2 with total cache size equal to 32MB, using banks of 2 MB, line size equal to 128 bytes, represent a good choice for physical implementation in general purpose systems, obtaining a good performance in all evaluated applications without major extra costs of area occupation and power consumption. Furthermore, as a conclusion in this dissertation is shown that, for current and future integration technologies, traditional techniques for performance gain obtained with changes in the cache memory such as, increase of the memory size, increasing the associativity, larger line sizes etc.. should not lead to real performance gains if the additional latency generated by these techniques was not treated, in order to balance between the reduction of cache miss rate and the data access time.

Nos últimos anos, a crescente demanda por alto desempenho tem favorecido o surgimento de arquiteturas e algoritmos cada vez mais eficientes. A popularidade das plataformas distribuídas levanta novas questões no desenvolvimento de algoritmos paralelos tais como comunicação, heterogeneidade e dinamismo de recursos. Estas questões podem resultar em aplicações com carga de trabalho conhecida somente em tempo de execução. A irregularidade do algoritmo ou da entrada de dados também pode influenciar na carga de trabalho da aplicação. Uma aplicação paralela pode solucionar estas questões por meio de algoritmos dinâmicos ao utilizar técnicas de programação que definam o trabalho de uma tarefa e possibilitem a utilização de recursos sob demanda. A granularidade, que é a razão entre processamento e comunicação, considera questões práticas de execução e é um fator importante no desempenho de algoritmos dinâmicos. A implementação de um controle de granularidade é complicada e depende do suporte dos ambientes de programação. Porém, os ambientes de programação possuem interfaces extensas e complicadas que dificultam sua utilização em PAD. Este trabalho propõe a implementação de uma biblioteca (libSpawn) que incorpora um controle de granularidade em aplicações MPI dinâmicas. A biblioteca controla a granularidade ao mapear tarefas entre processos ou threads de acordo com três parâmetros: cores da arquitetura, carga e recursos de sistema. Os tempos obtidos com processos e libSpawn demonstram ganhos significativos em benchmarks sintéticos utilizados por outros ambientes de programação. Não obstante, constata-se carências na implementação atual que produzem tempos anômalos, ainda que estes sejam insignificantes em relação aos tempos com processos. / In the last years, the demand for high performance enables the emergence of more efficient computing platforms and algorithms. The increase of distributed computing platforms rises new challenges for parallel algorithm development like communication, heterogeneity, and resource management. These factors can result in applications whose work load is unknown until runtime. An irregular behavior from algorithm or data can also affect the work load. A parallel application can solve these questions through a programming technique which predicts the work load of a task and offers resource on demand. The granularity, which is the ratio of computation to communication, considers more practical issues, and is an important factor in performance of dynamic algorithms. However, this control is difficult to be designed and the support of a programming tool is needed. Yet, the programming tools have extensive and complicated interfaces which difficult your usage in HPC. This work implements a library (libSpawn) which adds a granularity control on MPI dynamic programs. The library controls the granularity by mapping tasks between processes or threads with three parameters: cores of architecture, load and resources of the operating system. The results obtained between processes and libSpawn show significant gains on synthetic benchmarks from other programming tools.

Message Passing Interface (MPI) é o padrão de facto para o desenvolvimento de aplicações paralelas e de alto desempenho que executem em clusters. O padrão define APIs para as linguagens de programação Fortran, C e C++. Por outro lado a programação orientada a objetos é o paradigma de programação dominante atualmente, onde linguagens de programação como Java e C# têm se tornado muito populares. Isso se deve às abstrações voltadas para facilitar a programação oriundas dessas linguagens de programação, permitindo um ciclo de programação/manutenção mais eficiente. Devido a isso, diversas bibliotecas MPI para essas linguagens emergiram. Dentre elas, pode-se destacar a biblioteca MPI.NET, para a linguagem de programação C#, que possui a melhor relação entre abstração e desempenho. Na computação paralela, o modelo utilizado para o desenvolvimento das aplicações é muito importante, sendo que o modelo Divisão & Conquista é escalável, aplicável a diversos problemas e permite a execução eficiente de aplicações cuja carga de trabalho é desconhecida ou irregular. Para programar utilizando esse modelo é necessário que o ambiente de execução suporte dinamismo, o que não é suportado pela biblioteca MPI.NET. Desse cenário emerge a principal motivação desse trabalho, cujo objetivo é explorar a criação dinâmica de tarefas na biblioteca MPI.NET. Ao final, foi possível obter uma biblioteca com desempenho competitivo em relação ao desempenho das bibliotecas MPI para C++. / Message Passing Interface (MPI) is the de facto standard for the development of high performance applications executing on clusters. The standard defines APIs for the programming languages Fortran C and C++. On the other hand, object oriented programming has become the dominant programming paradigm, where programming languages as Java and C# are becoming very popular. This can be justified by the abstractions contained in these programming languages, allowing a more efficient programming/maintenance cycle. Because of this, several MPI libraries emerged for these programming languages. Among them, we can highlight the MPI.NET library for the C# programming language, which has the best relation between abstraction and performance. In parallel computing, the model used for the development of applications is very important, and the Divide and Conquer model is efficiently scalable, applicable to several problems and allows efficient execution of applications whose workload is unknown or irregular. To program using this model, the execution environment must provide dynamism, which is not provided by the MPI.NET library. From this scenario emerges the main goal of this work, which is to explore dynamic tasks creation on the MPI.NET library. In the end we where able to obtain a library with competitive performance against MPI C++ libraries.

Balanceamento de carga é essencial para que aplicações paralelas tenham desempenho adequado. Conforme sistemas de computação paralelos crescem, o custo de uma má distribuição de carga também aumenta. Porém, o comportamento dinâmico que a carga computacional possui em certas aplicações pode induzir disparidades na carga atribuída a cada recurso. Portanto, o repetitivo processo de redistribuição de carga realizado durante a execução é crucial para que problemas de grande escala que possuam tais características possam ser resolvidos. Medidas que quantifiquem a distribuição de carga são um importante aspecto desse procedimento. Por estas razões, métricas frequentemente utilizadas como indicadores da distribuição de carga em aplicações paralelas são investigadas nesse estudo. Dado que balanceamento de carga é um processo dinâmico e recorrente, a investigação examina como tais métricas quantificam a distribuição de carga em intervalos regulares durante a execução da aplicação paralela. Seis métricas são avaliadas: percent imbalance, imbalance percentage, imbalance time, standard deviation, skewness e kurtosis. A análise revela virtudes e deficiências que estas medidas possuem, bem como as diferenças entres as mesmas como descritores da distribuição de carga em aplicações paralelas. Uma investigação como esta não tem precedentes na literatura especializada. / Load balance is essential for parallel applications to perform at their highest possible levels. As parallel systems grow, the cost of poor load distribution increases in tandem. However, the dynamic behavior the distribution of load possesses in certain applications can induce disparities in computational loads among resources. Therefore, the process of repeatedly redistributing load as execution progresses is critical to achieve the performance necessary to compute large scale problems with such characteristics. Metrics quantifying the load distribution are an important facet of this procedure. For these reasons, measures commonly used as load distribution indicators in HPC applications are investigated in this study. Considering the dynamic and recurrent aspect in load balancing, the investigation examines how these metrics quantify load distribution at regular intervals during a parallel application execution. Six metrics are evaluated: percent imbalance, imbalance percentage, imbalance time, standard deviation, skewness, and kurtosis. The analysis reveals the virtues and deficiencies each metric has, as well as the differences they register as descriptors of load distribution progress in parallel applications. As far as we know, an investigation as the one performed in this work is unprecedented.

Memória Transacional tem se demonstrado um paradigma promissor na implementação de aplicações concorrentes sob memória compartilhada que busquem evitar um modelo de sincronização baseado em locks. Em vez de sujeitar a execução a um acesso exclusivo com base no valor de um lock que é compartilhado por threads concorrentes, uma aplicação sob Memória Transacional tenta executar seções críticas de modo otimista, desfazendo as modificações no caso de um conflito de acesso à memória. Entretanto, apesar de a abordagem baseada em locks ter adquirido um número significativo de ferramentas automatizadas para a depuração, profiling e otimização automatizados (por ser uma das técnicas de sincronização mais antigas e mais bem pesquisadas), o campo da Memória Transacional ainda é comparativamente recente, e programadores frequentemente precisam adaptar manualmente suas aplicações transacionais ao encontrar problemas de eficiência. Este trabalho propõe um sistema no qual o profiling de código em uma implementação de Memória Transacional simulada é utilizado para caracterizar uma aplicação transacional, formando a base para uma parametrização automatizada do respectivo sistema especulativo para uma execução eficiente do código em questão. Também é proposta uma abordagem de escalonamento de threads guiado por profiling em uma implementação de Memória Transacional baseada em software, usando dados coletados pelo profiler para prever a probabilidade de conflitos e determinar que thread escalonar com base nesta previsão. São apresentados os resultados de experimentos sob ambas as abordagens. / Transactional Memory has shown itself to be a promising paradigm for the implementation of shared-memory concurrent applications that eschew a lock-based model of data synchronization. Rather than conditioning exclusive access on the value of a lock that is shared across concurrent threads, Transactional Memory attempts to execute critical sections optimistically, rolling back the modifications in the event of a data access conflict. However, while the lock-based approach has acquired a significant body of debugging, profiling and automated optimization tools (as one of the oldest and most researched synchronization techniques), the field of Transactional Memory is still comparably recent, and programmers are usually tasked with an unguided manual tuning of their transactional applications when facing efficiency problems. We propose a system in which code profiling in a simulated hardware implementation of Transactional Memory is used to characterize a transactional application, which forms the basis for the automated tuning of the underlying speculative system for the efficient execution of that particular application. We also propose a profile-guided approach to the scheduling of threads in a software-based implementation of Transactional Memory, using collected data to predict the likelihood of conflicts and determine what thread to schedule based on this prediction. We present the results achieved under both designs.

Esta tese se concentra no escalonamento de operações de entrada e saída (E/S) como uma solução para melhorar o desempenho de sistemas de arquivos paralelos, aleviando os efeitos da interferência. É usual que sistemas de computação de alto desempenho (HPC) ofereçam uma infraestrutura compartilhada de armazenamento para as aplicações. Nessa situação, em que múltiplas aplicações acessam o sistema de arquivos compartilhado de forma concorrente, os acessos das aplicações causarão interferência uns nos outros, comprometendo a eficácia de técnicas para otimização de E/S. Uma avaliação extensiva de desempenho foi conduzida, abordando cinco algoritmos de escalonamento trabalhando nos servidores de dados de um sistema de arquivos paralelo. Foram executados experimentos em diferentes plataformas e sob diferentes padrões de acesso. Os resultados indicam que os resultados obtidos pelos escalonadores são afetados pelo padrão de acesso das aplicações, já que é importante que o ganho de desempenho provido por um algoritmo de escalonamento ultrapasse o seu sobrecusto. Ao mesmo tempo, os resultados do escalonamento são afetados pelas características do subsistema local de E/S - especialmente pelos dispositivos de armazenamento. Dispositivos diferentes apresentam variados níveis de sensibilidade à sequencialidade dos acessos e ao seu tamanho, afetando o quanto técnicas de escalonamento de E/S são capazes de aumentar o desempenho. Por esses motivos, o principal objetivo desta tese é prover escalonamento de E/S com dupla adaptabilidade: às aplicações e aos dispositivos. Informações sobre o padrão de acesso das aplicações são obtidas através de arquivos de rastro, vindos de execuções anteriores. Aprendizado de máquina foi aplicado para construir um classificador capaz de identificar os aspectos espacialidade e tamanho de requisição dos padrões de acesso através de fluxos de requisições anteriores. Além disso, foi proposta uma técnica para obter eficientemente a razão entre acessos sequenciais e aleatórios para dispositivos de armazenamento, executando testes para apenas um subconjunto dos parâmetros e estimando os demais através de regressões lineares. Essas informações sobre características de aplicações e dispositivos de armazenamento são usadas para decidir a melhor escolha em algoritmo de escalonamento através de uma árvore de decisão. A abordagem proposta aumenta o desempenho em até 75% sobre uma abordagem que usa o mesmo algoritmo para todas as situações, sem adaptabilidade. Além disso, essa técnica melhora o desempenho para até 64% mais situações, e causa perdas de desempenho em até 89% menos situações. Os resultados obtidos evidenciam que ambos aspectos - aplicações e dispositivos de armazenamento - são essenciais para boas decisões de escalonamento. Adicionalmente, apesar do fato de não haver algoritmo de escalonamento capaz de prover ganhos de desempenho para todas as situações, esse trabalho mostra que através da dupla adaptabilidade é possível aplicar técnicas de escalonamento de E/S para melhorar o desempenho, evitando situações em que essas técnicas prejudicariam o desempenho. / This thesis focuses on I/O scheduling as a tool to improve I/O performance on parallel file systems by alleviating interference effects. It is usual for High Performance Computing (HPC) systems to provide a shared storage infrastructure for applications. In this situation, when multiple applications are concurrently accessing the shared parallel file system, their accesses will affect each other, compromising I/O optimization techniques’ efficacy. We have conducted an extensive performance evaluation of five scheduling algorithms at a parallel file system’s data servers. Experiments were executed on different platforms and under different access patterns. Results indicate that schedulers’ results are affected by applications’ access patterns, since it is important for the performance improvement obtained through a scheduling algorithm to surpass its overhead. At the same time, schedulers’ results are affected by the underlying I/O system characteristics - especially by storage devices. Different devices present different levels of sensitivity to accesses’ sequentiality and size, impacting on how much performance is improved through I/O scheduling. For these reasons, this thesis main objective is to provide I/O scheduling with double adaptivity: to applications and devices. We obtain information about applications’ access patterns through trace files, obtained from previous executions. We have applied machine learning to build a classifier capable of identifying access patterns’ spatiality and requests size aspects from streams of previous requests. Furthermore, we proposed an approach to efficiently obtain the sequential to random throughput ratio metric for storage devices by running benchmarks for a subset of the parameters and estimating the remaining through linear regressions. We use this information on applications’ and storage devices’ characteristics to decide the best fit in scheduling algorithm though a decision tree. Our approach improves performance by up to 75% over an approach that uses the same scheduling algorithm to all situations, without adaptability. Moreover, our approach improves performance for up to 64% more situations, and decreases performance for up to 89% less situations. Our results evidence that both aspects - applications and storage devices - are essential for making good scheduling choices. Moreover, despite the fact that there is no scheduling algorithm able to provide performance gains for all situations, we show that through double adaptivity it is possible to apply I/O scheduling techniques to improve performance, avoiding situations where it would lead to performance impairment.

abstract: It is commonly known that High Performance Computing (HPC) systems are most frequently used by multiple users for batch job, parallel computations. Less well known, however, are the numerous HPC systems servicing data so sensitive that administrators enforce either a) sequential job processing - only one job at a time on the entire system, or b) physical separation - devoting an entire HPC system to a single project until recommissioned. The driving forces behind this type of security are numerous but share the common origin of data so sensitive that measures above and beyond industry standard are used to ensure information security. This paper presents a network security solution that provides information security above and beyond industry standard, yet still enabling multi-user computations on the system. This paper's main contribution is a mechanism designed to enforce high level time division multiplexing of network access (Time Division Multiple Access, or TDMA) according to security groups. By dividing network access into time windows, interactions between applications over the network can be prevented in an easily verifiable way. / Dissertation/Thesis / M.S. Computer Science 2013

Os problemas de engenharia atualmente têm aumentado a sua ordem de grandeza, por conta de diversos fatores. A modelagem em ambiente computacional dos mesmos esbarra em limitações, como grandes quantidades de tempo de processamento gastos com diversas simulações da modelagem e a pouca quantidade de memória disponível para alocar propriamente os problemas. A resolução de grandes sistemas de equações lineares, comumente abordado nos problemas atuais de engenharia, necessita da exploração das duas situações mencionadas anteriormente. A subárea computacional que permite explorar a redução do tempo e a possibilidade de alocação na memória de tais problemas é chamada de computação de alto desempenho. O objetivo deste trabalho é ilustrar o uso de softwares de resolução de sistemas de equações lineares, chamados de solvers, projetados para os ambientes computacionais de alto desempenho, testando-os e avaliando-os em um conjunto de matrizes conhecido, bem como abordar os detalhes computacionais envolvidos em tais procedimentos. / Engineering problems today have increased their order of magnitude, due to several factors. Modeling these problems with computers brings up certain limitations, as the amount of processing time needed for several simulations and the lack of available memory to properly allocate them. The resolution of large systems of linear equations, commonly discussed in current engineering problems, needs the exploration of the two situations mentioned above. The subarea that allows exploring the computational time reduction and the possibility of allocating memory in such problems is called high performance computing. The aim of this paper is to illustrate the use of software to solve systems of linear equations, called solvers, designed for high performance computing environments, to test and evaluate them for a set of matrices as well as to address the computational details involved in such procedures.