Název: Optimalizace spouštěcích konfigurací k-Wave úloh
Překlad názvu: Optimization of Run Configurations of k-Wave Jobs
Autoři: Sasák, Tomáš ; Jaroš, Marta (oponent) ; Jaroš, Jiří (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2020
Jazyk: cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze] [eng]
Táto práca sa zaoberá plánovaním, resp. správnym odhadom spúšťacích konfigurácií úloh k-Wave na superpočítačoch infraštruktúry IT4Innovations. Presnejšie pre klastre Salomon a Anselm. Úloha predstavuje množinu simulácií, kde každá simulácia je spúšťaná pod toolboxom k-Wave. Pre spustenie jednotlivých simulácií je nutné správne vytvoriť konfiguráciu, ktorá sa skladá z množstva zdrojov (počet výpočtových uzlov, resp. jadier) a času rezervácie superpočítača, čo je pre neskúseného zložité odhadnúť. Zvolený problém odhadu je riešený na základe empirických dát, ktoré boli získané viacnásobným spúšťaním rôznych množín simulácií na klastroch. Tieto dáta sú uložené a spracované aproximátormi, ktoré konkrétne vykonávajú odhad týchto parametrov na základe metód interpolácie a regresie. V práci je popísaný a bol implementovaný systém predstavujúci plánovač, ktorý predstavuje rozhranie pre odhad. Experimentovaním bolo zistené že pre tento špecifický problém najpresnejšie odhady vykonáva trojica Akima spline, PCHIP interpolácia a kubický spline. Výsledky tejto práce umožňujú vykonávať istý odhad exekučného času a počtu vlákien pre ľubovolné simulácie automaticky a bez znalosti kódu k-Wave. This thesis focuses on scheduling, i.e. correct approximation of configurations used to run k-Wave simulations on supercomputers from the IT4Innovations infrastructure. Especially, for clusters Salomon and Anselm. A single work is composed of a set which contains many simulations. Every simulation is executed by some code from the k-Wave toolbox. To calculate the simulation, it is necesarry to select a suitable configuration, which means the amount of supercomputer resources (number of nodes, i.e. cores), and the duration of the rental. Creation of an ideal configuration is complicated and is even harder for an inexperienced user. The approximation is made based on the empiric data, obtained from multiple executions of different sets of simulations on given clusters. This data is stored and used by a set of approximators, which performs the actual approximation by methods of interpolation and regression. The text describes the implementation of the final scheduler. By experimenting, the most efficient methods for this problem has found out to be Akima spline, PCHIP interpolation and cubic spline. The main contribution of this work is creation of a tool which can find suitable configuration for k-Wave simulation without knowing the code or having lots of experience with its usage.
Klíčová slova: anselm; aproximácia; data-mining; dáta; experiment; hpc; interpolácia; it4i; k-wave; klaster; meranie; optimalizácia; pbs; plánovanie; plánovač; predikcia; regresia; salomon; simulácia; slurm; superpočítač; anselm; approximation; cluster; data; data-mining; experiment; hpc; interpolation; it4i; k-wave; measuring; optimalisation; pbs; prediction; regression; salomon; scheduler; scheduling; simulation; slurm; supercomputer

Instituce: Vysoké učení technické v Brně (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/191550

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-416342


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce