Artigo Publicado no Journal SPE

O aluno de doutorado Adriano Vogel teve o artigo artigo intitulado “Providing high-level self-adaptive abstractions for stream parallelism on multicores” publicado no journal Software: Practice and Experience (SPE) da editora Wiley. Esse periódico tem um escopo voltado para a discussão de experiências e aspectos práticos de softwares para sistemas e aplicações computacionais. O trabalho foi orientado pelo Dr. Luiz Gustavo Fernandes e co-orientado pelo Dr. Dalvan Griebler. 

A solução proposta busca oferecer abstrações para sistemas e aplicações computacionais, seja para melhorar a qualidade dos serviços ou diminuir custos sem intervenção humana. A menção de abstrações pode ser entendida como oferecer facilidades aos usuários ou programadores de aplicações e sistemas computacionais, a autoadaptatividade pode ser vista como se adaptar automaticamente à execução de aplicações para um determinado contexto ou objetivo. A autoadaptatividade foi a forma usada no artigo para oferecer abstrações com maior dinamicidade. Nesse caso, a abstração oferecida é voltada para execuções paralelas (múltiplas tarefas executadas simultaneamente) em aplicações que processam um fluxo contínuo de dados em tempo real, como aplicações de áudio, vídeo e sistemas da bolsa de valores.

As principais contribuições do artigo são: 1) novas estratégias autoadaptativas que abstraem e gerenciam de forma autonômica o paralelismo em aplicações; 2) Regras de transformação para gerar automaticamente código otimizado usando um compilador; 3) Experimentos de avaliação do desempenho da solução proposta usando aplicações com diferentes cargas de trabalho.

A seguir, o resumo do artigo:

Stream processing applications are common computing workloads that demand parallelism to increase their performance. As in the past, parallel programming remains a difficult task for application programmers. The complexity increases when application programmers must set nonintuitive parallelism parameters, that is, the degree of parallelism. The main problem is that state-of-the-art libraries use a static degree of parallelism and are not sufficiently abstracted for developing stream processing applications. In this article, we propose a self-adaptive regulation of the degree of parallelism to provide higher-level abstractions. Flexibility is provided to programmers with two new self-adaptive strategies, one is for performance experts, and the other abstracts the need to set a performance goal. We evaluated our solution using compiler transformation rules to generate parallel code with the SPar domain-specific language. The experimental results with real-world applications highlighted higher abstraction levels without significant performance degradation in comparison to static executions. The strategy for performance experts achieved slightly higher performance than the one that works without user-defined performance goals.

Adriano Vogel et al.

Por: Gabriella Andrade.