Prueba Suficiencia Investigadora Doctorando: Rosa Filgueira Vicente Tutor: David Expósito Singh 27 Febrero 2007.

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1 Prueba Suficiencia Investigadora Doctorando: Rosa Filgueira Vicente Tutor: David Expósito Singh 27 Febrero 2007

2 Indice Curriculum Vitae  Formación Académica  Experiencia Laboral  Actividad Docente  Actividad Investigadora Trabajo de Investigación

3 Formación Académica Ingeniería Técnica en Informática de Gestión en la Universidad de Deusto, 1998-2001. Ingeniería Informática en la Universidad de Deusto, 2001- 2003. Master de Comercio Electrónico en la Universidad Carlos III de Madrid, 2003-2004. Periodo docente e investigador en la Universidad Carlos III de Madrid, desde Octubre de 2004

4 Experiencia Laboral Consultor Junior en Soluziona, Junio 2004- Octubre 2004. Becario de Doctorado en la Universidad Carlos III de Madrid, Octubre 2004- Septiembre 2005. Profesor Ayudante en la Universidad Carlos III de Madrid, desde Octubre 2005.

5 Actividad Docente (I) Actividad Docente reglada. Curso 2004-2005:  Sistemas Operativos. Ingeniería Técnica Informática  Arquitectura de Computadores. Ingeniería Informática  Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática Curso 2005-2006:  Programación de Computadores. Ingeniería Técnica Industrial  Estructura de Computadores. Ingeniería Técnica Informática  Arquitectura de Computadores. Ingeniería Informática  Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática Curso 2006-2007:  Programación de Computadores. Ingeniería Técnica Industríal  Estructura de Computadores. Ingeniería Técnica Informática  Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática

6 Actividad Docente Actividad docente no reglada. Dirección de trabajos dirigidos en departamento. Dirección de Proyectos de Fin de Carrera. Tribunal en Proyectos Fin de Carrera.

7 Actividad Investigadora Doctorado: Especialidad en el área de Lenguajes y Sistemas  Sistemas Operativos Avanzados:  Sistemas Distribuidos  Evaluación y mejora del proceso software.  Distintas aproximaciones al modelado OO  Seguridad de la información: Criptografía  Diseño de sistemas hipermedia  Seguridad en redes de ordenadores Seminarios :  Smartcards security  Advenced planning techniques  An overview of data fusion. Examination of modern issues and computational aspect.  Técnicas de alto rendimiento en el diseño de procesadores.  Sistemas de búsqueda de respuestas  Jornadas de Innovación Docente  Trabajo de Investigación

8 Actividad Investigadora (II) Artículos en revista:  Lugar de publicación: Journal of Object Technology, vol. 4, no. 9  Título: Specifying use case behavior with interaction models Congresos internacionales:  Workshop: Performance Modeling, Evaluation, and Optimization of Parallel and Distributed Systems (PMEO- PDS 2007)  Título: Optimization and Evaluation of Parallel I/O in BIPS3D Parallel Irregular Application

9 Trabajo de Investigación Optimization and Evaluation of Parallel I/O in BIPS3D Parallel Irregular Application Workshop: Performance Modeling, Evaluation, and optimization of Parallel and Distributed Systems (PMEO-PDS 2007). Marzo 2007

10 Descripción del problema (I) Problema de almacenamiento en una aplicación paralela de simulación numérica tridimensional de dispositivos bipolares BJT y HBT (BIPS3D). Esta aplicación se basa en el uso de un modelo de elementos finitos. La malla se distribuye sobre un sistema multiprocesador (Metis).

11 Descripción del problema (II) Cada nodo de computo realiza cálculos con los datos que tiene almacenados. Los resultados obtenidos por todos los nodos de computo se almacenan en un único fichero, de forma secuencial. El almacenamiento secuencial es un importante cuello de botella.

12 Descripción del problema (III)

13 Principales objetivos Mejorar el almacenamiento de datos de salida del simulador. Estudio de la estrategia de almacenamiento más adecuada, dependiendo del volumen de datos, características red y número de nodos de cómputo. Proponer una nueva técnica de agrupación de datos: Interval Data Grouping (IDG).

14 Resolución del problema (I) Se estudia y evalúa la etapa E/S del BISP3D desarrollando un programa que emula su comportamiento:  Originalmente el BISP3D utiliza un almacenamiento secuencial

15 Resolución del problema (II) En el modelo que se ha desarrollado se ha evaluado diversas configuración de E/S:  E/S secuencial utilizando como sistema de almacenamiento NFS  E/S secuencial utilizando como sistema de almacenamiento PVFS  E/S paralela utilizando como sistema de almacenamiento PVFS  E/S paralea utilizando como sistema de almacenamiento PVFS y utilizando two phase I/O  E/S paralea utilizando como sistema de almacenamiento PVFS y utilizando List I/O

16 Resultados: estrategia de almacenamiento (I) Se realizaron las pruebas para :  Distintos tipos de red (Myrinet y Fast Ethernet),  Distintas mallas.  Distinto volumen de datos. A partir de los resultados obtenidos se ha elaborado una estrategia para determinar previamente cual es la configuración de E/S más adecuada en función de los parámetros anteriormente comentados.

17 Resultados: estrategia de almacenamiento (II) Independientemente de la red, de la malla y del volumen de datos, siempre es mejor utilizar el almacenamiento paralelo que el secuencial.

18 Resultados: estrategia de almacenamiento (III) Myrinet: si el volumen de datos es pequeño la configuración de E/S más adecuada es two-phase. A medida que aumenta el volumen de datos, la configuración de E/S más adecuada es List IO. Fast Ehternet: La configuración más adecuada en todos los casos es List IO.

19 Resultados: Myrinet

20 Resultados: Fast Ethernet

21 Resultados: árbol de decisión

22 Resultados: IDG Se ha desarrollado una nueva estrategia de distribución para mejorar los tiempos del interfaz List IO. Técnica IDG (Interval Data Grouping): se basa en el aumento del tamaño de los intervalos de distribución utilizando la replicación de nodos.

23 Resultados: IDG BISP3D replica los nodos de la malla que son frontera entre dos particiones

24 Resultados: IDG A parte de diseñar esta distribución IDG, se ha diseñado otras dos: random y First Position.

25 Resultados: IDG

26 IDG tiene mejor comportamiento que la distribución de Metis:  Aumentamos el tamaño de los intervalos, con lo cual favorece al trabajo de List IO.

27 Conclusiones: principales aportaciones Optimización del almacenamiento de datos para la aplicación BISP3D Nueva técnica de distribución de datos (IDG) que mejora los tiempos obtenidos para el interfaz ListIO