J.A. Moríñigo, A.J. Rubio-Montero, P. García, R. Mayo-García

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Transcripción de la presentación:

J.A. Moríñigo, A.J. Rubio-Montero, P. García, R. Mayo-García Ciencia abierta a partir repositorios de ejecuciones en supercomputadores J.A. Moríñigo, A.J. Rubio-Montero, P. García, R. Mayo-García Sevilla 29 de mayo de 2019

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Repositorios de datos de ejecuciones Parallel Workload Archive1 Trazas de ejecuciones de 38 supercomputadores Con un período relativamente corto de tiempo (~1 año) 1 http://www.cs.huji.ac.il/labs/parallel/workload/logs.html 7

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler Euler, antiguo clúster en producción del CIEMAT 240 nodos con Dual Xeon quad-core Rpeak de 23 Tflops y Rmax de 19,55 Tflops (2008) Base de datos con los logs de las ejecuciones Datos de 9 años ~10 millones de trabajos Disponible en http://rdgroups.ciemat.es/web/sci-track/intranet ~80 MB comprimida En proceso en PWA 8

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler La base de datos recoge información anonimizada de los trabajos ejecutados mediante 18 parámetros Job Number Submit Time Wait Time Run Time Number of Allocated Processors Average CPU Time Used - both user and system Used Memory Requested Number of Processors Requested Time Requested Memory Status User ID Group ID Executable Queue Number Partition Number Preceding Job Number Think Time from Preceding Job 9

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler Horas de CPU consumidas por año (el límite superior es el máximo anual posible) 10

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler Horas a las cuales se enviaban trabajos a lo largo del día (existentes también por día de la semana o del mes) 11

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler Relación de trabajos según su paralelismo (recordad que los nodos eran quad-core) 12

Repositorio de datos de ejecuciones de Euler Fragmento del mapa de correlación basado en covarianza de los usuarios de Euler 13

Utilidad para terceros Diseño de nuevos algoritmos de planificación Prueba de procedimientos matemáticos de correlación Prueba de nuevas metodologías de inteligencia artificial Diseño de políticas de uso más eficientes Prueba de simuladores de gestores de recursos Caracterización para una mejor tolerancia a fallos y predicción de errores 14

¡¡¡GRACIAS!!! Rafael Mayo García CIEMAT Departamento de Tecnología - Unidad de Informática Científica Avda. Complutense, 40 28040 – Madrid 91 346 6176 rafael.mayo@ciemat.es @RafaMayoGarcia 15