Performance variation considered helpful

Résumé : Comprendre les performances d'une application multi-thread est difficile. Les threads interfèrent quand ils accèdent à la même ressource, ce qui ralentit leur exécution. Malheureusement, les outils de profiling existants se focalisent sur l'identification des causes de l'interférence, et non pas sur ses effets.Le développeur ne peut donc pas conclure si l'optimisation d'une interférence identifiée par un outil de profiling peut mener à une meilleure performance. Dans cette thèse, on propose de compléter les outils existants par un outil orienté-effet capable de quantifier l'impact de l'interférence sur la performance, indépendamment de la cause de l'interférence. Avec une évaluation de 27 applications, on montre que notre outil réussit à identifier 12 bottlenecks causés par 6 types d'interférence différents
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Thèse
Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Paris-Saclay, 2018. English. 〈NNT : 2018SACLL001〉
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Soumis le : jeudi 3 mai 2018 - 14:53:05
Dernière modification le : mardi 2 octobre 2018 - 03:32:46
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Mohamed Said Mosli Bouksiaa. Performance variation considered helpful. Distributed, Parallel, and Cluster Computing [cs.DC]. Université Paris-Saclay, 2018. English. 〈NNT : 2018SACLL001〉. 〈tel-01784480〉

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