Performance variation considered helpful

par Mohamed Said Mosli Bouksiaa

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Gael Thomas.

Soutenue le 26-04-2018

à Paris Saclay , dans le cadre de École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....) , en partenariat avec Télécom SudParis (France) (laboratoire) , Télécom SudParis (établissement opérateur d'inscription) et de Département Informatique / INF (laboratoire) .

Le président du jury était Lionel Seinturier.

Le jury était composé de Vania Marangozova, Philippe Clauss, Denis Conan, François Trahay, Isabelle Puaut.

Les rapporteurs étaient Vania Marangozova, Philippe Clauss.

  • Titre traduit

    Les variations de performance considérées utiles


  • 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


  • Résumé

    Understanding the performance of a multi-threaded application is difficult. The threads interfere when they access the same resource, which slows their execution down. Unfortunately, current profiling tools focus on identifying the interference causes, not their effects.The developer can thus not know if optimizing the interference reported by a profiling tool can lead to better performance. In this thesis, we propose to complete the profiling toolbox with an effect-oriented profiling tool able to indicate how much interference impacts performance, regardless of the interference cause. With an evaluation of 27 applications, we show that our tool successfully identifies 12 performance bottlenecks caused by 6 different kinds of interference


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