Uma Metodologia para Reduzir o Custo de Aprendizado para Técnicas de Otimização de Aplicações Paralelas

A exploração do paralelismo em nível de threads (TLP - Thread Level Parallelism) tem sido amplamente utilizada para melhorar o desempenho de aplicações de diferentes domínios. Entretanto, muitas aplicações não escalam conforme o número de threads aumenta, ou seja, executar uma aplicação utilizando o máximo de threads não trará, necessariamente, o melhor resultado para tempo, energia ou EDP(Energy Delay Product), devido a questões relacionadas à hardware e Software [Raasch and Reinhardt 2003],[Lorenzon and Filho 2019]. Portanto, é preciso utilizar metodologias que consigam buscar um número ideal de threads para tais aplicações, sejam estas, online (busca enquanto a aplicação é executada) ou offline (busca antes da execução da aplicação). Entretanto, metodologias online acabam adicionando uma sobrecarga na execução da aplicação, o que não acontece nas abordagens offline [Lorenzon et al. 2018]. Com base nisto, este trabalho apresenta uma metodologia genérica para reduzir significativamente o tempo de busca pelo número de threads ideal para aplicações paralelas que utilizam a metodologia offline, inferindo o ambiente de execução das aplicações paralelas utilizando apenas pequenos conjuntos de entrada de dados.