Performance and energy consumption analysis and study on software transactional memories

A evolução das arquiteturas de computadores nos últimos anos, com a considerável introdução de processadores com vários núcleos e computadores com vários processadores, inclusive em máquinas consideradas de baixo poder de processamento, faz com que seja primordial o desenvolvimento de novos paradigmas e modelos de programação paralela que sejam fáceis de usar e depurar pela grande maioria dos programadores de sistemas. Os modelos de programação paralela, atualmente disponíveis, são baseados em primitivas de implementação cujo uso é complexo, tedioso e altamente sujeito a erros como, por exemplo, locks, semáforos, sinais, mutexes, monitores e threads. Neste cenário, as Memórias Transacionais (TM) aparecem como uma alternativa promissora que promete ser eficiente e, ao mesmo tempo, fácil de programar. Muita pesquisa foi feita nos últimos anos em relação às Memórias Transacionais em Software (STM), a maior parte delas relacionada a seu desempenho, com pouca atenção dada a outras métricas importantes, como, por exemplo, o consumo energético e como este se relaciona com o tempo de execução - energy-delay product (EDP). Esta dissertação de mestrado faz uma avaliação destas métricas em uma STM configurada com diversas políticas de gerenciamento da TM e de utilização energética, sendo algumas destas combinações inéditas. É mostrado que os resultados para desempenho e EDP nem sempre seguem a mesma tendência e, portanto, pode ser apropriado escolher diferentes políticas de gerenciamento dependendo de qual é o foco da otimização que se deseja fazer, sendo que algumas vezes a execução sequencial pode ser melhor que qualquer execução paralela. De uma forma geral, a execução com o uso de TM foi mais rápida quando comparada com a execução sequencial em dois terços dos casos analisados e teve melhor EDP em um terço das execuções. Através desta análise foi possível derivar um conjunto mínimo de políticas de gerenciamento da TM que foram capazes de entregar melhor resultado para o conjunto de benchmarks estudados, além de identificar tendências sobre o comportamento dos sistemas de TM para grupos de benchmarks quando se varia o número de núcleos executando em paralelo e o tamanho da carga de trabalho.The recent unveilings on the computer architecture area, with the massive introduction of multi-core processors and computers with many processors in the last years, even in embedded systems, has brought to light the necessity to develop new paradigms and models for parallel programming that could be leveraged and are easy to debug by the majority of the developers. The current parallel programming models are based on primitives whose use is complex, tedious and highly error prone, such as locks, semaphores, signals, mutexes, monitors and threads. In this scenario, the Transactional Memories (TM) appear as a promising alternative which aims to be efficient and, at the same time, easy to program. Lots of research have been made on the past years on Software Transactional Memories (STM), the majority of them interested on the performance of such systems, with little attention given to other metrics such as energy and the relationship between energy and performance, known as the energy-delay product (EDP). This work evaluates these metrics in an STM configured with a number of TM and energy management policies, some of them new. It is shown that performance and EDP do not always follow the same trend, and, because of that, it might be appropriate to choose different management policies depending on the optimization target. It is also important to never forget about the sequential execution, as it can be more advantageous than any parallel execution in some scenarios. Overall, the execution with TM has a better performance when compared to the sequential execution in two thirds of the analysed situations, and a better EDP in one third of the scenarios. Through the analysis made in this work, it was possible to derive a minimal set of TM management policies that were able to deliver the best results with the benchmarks analysed. It was also possible to identify behavioural trends on the TM systems in certain sets of benchmarks when changing the number of cores in the execution and the workload size