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CSR: Large: VarSys: Managing Variability in High-Performance Computing Systems

CSR：大型：VarSys：管理高性能计算系统的可变性

基本信息

批准号：
1838271
负责人：
Kirk Cameron
金额：
$ 118.98万
依托单位：
Virginia Polytechnic Institute and State University
依托单位国家：
美国
项目类别：
Continuing Grant
财政年份：
2018
资助国家：
美国
起止时间：
2018-10-01 至 2023-09-30
项目状态：
已结题

来源：
https://www.nsf.gov/awardsearch/showAward?AWD_ID=1838271&HistoricalAwards=false
关键词：
CSR Large VarSys Managing Variability

项目摘要

Exascale high-performance computing (HPC) systems are required to meet the demands of many grand challenges for scientific computing and e-commerce in the 21st century. Variability in these systems is growing intractably and leads to performance loss and energy waste. This project is building the Variability System (VarSys) software framework, grounded in fundamental engineering principles, to enable variability management in large-scale advanced computing systems. The intellectual challenges in this work include determining the extent to which variability can be managed and the tradeoffs that result from such management. The work will demonstrate the use of variability management on large scale systems and cloud infrastructures. The continuation of the project will endeavor to create methodologies to establish a community ecosystem to benchmark progress and engage a broader community in this research. Currently, there are over 25 faculty, staff and students (including 6 women and 2 minority students) participating in the project and more than 200 students have been exposed to system variability in the operating system courses. The project will also create additional compelling videos and other media artifacts to describe the progress and capture the excitement inherent to the research.Keywords: high-performance computing; statistical and mathematical modeling; variability-performance trade-offsThis award reflects NSF's statutory mission and has been deemed worthy of support through evaluation using the Foundation's intellectual merit and broader impacts review criteria.

世纪的科学计算和电子商务面临着巨大的挑战，需要高性能的高性能计算系统。这些系统中的可变性越来越难以控制，并导致性能损失和能源浪费。该项目正在建立基于基本工程原理的可变性系统（VarSys）软件框架，以实现大规模先进计算系统的可变性管理。这项工作中的智力挑战包括确定可变性可以管理的程度以及这种管理所产生的权衡。这项工作将展示在大规模系统和云基础设施上使用可变性管理。该项目的继续将奋进创建方法，以建立一个社区生态系统，以衡量进展并使更广泛的社区参与这项研究。目前，有超过25名教职员工和学生（包括6名妇女和2名少数民族学生）参加了该项目，200多名学生在操作系统课程中接触了系统可变性。该项目还将创建其他引人注目的视频和其他媒体工件，以描述进展情况，并捕捉研究中固有的兴奋点。关键词：高性能计算;统计和数学建模;可变性-性能权衡该奖项反映了NSF的法定使命，并被认为值得通过使用基金会的智力价值和更广泛的影响审查标准进行评估来支持。

项目成果

期刊论文数量（59）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Quasi-Newton Stochastic Optimization Algorithm for Parameter Estimation of a Stochastic Model of the Budding Yeast Cell Cycle

DOI：
10.1109/tcbb.2017.2773083
发表时间：
2019-01-01
期刊：
IEEE-ACM TRANSACTIONS ON COMPUTATIONAL BIOLOGY AND BIOINFORMATICS
影响因子：
4.5
作者：
Chen，Minghan;Amos，Brandon D.;Kakoti，Gisella
通讯作者：
Kakoti，Gisella

Tokenized Incentive for Federated Learning.

联邦学习的代币化激励。

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
Verifiable and Auditable Federated Learning (FL-AAAI-22
影响因子：
0
作者：
Han, Jingoo;Khan, Ahmad Faraz;Zawad, Syed;Anwar, Ali;Angel, Nathalie Baracaldo;Zhou, Yi;Butt, Ali R.
通讯作者：
Butt, Ali R.

Methodologies for Quantifying (Re-)randomization Security and Timing under JIT-ROP

JIT-ROP 下量化（重新）随机化安全性和计时的方法