Anàlisi de prestacions de sistemes d'emmagatzematge per IA
Murciano Soto, Joan
Rexachs del Rosario, Dolores Isabel, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Arquitectura de Computadors i Sistemes Operatius)
Universitat Autònoma de Barcelona. Escola d'Enginyeria

Additional title:	Analysis of IA storage system performance
Additional title:	Análisis de prestaciones de sistemas de almacenamiento para IA
Date:	2021
Abstract:	Els programes d'Intel·ligència Artificial (IA) són programes que fan moltes lectures de fitxers per la seva naturalesa. Aquestes lectures requereixen moltes crides a dispositius d'emmagatzematge, i aquestes poden comportar endarreriments en l'execució del programa. L'ample de banda per transportar dades de disc a memòria o viceversa pot esdevenir en un bottleneck, incrementant el temps d'execució. De manera que és important saber detectar en aquest tipus de programes, si les entrades/sortides (E/S) del nostre sistema se saturen. En aquest treball s'estudien diferents programes amb altes quantitats de lectures a disc. S'utilitzen eines de monitorització, les quals ens informen amb mètriques relacionades amb E/S a disc. També veiem l'impacte que té el swap, el qual també provoca un increment d'operacions d'E/S. Aquest document pretén mostrar la metodologia utilitzada per a realitzar l'anàlisi descrivint les eines i els resultats obtinguts amb l'objectiu de que serveixi de guia per a entendre el comportament i l'efecte de les E/S i el swap.
Abstract:	Artificial Intelligence (IA) programs make many file readings by nature. These readings require many calls to storage devices, and this can lead to program execution delays. The bandwidth for transporting data from the device to memory or vice versa can become a bottleneck, increasing the runtime. It is important, in this type of software, to be able to detect if disk I/O is saturated. In this work, different programs with high amounts of disk reads are studied using monitoring tools that inform us about I/O-related metrics. We will also see the impact of swap, which increases I/O operations. This document aims to show the methodology used to perform the analysis by describing the tools and results obtained with the aim of serving as a guide to understanding the behavior and effect of I/O and swap.
Abstract:	Los programas de Inteligencia Artificial (IA) son programas que hacen muchas lecturas de ficheros por su naturaleza. Estas lecturas requieren muchas llamadas a dispositivos de almacenamiento, y pueden comportar retrasos en la ejecución del programa. El ancho de banda para transportar datos de disco a memoria o viceversa puede convertirse en un bottleneck, incrementando el tiempo de ejecución. De modo que es importante saber detectar en este tipo de programas, si las entradas / salidas (E/S) de nuestro sistema se saturan. En este trabajo se estudian diferentes programas con altas cantidades de lecturas a disco. Se utilizan herramientas de monitorización, las que nos informan con métricas relacionadas con E/S en disco. También vemos el impacto que tiene el swap, el cual también provoca un incremento de operaciones de E/S. Este documento pretende mostrar la metodología utilizada para realizar el análisis describiendo las herramientas y los resultados obtenidos con el objetivo de que sirva de guía para entender el comportamiento y el efecto de las E/S y el swap.
Rights:	Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.
Language:	Català
Studies:	Grau en Enginyeria Informàtica [2502441]
Study plan:	Enginyeria Informàtica [958]
Document:	Treball final de grau ; Text
Subject area:	Menció Enginyeria de Computadors
Subject:	E/S ; Swap ; IA ; Monitorització ; I/O ; AI ; Monitoring ; Monitorización

14 p, 1.8 MB

The record appears in these collections:
Research literature > Bachelor's degree final project > School of Engineering. TFG