Geri Dön

Characterizing performance variations of hpc systems through monitoring and unsupervised learning

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 798519
  2. Yazar: GENCE ÖZER
  3. Danışmanlar: Belirtilmemiş.
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Technısche Unıversıtat Munchen
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

With the growing size of High-Performance Computing (HPC) installations, concerns on system stability and reliability are rising. Due to soft- and hardware-related failures, as well as manufacturing variability, system resource utilization may fall short of expectations, potentially leading to increased costs and complicating the deployment of envisioned exascale systems. Reliable detection of the component variances and failures has paramount importance in driving resource management decisions and mitigation strategies. However, the velocity and volume of fine-grained monitoring data makes traditionally applied, manual analytic techniques impractical, requiring automatized algorithms that can scale up to thousands of data points per second. The research presented in this work proposes an unsupervised variance detection framework capable of characterizing the performance variances of system components and detecting anomalies using performance and sensor monitoring data. Following an initial phase of data transformation and cleaning, the framework uses Bayesian Gaussian Mixture models to perform clustering of the available dataset. Its capabilities are demonstrated with an exploratory analysis on system monitoring data collected from an Intel Knights Landing-based cluster using the Leibniz Supercomputing Centre's Data Center Data Base monitoring system. The flexibility of the proposed variance detection framework is depicted through a set of case studies that focus on different levels of the targeted system architecture.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    866710

    Green and digital transformation towards circular economy in the construction industry: Upcycling of construction and demolition wastes from diverse sources and their integration into 3D printing technology

    İnşaat endüstrisinde döngüsel ekonomiye doğru yeşil ve dijital dönüşüm: Farklı kaynaklardan elde edilen inşaat yıkıntı atıklarının ileri dönüştürülmesi ve 3D baskı teknolojisine entegrasyonu

    ANIL KUL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    İnşaat MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRKAN YILDIRIM

  2. Tez No

    76094

    A Study on optimal control and on-lin observation of gas pipelines

    Gaz boru hatlarının eniyi denetimi ve gerçek zamanlı gözlemlenmesi üzerine bir çalışma

    İSMAİL DURGUT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Petrol ve Doğal Gaz MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TANSU MEHMETOĞLU

  3. Tez No

    887665

    Shape, size and functionalization dependent raman characterization of graphene quantum dots by DFT method

    Grafen kuantum noktalarının YFT yöntemi ile şekil, boyut ve fonksiyonel gruba bağlı raman karakterizasyonu

    ENES BERKAY GÖNEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE YURTSEVER

  4. Tez No

    901254

    The spatio-temporal dynamics of aerosols in the Marmara region and impact of land cover/use on atmospheric environment

    Marmara bölgesindeki aerosollerin mekansal-zamansal dinamiksel ve arazi örtüsü/kullaniminın atmosferik ortam üzerindeki̇ etkisi

    PARIA ETTEHADI OSGOUEI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞİNASİ KAYA

  5. Tez No

    993870

    Optimization of wireless power transfer by for electrical vehicles by using CPT and IPT composite equipments

    Elektrikli araçlarda CPT ve IPT bileşik sisteminin kullanımı ile kablosuz enerji aktarımı optimizasyonu

    NOOR QASIM ATIYAH ALSAEDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUHAMMET TAHİR GÜNEŞER

Geri Dön