Le projet Pythia est un projet de recherche financé par l'ANR.
- Projet ANR Pythia
- Programme: ANR JCJC 2018
- Coordinateur: François Trahay (Télécom SudParis, équipe PDS)
- Partenaire: Télécom SudParis
- Budget: 184 056 euros
- Dates du projet: 02/2019 - 08/2022
Les supports d'exécution prennent des décisions critiques pour les performances d'applications parallèles. Malheureusement, ces décisions ne peuvent se baser que sur des heuristiques prenant en compte l'état actuel de l'application, et estimant son comportement probable dans le futur. Par conséquent, les supports d'exécution prennent parfois des décisions qui détériorent les performances au lieu de les améliorer.
Pythia vise à fournir aux supports d'exécution des moyens de prédire le futur de manière précise. Pour cela, Pythia se base sur la nature déterministe de la plupart des applications parallèles : généralement, un programme aura le même comportement d'une exécution à l'autre. Dans le cadre de Pythia, nous concevrons une chaîne d'outils qui analyse l'exécution d'un programme afin de fournir aux supports d'exécution des indications lors d'exécutions futures du même programme. Grâce à des indications, un support d'exécution pourrait prendre des décisions en se basant à la fois sur l'état actuel de l'application, et sur le comportement futur du programme.
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Développement d’EZTrace 2.0 : une refonte du code source a permis de simplifier sa maintenance et de rendre le logiciel plus portable. [code source]
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Développement de l’outil d’analyse de trace EasyTraceAnalyzer : un outil extensible permettant l’implémentation d’analyses variés sur des traces dans des formats divers. [code source]
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Développement de la librarie Pythia qui fournit un service de collecte de trace et de prédictions pour les supports d’exécution [code source] [publication]
Alexis Colin, François Trahay, Denis Conan. PYTHIA: an oracle to guide runtime system decisions. In IEEE Cluster 2022. [pdf] [bib]
Thao Truong, François Trahay, Jens Domke, Aleksandr Drozd, Emil Vatai, Jianwei Liao, Mohamed Wahib, Balazs Gerofi. Why Globally Re-shuffle? Revisiting Data Shuffling in Large Scale Deep Learning. In IPDPS 2022. [pdf] [bib]
Naas, M. I., Trahay, F., Colin, A., Olivier, P., Rubini, S., Singhoff, F., & Boukhobza, J. EZIOTracer: unifying kernel and user space I/O tracing for data-intensive applications. In SIGOPS Operating Systems Review. 55, 1 (July 2021), 88–98. [pdf] [bib]
Alexis Lescouet, Élisabeth Brunet, François Trahay, and Gaël Thomas. Transparent Overlapping of Blocking Communication in MPI Applications. in HPCC 2020. [pdf] [bib]
Mohamed Said Mosli Bouksiaa, François Trahay, Alexis Lescouet, Gauthier Voron, Remi Dulong, Amina Guermouche, Elisabeth Brunet, Gaël Thomas. Using differential execution analysis to identify thread interference. In IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems (TPDS). 2019. [pdf] [bib]
Alexis Colin, François Trahay, Denis Conan. PYTHIA : un oracle pour guider les décisions des runtimes. In Compas'2022. [pdf] [bib]
Alexis Colin, François Trahay. Factorisation de traces d’exécutions de programmes pour l’analyse et la prédiction. In Compas'2020.
Rédiger un projet ANR peut être complèxe, particulièrement pour un jeune chercheur. Si cela peut aider la génération suivante de jeunes chercheurs, je mets à disposition les documents que j'ai soumis à l'ANR et qui m'ont permis de financer ce projet. N'hésitez pas à vous en inspirer si besoin.