Towards autonomic application-sensitive partitioning for SAMR applications |
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| Affiliation: | 1. Département d''Hématologie Clinique, CHU de Montpellier, UMR-CNRS 5535, Université de Montpellier, Montpellier, France;2. Service d''Hématologie Clinique et de Thérapie Cellulaire, Hôpital Saint Antoine, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, Inserm UMRs 938, Sorbonne Université, Paris, France;3. Service d''Hématologie-Oncologie, Hôpital St Louis, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris ; Université de Paris – Diderot, Paris, France;4. Service d''Hématologie, CHRU de Besançon, Besançon, France;5. Service d''Hématologie Oncologie, Centre Hospitalier de Versailles, 177, rue de Versailles, 78157 Le Chesnay Cedex, France;6. Service d''Hématologie Clinique, Hôpital Cochin, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, Paris, France;7. Département d''Hématologie Groupe Hospitalier de Mulhouse Sud Alsace, Mulhouse, France;8. Département d''Oncologie médicale – Hématologie, Institut Curie, Saint Cloud, France;9. Service d''Hématologie Clinique, CHU de Dijon Bourgogne, Dijon, France;10. Service de Médecine Interne – Immunologie, Hôpital Bicêtre, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, Le Kremlin-Bicêtre, France;11. Service d''Hématologie Clinique, Hôpital Pitié-Salpêtrière, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, Paris, France;12. Service d''Hématologie, Centre d''Oncologie de Gentilly, Nancy, France;13. Service d''Hématologie, Centre Hospitalier Sud Francilien, Corbeil-Essonnes, France;14. Sorbonne Université, Inserm IPLESP, Service des Maladies Infectieuses et Tropicales, Hôpital Saint Antoine, Assistance Publique - Hôpitaux de Paris, Paris, France;15. Université Paris-Saclay, UVSQ, Montigny le Bretonneux; Inserm U1018, CESP, Villejuif, France |
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| Abstract: | Distributed structured adaptive mesh refinement (SAMR) techniques offer the potential for accurate and cost-effective solutions of physically realistic models of complex physical phenomena. However, the heterogeneous and dynamic nature of SAMR applications results in significant runtime management challenges. This paper investigates autonomic application-sensitive SAMR runtime management strategies and presents the design, implementation, and evaluation of ARMaDA, a self-adapting and optimizing partitioning framework for SAMR applications. ARMaDA monitors and characterizes application runtime state, and dynamically selects and invokes appropriate partitioning mechanisms that match current SAMR state and optimize its computational and communication performance. The advantages of the autonomic partitioning capabilities provided by ARMaDA are experimentally demonstrated. |
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