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Neil James Gunther | |
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Nacido | ( 15 de agosto de 1950 )15 de agosto de 1950 |
Alma máter | Universidad La Trobe Universidad de Southampton |
Conocido por | Análisis de rendimiento Herramientas de planificación de capacidad Teoría de grandes transitorios Ley de escalabilidad universal |
Carrera científica | |
Campos | Sistemas de información computacional (clásicos y cuánticos ) |
Instituciones | Universidad Estatal de San José Syncal Corporation Xerox Palo Alto Research Center Performance Dynamics Company (Fundador) École Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL) |
Asesor de doctorado | Tomas M. Kalotas (con honores) Christie J. Eliezer (maestría) David J. Wallace (doctorado) |
Neil Gunther (nacido el 15 de agosto de 1950) es un investigador de sistemas informáticos más conocido internacionalmente por desarrollar el software de modelado de rendimiento de código abierto Pretty Damn Quick y por desarrollar el enfoque Guerrilla para la planificación de la capacidad informática y el análisis del rendimiento. También ha sido citado por sus contribuciones a la teoría de grandes transitorios en sistemas informáticos y redes de paquetes , y su ley universal de escalabilidad computacional . [1] [2] [3] [4] [5] [6]
Gunther es miembro senior de la Association for Computing Machinery (ACM) y del Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), así como miembro de la American Mathematical Society (AMS), la American Physical Society (APS), Computer Measurement Group (CMG) y ACM SIGMETRICS .
Actualmente se centra en el desarrollo de tecnologías de sistemas de información cuántica . [7]
Gunther es un australiano de ascendencia alemana y escocesa, nacido en Melbourne el 15 de agosto de 1950. Asistió a la escuela primaria Preston East de 1955 a 1956, y a la escuela primaria Balwyn North de 1956 a 1962. Para su décimo cumpleaños, Gunther recibió una copia del ahora famoso libro titulado The Golden Book of Chemistry Experiments de un primo mayor. Inspirado por el libro, comenzó a trabajar en varios experimentos, haciendo uso de varios productos químicos que podía encontrar en su casa. Después de que derramó una solución de permanganato de potasio en la alfombra de su dormitorio, su madre lo confinó a una alcoba en el garaje que convirtió en un pequeño laboratorio , repleto de productos químicos industriales y cristalería de laboratorio de segunda mano . Gunther estaba interesado en descubrir cómo se componían cosas como detergentes y aceites al romperlos en su columna de fraccionamiento . Se interesó especialmente en mezclar pinturas para sus clases de arte, así como para sus clases de química en Balwyn High School . Su padre, que era el superintendente de la central eléctrica de Melbourne , pidió prestado un texto de química orgánica a los químicos del laboratorio de control de calidad. Esto, en última instancia, le llevó a un intenso interés por la síntesis de colorantes azoicos . Alrededor de los 14 años, Gunther intentó predecir el color de los colorantes azoicos basándose en la combinación cromóforo - auxocromo . Aparte de elaborar tablas empíricas, este esfuerzo fue en gran medida infructuoso debido a su falta de conocimiento de la teoría cuántica .
Gunther enseñó física en la Universidad Estatal de San José de 1980 a 1981. Luego se unió a Syncal Corporation, una pequeña empresa contratada por la NASA y el JPL para desarrollar materiales termoeléctricos para sus misiones al espacio profundo. Se le pidió a Gunther que analizara los datos de prueba de estabilidad térmica de los RTG de la Voyager . Descubrió que la estabilidad de la aleación termoeléctrica de silicio - germanio (Si-Ge) estaba controlada por un mecanismo de precipitación basado en solitones . [8] El JPL utilizó su trabajo para seleccionar la próxima generación de materiales RTG para la misión Galileo lanzada en 1989.
En 1982, Gunther se unió a Xerox PARC para desarrollar software de pruebas paramétricas y funcionales para la línea de fabricación de diseño VLSI a pequeña escala de PARC . Finalmente, fue contratado para el proyecto de estación de trabajo multiprocesador Dragon , donde también desarrolló el banco de pruebas multiprocesador PARCbench . Esta fue su primera incursión en el análisis del rendimiento informático.
En 1989, desarrolló una versión rotada por Wick del formalismo de integral de trayectoria cuántica de Richard Feynman para analizar la degradación del rendimiento en sistemas informáticos y redes de paquetes a gran escala. [9]
En 1990, Gunther se incorporó a Pyramid Technology (ahora parte de Fujitsu Siemens Computers), donde ocupó puestos como científico sénior y director del grupo de análisis de rendimiento, responsable de alcanzar los mejores parámetros de rendimiento de la industria en multiprocesadores Unix . También realizó simulaciones para el diseño del servidor de base de datos paralela Reliant RM1000 .
Gunther fundó Performance Dynamics Company como empresa unipersonal, registrada en California en 1994, para brindar servicios de consultoría y educación para la gestión de sistemas informáticos de alto rendimiento con énfasis en el análisis del rendimiento y la planificación de la capacidad a nivel empresarial . Luego lanzó y desarrolló su propio software de modelado del rendimiento de código abierto llamado "PDQ (Pretty Damn Quick)" alrededor de 1998. Ese software también acompañó su primer libro de texto sobre análisis del rendimiento titulado The Practical Performance Analyst . Desde entonces, se han publicado varios otros libros.
En 2004, Gunther se embarcó en una investigación conjunta sobre sistemas de información cuántica basados en la fotónica . [7] Durante el curso de su investigación en esta área, desarrolló una teoría de bifurcación de fotones que actualmente se está probando experimentalmente en la École Polytechnique Fédérale de Lausanne . [10] Esto representa otra aplicación de la formulación de integral de trayectoria para eludir la dualidad onda-partícula de la luz.
En su versión más simple, esta teoría puede considerarse como la que proporciona correcciones cuánticas a la teoría de difracción de Abbe - Rayleigh de imágenes y a la teoría de Fourier del procesamiento óptico de la información . [11]
Inspirado por el trabajo de Tukey , Gunther exploró formas de ayudar al analista de sistemas a visualizar el rendimiento de una manera similar a la ya disponible en la visualización científica y la visualización de información . En 1991, desarrolló una herramienta llamada Barry , que emplea coordenadas baricéntricas para visualizar datos de uso de CPU muestreados en sistemas multiprocesador a gran escala . [12] Más recientemente, ha aplicado las mismas coordenadas baricéntricas 2 - símplex para visualizar la métrica de rendimiento de la aplicación Apdex , que se basa en datos de tiempo de respuesta categórico. Un 3-símplex baricéntrico (un tetraedro ), que se puede girar en la pantalla de la computadora usando un mouse , se ha encontrado útil para visualizar datos de rendimiento de la red de paquetes . En 2008, cofundó el grupo de Google PerfViz .
La capacidad de rendimiento X(N) de una plataforma computacional viene dada por:
donde N representa el número de procesadores físicos en la configuración de hardware o el número de usuarios que manejan la aplicación de software . Los parámetros , y representan respectivamente los niveles de contención (por ejemplo, puesta en cola para recursos compartidos), retardo de coherencia (es decir, latencia para que los datos se vuelvan consistentes) y concurrencia (o paralelismo efectivo) en el sistema. El parámetro también cuantifica el rendimiento retrógrado observado en muchas pruebas de estrés pero que no se tiene en cuenta ni en la ley de Amdahl ni en las simulaciones basadas en eventos . Esta ley de escalabilidad fue desarrollada originalmente por Gunther en 1993 mientras trabajaba en Pyramid Technology . [13] Dado que no hay dependencias topológicas , C(N) puede modelar multiprocesadores simétricos , multinúcleos , clústeres y arquitecturas GRID . Además, debido a que cada uno de los tres términos tiene un significado físico definido, se pueden emplear como una heurística para determinar dónde realizar mejoras de rendimiento en plataformas de hardware o aplicaciones de software.
Un alto nivel de contención indica un procesamiento secuencial que podría paralelizarse, mientras que un alto nivel de coherencia sugiere dependencias excesivas entre procesos, lo que le incita a minimizar las interacciones. Además, con la ayuda de esta ecuación, puede calcular de antemano la capacidad efectiva máxima de su sistema: ampliar su sistema más allá de ese punto es un desperdicio. [14]
En un nivel más fundamental, la ecuación anterior se puede derivar [15] del modelo de colas del reparador de máquinas: [16]
Teorema (Gunther 2008): La ley de escalabilidad universal es equivalente al límite de cola sincrónica en el rendimiento de un reparador de máquinas modificado con tiempos de servicio dependientes del estado.
El siguiente corolario (Gunther 2008 con ) corresponde a la ley de Amdahl: [17]
Teorema (Gunther 2002): La ley de Amdahl para la aceleración paralela es equivalente al límite de cola sincrónica en el rendimiento en un modelo de reparador de máquinas de un multiprocesador.
Tesis de grado, Departamento de Física, octubre (1974)
Heidelberg, Alemania, octubre de 2001, ISBN 3-540-42145-9 (Capítulo contribuido)