[en] The performance of current shared-memory multiprocessor systems depends on both the efficient utilization of all the architectural elements in the system (processors, memory, etc), and the workload characteristics. This Thesis has the main goal of improving the execution of workloads of parallel applications in shared-memory multiprocessor systems by using real performance information in the processor scheduling. It is a typical practice of users in multiprocessor systems to request for a high number of processors assuming that the higher the processor request, the higher the number of processors allocated, and the higher the speedup achieved by their applications. However, this is not true. Parallel applications have different characteristics with respect to their scalability. Their speedup also depends on run-time parameters such as the influence of the rest of running applications. This Thesis proposes that the system should not base its decisions on the users requests only, but the system must decide, or adjust, its decisions based on real performance information calculated at run-time. The performance of parallel applications is information that the system can dynamically measure without introducing a significant penalty in the application execution time. Using this information, the processor allocation can be decided, or modified, being robust to incorrect processor requests given by users. We also propose that the system use a target efficiency to ensure the efficient use of processors. This target efficiency is a system parameter and can be dynamically decided as a function of the characteristics of running applications or the number of queued applications. We also propose to coordinate the different scheduling levels that operate in the processor scheduling: the run-time scheduler, the processor scheduler, and the queueing system. We propose to establish an interface between levels to send and receive information, and to take scheduling decisions considering the information provided by the rest of levels. The evaluation of this Thesis has been done using a practical approach. We have designed and implemented a complete execution environment to execute OpenMP parallel applications. We have introduced our proposals, modifying the three scheduling levels (run-time library, processor scheduler, and queueing system). Results show that the ideas proposed in this Thesis significantly improve the system performance. If the evaluated workload has been previously tuned, in the worst case, we have introduced a slowdown around 5% in the workload execution time compared with the best execution time achieved. However, in some extreme cases, with a workload and a system configuration not previously tuned, we have improved the system performance in a 400%, also compared with the next best time. The main results achieved in this Thesis can be summarized as follows: - The performance of parallel applications can be measured at run-time. The requirements to apply the mechanism proposed in this Thesis are to have malleable applications and shared-memory multiprocessor architectures. - The performance of parallel applications 1must be considered to decide the processor allocation. The system must use this information to self-adjust its decisions based on the achieved performance. Moreover, the system must impose a target efficiency to ensure the efficient use of processors. - The different scheduling levels must be coordinated to avoid interferences between levels.

[es] El rendimiento de los actuales sistemas multiprocesador de memoria compartida depende tanto de la utilización eficiente de todos los componentes del sistema (procesadores, memoria, etc), como de las características del conjunto de aplicaciones a ejecutar. Esta Tesis tiene como principal objetivo mejorar la ejecución de conjuntos de aplicaciones paralelas en sistemas multiprocesador de memoria compartida mediante la utilización de información sobre el rendimiento de las aplicaciones para la planificación de los procesadores. Es una práctica común de los usuarios de un sistema multiprocesador reservar muchos procesadores para ejecutar sus aplicaciones asumiendo que cuantos más procesadores utilicen mejor rendimiento sacarán sus aplicaciones. Sin embargo, normalmente esto no es cierto. Las aplicaciones paralelas tienen diferentes características respecto a su escalabilidad. Su rendimiento depende además de parámetros que sólo son conocidos en tiempo de ejecución, como por ejemplo el conjunto de datos de entrada o la influencia que pueden ejercer determinadas aplicaciones que se ejecutan de forma concurrente. En esta tesis proponemos que el sistema no base sus decisiones solamente en las peticiones de recursos de los usuarios sino que él, dinámicamente, mida el rendimiento que están consiguiendo las aplicaciones y base, o ajuste, sus decisiones teniendo en cuenta esa información. El rendimiento de las aplicaciones paralelas puede ser medido por el sistema de forma dinámica y automática sin introducir una sobrecarga significativa en la ejecución de las aplicaciones. Utilizando esta información, la planificación de procesadores puede ser decidida, o ajustada, siendo mucho más robusta a requerimientos incorrectos por parte de los usuarios, que otras políticas que no consideran este tipo de información. Además de considerar el rendimiento, proponemos imponer una eficiencia objetivo a las aplicaciones paralelas. Esta eficiencia objetivo determinará si la aplicación está consiguiendo un rendimiento aceptable o no, y será usada para ajustar la asignación de procesadores. La eficiencia objetivo de un sistema podrá ser un parámetro ajustable dinámicamente en función del estado del sistema: número de aplicaciones ejecutándose, aplicaciones encoladas, etc. También proponemos coordinar los diferentes niveles de planificación que intervienen en la planificación de procesadores: Nivel librería de usuario, planificador de procesadores (en el S.O), y gestión del sistema de colas. La idea es establecer una interficie entre niveles para enviar y recibir información entre niveles, así como considerar esta información para tomar las decisiones propias de cada nivel. La evaluación de esta Tesis ha sido realizada utilizando un enfoque práctico. Hemos diseñado e implementado un entorno de ejecución completo para ejecutar aplicaciones paralelas que siguen el modelo de programación OpenMP. Hemos introducido nuestras propuestas modificando los tres niveles de planificación mencionados. Los resultados muestran que las ideas propuestas en esta tesis mejoran significativamente el rendimiento del sistema. En aquellos casos en que tanto las aplicaciones como los parámetros del sistema han sido previamente optimizados, las propuestas realizadas introducen una penalización del 5% en el peor de los casos, comparado con el mejor de los resultados obtenidos por otras políticas evaluadas. Sin embargo, en otros casos evaluados, las propuestas realizadas en esta tesis han mejorado el rendimiento del sistema hasta un 400% también comparado con el mejor resultado obtenido por otras políticas evaluadas. Las principales conclusiones que podemos obtener de esta Tesis son las siguientes: - El rendimiento de las aplicaciones paralelas puede ser medido en tiempo de ejecución. Los requisitos para aplicar el mecanismo de medida propuesto en esta Tesis son que las aplicaciones sean maleables y estar en un entorno de ejecución multiprocesador de memoria compartida. - El rendimiento de las aplicaciones paralelas debe ser considerado para decidir la asignación de procesadores a aplicaciones. El sistema debe utilizar la información del rendimiento para auto-ajustar sus decisiones. Además, el sistema debe imponer una eficiencia objetivo para asegurar el uso eficiente de procesadores. - Los diferentes niveles de planificación deben estar coordinados para evitar interferencias entre ellos