Evaluation of performance analysis software for Linux computing cluster

Tietokonejärjestelmän osien ja ohjelmistojen suorituskykymittauksista saadaan tietoa,jota voidaan käyttää suorituskyvyn parantamiseen ja laitteistohankintojen päätöksen tukena. Tässä työssä tutustutaan suorituskyvyn mittaamiseen ja mittausohjelmiin eli ns. benchmark-ohjelmistoihin. Työssä etsittiin ja arvioitiin eri tyyppisiä vapaasti saatavilla olevia benchmark-ohjelmia, jotka soveltuvat Linux-laskentaklusterin suorituskyvynanalysointiin. Benchmarkit ryhmiteltiin ja arvioitiin testaamalla niiden ominaisuuksia Linux-klusterissa. Työssä käsitellään myös mittausten tekemisen ja rinnakkaislaskennan haasteita. Benchmarkkeja löytyi moneen tarkoitukseen ja ne osoittautuivat laadultaan ja laajuudeltaan vaihteleviksi. Niitä on myös koottu ohjelmistopaketeiksi, jotta laitteiston suorituskyvystä saisi laajemman kuvan kuin mitä yhdellä ohjelmalla on mahdollista saada. Olennaista on ymmärtää nopeus, jolla dataa saadaan siirretyä prosessorille keskusmuistista, levyjärjestelmistä ja toisista laskentasolmuista. Tyypillinen benchmark-ohjelma sisältää paljon laskentaa tarvitsevan matemaattisen algoritmin, jota käytetään tieteellisissä ohjelmistoissa. Benchmarkista riippuen tulosten ymmärtäminen ja hyödyntäminen voi olla haasteellista.

Benchmarking Symbian OS smartphones

Diplomityön tarkoituksena oli luoda menetelmä Symbian-käyttöjärjestelmää käyttävien älypuhelinten suorituskyvyn määrittämiseen, jotta laitteiden välisiä eroja voitaisiin mitata. Aluksi Symbian-käyttöjärjestelmää ja älypuhelinlaitteistoja tutkittiin suorituskykyyn ja sen vaihteluun vaikuttavien tekijöiden ja osien löytämiseksi. Tämän jälkeen kehitettiin useita testitapauksia sisältävä testikirjasto, jolla voitiin mitata joidenkin suorituskykyyn vaikuttavien käyttöjärjestelmän rajapintojen suoritusaikoja. Testikirjaston testit ajettiin kolmella eri älypuhelinmallilla, jotta testien toimivuutta voitiin arvioida. Lopuksi testituloksia analysoitiin mahdollisten pullonkaulojen havaitsemiseksi suorituskyvystä. Testikirjaston pystyttiin havaitsemaan eroja laitteiden suorituskyvyssä. Viimeisin, uudella Symbianin EKA2-ytimellä varustettu älypuhelin, Nokia E70, jäi mittauksissa viimeiseksi, koska se pärjäsi huonosti muistinvarauksia ja TRAP-poikkeuksia testaavissa tapauksissa. Muilla mitatuilla osa-alueilla se kuitenkin päihitti selvästi muut testatut puhelimet, Nokia N90:n ja Nokia 6630:n. Näiden kahden muun laitteen tulosten skaalan tasaisuus osoittaa, että kehitetyn testikirjaston avulla saadaan johdonmukaisia ja uskottavia mittaustuloksia.

XML-verkkotietokantojen suorituskykyvertailu

XML:n kasvava suosio dokumenttiformaattina sekä sen alati monipuolistuva käyttö ovat lisänneet XML-tiedonhallintajärjestelmien tarvetta. Yksi tapa XML-dokumenttien hallintaan on edelleen tiedostopohjainen järjestelmä. Erilaisiin tietokantoihin perustuvat XML-tiedonhallintajärjestelmät ovat kuitenkin viime vuosina kasvattaneetsuosiotaan monipuolisempien ominaisuuksien ja paremman suorituskyvyn takia. Lisäksi XML-dokumenttien hallinta tiedostopohjaisessa järjestelmässä käy lähes mahdottomaksi suurilla datamäärillä. Suhteellisen uutena tulokkaana XML-dokumenttienhallintaan ovat tulleet natiivit XML -tietokannat, jotka ovat suunniteltu juuriXML:ää silmälläpitäen. Tässä diplomityössä esitellään erilaisia XML-tiedonhallintajärjestelmiä. Erityisesti relaatiotietokantoihin ja natiiveihin XML -tietokantoihin perustuvien ratkaisujen taustoihin ja teknisiin yksityiskohtiin yritetään luoda syvällinen katsaus. Neljälle XML-tiedonhallintaratkaisulle - Binary Approachille, Edge Approachille, eXistille ja Xindicelle - suoritetaan XMach-1 suorituskykytesti. Lisäksi testattavien ratkaisujen teknistä toimivuutta arvioidaan sekä analyyttisen että käytännön tarkastelun kautta. Suorituskykytestien ja teknisen toimivuuden arvioiden perusteella on tarkoitus valita XML-tiedonhallintaratkaisu Javalla toteutetulle Web-sovellukselle, joka käyttää XML:ää tietojen tallennusformaattina.

Tuovatko pääomasijoittajat lisäarvoa? Suomessa listattujen osakkeiden tuottovertailu

Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää listautumisantien suoriutumista Suomen markkinoilla, sekä verrata pääomasijoittajien ja muiden listaamia yrityksiä. Tutkimusperiodina käytetään 36 kuukautta. Lisäksi tutkitaan lyhyen ajanjakson tuottoja näiden välillä. Tutkimuksessa selvitetään myös se, miten kansainvälisellä aineistollahavaitut, listautumisanteihin liittyvät anomaliat toteutuvat Suomessa. Tutkimuksen aineisto koostuu 48 yrityksestä, jotka listautuivat Helsingin pörssiin vuosien 1996 - 2000 välillä. Tutkimusmenetelmänä käytetään tapahtumatutkimusta. Kerätystä aineistosta lasketaan ylituotot kolmea eri menetelmää käyttämällä, eli lasketaan CAR-, BHAR- ja WR-ylituotot. Aineistolle tehdään myösregressio, jossa alisuoriutumista selitetään erilaisilla muuttujilla. Empiiristen tulosten mukaan listautumisannit keskimäärin alisuoriutuvat Suomen markkinoilla vertailukohteina käytettyihin indekseihin verrattuna. Tämän tulos tukee aiempia, kansainvälisiltä markkinoilta saatuja havaintoja. Sitä vastoin tämän tutkimuksen perusteella pääomasijoittajien listaamat yritykset alisuoriutuvat enemmän kuin muut listatut yritykset. Tämä havainto poikkeaa kansainvälisellä aineistolla tehdyistä tutkimuksista. Tutkittaessa portfolioiden ominaisuuksia, havaittiin erityisesti listautumisvuoden selittävän alisuoriutumisen voimakkuutta.

Benchmarked Quality Measurement Process in a Software Validation Process

Jatkuva laadunmittaus osana ohjelmistoprosessia on yleistynyt ohjelmistoyritysten keskuudessa viime vuosien aikana. ISO 9001:2000 -laatustandardi vaatii yrityksiltä tuotteiden ja prosessien laadun mittaamista ja seuraamista. Laadun mittareiden valinta on haastava tehtävä. Yritykset luulevat usein mittaavansa laatua, vaikka ne todellisuudessa mittaavatkin ohjelmistojen eri ominaisuuksia kuten kokoa tai monimutkaisuutta. Tässä diplomityössä kehitetään ohjelmistojen validointiprosessiin vertailuun perustuva laadunmittausprosessi ohjelmistotuotteiden laadun arviointiin, mittaamiseen ja seurantaan. Laatumittarit valitaan ennalta määriteltyjen kriteereiden mukaisesti, ja niille asetetaan tavoitearvot vertailuanalyysistä saatujen tulosten perusteella. Laadunmittausprosessin lisäksi työssä annetaan suositus prosessin käyttöönotosta ja käytöstä osana yrityksen toimintaa, mikä mahdollistaa jatkuvan seurannan sekä kehityksen tulevaisuudessa.

A Co-Processor Approach for Efficient Java Execution in Embedded Systems

This thesis deals with a hardware accelerated Java virtual machine, named REALJava. The REALJava virtual machine is targeted for resource constrained embedded systems. The goal is to attain increased computational performance with reduced power consumption. While these objectives are often seen as trade-offs, in this context both of them can be attained simultaneously by using dedicated hardware. The target level of the computational performance of the REALJava virtual machine is initially set to be as fast as the currently available full custom ASIC Java processors. As a secondary goal all of the components of the virtual machine are designed so that the resulting system can be scaled to support multiple co-processor cores. The virtual machine is designed using the hardware/software co-design paradigm. The partitioning between the two domains is flexible, allowing customizations to the resulting system, for instance the floating point support can be omitted from the hardware in order to decrease the size of the co-processor core. The communication between the hardware and the software domains is encapsulated into modules. This allows the REALJava virtual machine to be easily integrated into any system, simply by redesigning the communication modules. Besides the virtual machine and the related co-processor architecture, several performance enhancing techniques are presented. These include techniques related to instruction folding, stack handling, method invocation, constant loading and control in time domain. The REALJava virtual machine is prototyped using three different FPGA platforms. The original pipeline structure is modified to suit the FPGA environment. The performance of the resulting Java virtual machine is evaluated against existing Java solutions in the embedded systems field. The results show that the goals are attained, both in terms of computational performance and power consumption. Especially the computational performance is evaluated thoroughly, and the results show that the REALJava is more than twice as fast as the fastest full custom ASIC Java processor. In addition to standard Java virtual machine benchmarks, several new Java applications are designed to both verify the results and broaden the spectrum of the tests.

Asuntosijoittamisen kilpailukykyisyys eläkesäästämismuotona

Tutkielman tarkoituksena on selvittää asuntosijoittamisen kilpailukykyisyyttä eläkesäästämismuotona. Vertailu tehdään kvantitatiivisena ja vertailukohtana ovat ns. perinteiset eläkesäästämismuodot, kuten rahastosijoitus, osakesijoitus, eläkevakuutus ja pankkitilisijoitus. Vertailu on tehty neljällä eri sijoittajaprofiililla. Profiilit eroavat toisistaan säästöajan ja säästösumman suhteen. Kaikissa tapauksissa kokonaissäästösumma on 36 000 euroa. Asuntosijoituksen lähtökohtana on osakehuoneisto, joka vuokrataan eteenpäin asumiskäyttöön. Asunnon ostoon otetaan pankkilaina, jota maksetaan pois vuokratuloilla sekä omalla osuudella niin, että kuukausittainen omaosuus lainan lyhennyksestä olisi vastaavan suuruinen kuin vaihtoehtoissijoituksen ns. perinteiseen eläkesäästämistuotteeseen. Tutkielmassa esiintyvät laskelmat on tehty Excel-taulukkolaskentaohjelmalla. Analyysissä keskitytään ensisijaisesti analysoimaan verojen ja kaikkien kulujen jälkeistä sijoitusten loppuarvoa, todellista vuosittaista tuottoprosenttia sekä koko sijoitetun pääoman tuottoprosenttia koko sijoitusajalta.

Exploration and Design of Power-Efficient Networked Many-Core Systems

Multiprocessing is a promising solution to meet the requirements of near future applications. To get full benefit from parallel processing, a manycore system needs efficient, on-chip communication architecture. Networkon- Chip (NoC) is a general purpose communication concept that offers highthroughput, reduced power consumption, and keeps complexity in check by a regular composition of basic building blocks. This thesis presents power efficient communication approaches for networked many-core systems. We address a range of issues being important for designing power-efficient manycore systems at two different levels: the network-level and the router-level. From the network-level point of view, exploiting state-of-the-art concepts such as Globally Asynchronous Locally Synchronous (GALS), Voltage/ Frequency Island (VFI), and 3D Networks-on-Chip approaches may be a solution to the excessive power consumption demanded by today’s and future many-core systems. To this end, a low-cost 3D NoC architecture, based on high-speed GALS-based vertical channels, is proposed to mitigate high peak temperatures, power densities, and area footprints of vertical interconnects in 3D ICs. To further exploit the beneficial feature of a negligible inter-layer distance of 3D ICs, we propose a novel hybridization scheme for inter-layer communication. In addition, an efficient adaptive routing algorithm is presented which enables congestion-aware and reliable communication for the hybridized NoC architecture. An integrated monitoring and management platform on top of this architecture is also developed in order to implement more scalable power optimization techniques. From the router-level perspective, four design styles for implementing power-efficient reconfigurable interfaces in VFI-based NoC systems are proposed. To enhance the utilization of virtual channel buffers and to manage their power consumption, a partial virtual channel sharing method for NoC routers is devised and implemented. Extensive experiments with synthetic and real benchmarks show significant power savings and mitigated hotspots with similar performance compared to latest NoC architectures. The thesis concludes that careful codesigned elements from different network levels enable considerable power savings for many-core systems.

Theoretical Analysis and Numerical Simulation of Spectral Radiative Properties of Combustion Gases in Oxy/Air-Fired Combustion Systems

Energy efficiency is one of the major objectives which should be achieved in order to implement the limited energy resources of the world in a sustainable way. Since radiative heat transfer is the dominant heat transfer mechanism in most of fossil fuel combustion systems, more accurate insight and models may cause improvement in the energy efficiency of the new designed combustion systems. The radiative properties of combustion gases are highly wavelength dependent. Better models for calculating the radiative properties of combustion gases are highly required in the modeling of large scale industrial combustion systems. With detailed knowledge of spectral radiative properties of gases, the modeling of combustion processes in the different applications can be more accurate. In order to propose a new method for effective non gray modeling of radiative heat transfer in combustion systems, different models for the spectral properties of gases including SNBM, EWBM, and WSGGM have been studied in this research. Using this detailed analysis of different approaches, the thesis presents new methods for gray and non gray radiative heat transfer modeling in homogeneous and inhomogeneous H2O–CO2 mixtures at atmospheric pressure. The proposed method is able to support the modeling of a wide range of combustion systems including the oxy-fired combustion scenario. The new methods are based on implementing some pre-obtained correlations for the total emissivity and band absorption coefficient of H2O–CO2 mixtures in different temperatures, gas compositions, and optical path lengths. They can be easily used within any commercial CFD software for radiative heat transfer modeling resulting in more accurate, simple, and fast calculations. The new methods were successfully used in CFD modeling by applying them to industrial scale backpass channel under oxy-fired conditions. The developed approaches are more accurate compared with other methods; moreover, they can provide complete explanation and detailed analysis of the radiation heat transfer in different systems under different combustion conditions. The methods were verified by applying them to some benchmarks, and they showed a good level of accuracy and computational speed compared to other methods. Furthermore, the implementation of the suggested banded approach in CFD software is very easy and straightforward.

Stock Market reaction to the CSR announcements of American fast food companies

The purpose of this study is to examine whether Corporate Social Responsibility (CSR) announcements of the three biggest American fast food companies (McDonald’s, YUM! Brands and Wendy’s) have any effect on their stock returns as well as on the returns of the industry index (Dow Jones Restaurants and Bars). The time period under consideration starts on 1st of May 2001 and ends on 17th of October 2013. The stock market reaction is tested with an event study utilizing CAPM. The research employs the daily stock returns of the companies, the index and the benchmarks (NASDAQ and NYSE). The test of combined announcements did not reveal any significant effect on the index and McDonald’s. However the stock returns of Wendy’s and YUM! Brands reacted negatively. Moreover, the company level analyses showed that to their own CSR releases McDonald’s stock returns respond positively, YUM! Brands reacts negatively and Wendy’s does not have any reaction. Plus, it was found that the competitors of the announcing company tend to react negatively to all the events. Furthermore, the division of the events into sustainability categories showed statistically significant negative reaction from the Index, McDonald’s and YUM! Brands towards social announcements. At the same time only the index was positively affected by to the economic and environmental CSR news releases.

Deep generative models for facial keypoints detection

A new area of machine learning research called deep learning, has moved machine learning closer to one of its original goals: artificial intelligence and general learning algorithm. The key idea is to pretrain models in completely unsupervised way and finally they can be fine-tuned for the task at hand using supervised learning. In this thesis, a general introduction to deep learning models and algorithms are given and these methods are applied to facial keypoints detection. The task is to predict the positions of 15 keypoints on grayscale face images. Each predicted keypoint is specified by an (x,y) real-valued pair in the space of pixel indices. In experiments, we pretrained deep belief networks (DBN) and finally performed a discriminative fine-tuning. We varied the depth and size of an architecture. We tested both deterministic and sampled hidden activations and the effect of additional unlabeled data on pretraining. The experimental results show that our model provides better results than publicly available benchmarks for the dataset.

PERFORMANCE ANALYSIS OF A TACTICAL ASSET ALLOCATION – Evidence from the Black–Litterman model based fixed income portfolio

Over time the demand for quantitative portfolio management has increased among financial institutions but there is still a lack of practical tools. In 2008 EDHEC Risk and Asset Management Research Centre conducted a survey of European investment practices. It revealed that the majority of asset or fund management companies, pension funds and institutional investors do not use more sophisticated models to compensate the flaws of the Markowitz mean-variance portfolio optimization. Furthermore, tactical asset allocation managers employ a variety of methods to estimate return and risk of assets, but also need sophisticated portfolio management models to outperform their benchmarks. Recent development in portfolio management suggests that new innovations are slowly gaining ground, but still need to be studied carefully. This thesis tries to provide a practical tactical asset allocation (TAA) application to the Black–Litterman (B–L) approach and unbiased evaluation of B–L models’ qualities. Mean-variance framework, issues related to asset allocation decisions and return forecasting are examined carefully to uncover issues effecting active portfolio management. European fixed income data is employed in an empirical study that tries to reveal whether a B–L model based TAA portfolio is able outperform its strategic benchmark. The tactical asset allocation utilizes Vector Autoregressive (VAR) model to create return forecasts from lagged values of asset classes as well as economic variables. Sample data (31.12.1999–31.12.2012) is divided into two. In-sample data is used for calibrating a strategic portfolio and the out-of-sample period is for testing the tactical portfolio against the strategic benchmark. Results show that B–L model based tactical asset allocation outperforms the benchmark portfolio in terms of risk-adjusted return and mean excess return. The VAR-model is able to pick up the change in investor sentiment and the B–L model adjusts portfolio weights in a controlled manner. TAA portfolio shows promise especially in moderately shifting allocation to more risky assets while market is turning bullish, but without overweighting investments with high beta. Based on findings in thesis, Black–Litterman model offers a good platform for active asset managers to quantify their views on investments and implement their strategies. B–L model shows potential and offers interesting research avenues. However, success of tactical asset allocation is still highly dependent on the quality of input estimates.

Using ICT Energy consumption for monitoring ICT architecture

Energy efficient policies are being applied to network protocols, devices and classical network management systems. Researchers have already studied in depth each of those fields, including for instance a long monitoring processes of various number of individual ICT equipment from where power models are constructed. With the development of smart meters and emerging protocols such as SNMP and NETCONF, currently there is an open field to couple the power models, translated to the expected behavior, with the realtime energy measurements. The goal is to derive a comparison on the power data between both of the processes in the direction of detection for possible deviations on the expected results. The logical assumption is that a fault in the usage of a particular device will not only increase its own energy usage, but also may cause additional consumption on the other devices part of the network. A platform is developed to monitor and analyze the retrieved power data of a simulated enterprise ICT infrastructure. Moreover, smart algorithms are developed which are aware of the different states that are occurring on each device during their typical use phase, as well as to detect and isolate possible anomalies. The produced results are obtained and validated with the use of Cisco switches and routers, Dell Precision stations and Raritan PDU as part of the monitored infrastructure.