Just the Beginning

Actually I did not like to blog anything on April Fools’ Day LoL. Specifically, this post is about my small achievements. Well, the small achievements were just the starting point of my career. I always realize that the achievements are not that big. Some people may not be confident to publicly show the small number of papers, especially the papers are not that well contributed works. For me (specifically me),  I am still proud to ever produce them.

So what are they? They are academic papers that I had contributed since I was a PhD student in Nanyang Technological University, Singapore. I enrolled here on Jan 7th, 2008. In some papers, I was a co-author. Thanks a million for main authors and co-authors who contributed a lot on the papers. Thanks a million for pieces of advice. Thanks a million for their support, push, encouragement, and being patient with me.

Got paper acceptance in ECTI-CON 2012

In this month, I got two papers to be published in conference proceedings. The former one will be published in the conference proceedings of IEEE ISPA 2012 in Spain as I blogged on last week. The later one will be in the proceedings of ECTI-CON 2012. This ECTI-CON 2012 is a conference that will be held in Hua Hin, Thailand (venue: Courtyard by Marriott at Cha-am Beach) on May 16-18, 2012. Interestingly, the proceedings of ECTI-CON will be available in IEEE Xplore.

Let me introduce the paper we submitted to ECTI-CON 2012.

Got paper acceptance in 10th IEEE ISPA 2012

 

 

 

 

 

 

 

 

 

I just got an email regarding a notification of paper acceptance. Well, our new paper “Adaptive Power Management for Data Center in Smart Grid Environment” has been accepted to be published in the proceedings of the conference The 10th IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing with Applications (ISPA-12).

The authors of the paper are [1] Rakpong Kaewpuang (the main contributor of this paper), [2] Sivadon Chaisiri (me) [3] Asst. Prof. Dusit Niyato, [4] Assoc. Prof. Bu-Sung Lee, and [5] Asst. Prof. Ping Wang. We are from School of Computer Engineering (SCE), Nanyang Technological University, Singapore. One of the authors will present the paper in this conference. This IEEE conference will be held in Universidad Carlos III de Madrid, Spain between July 10-13, 2012.

Let me introduce a bit about the paper as follows:

สำหรับท่านที่หาคอมแรงๆทดลอง senior project หรือ thesis

โลโก้บริการกลุ่มเมฆของ Amazon ในนามว่า Amazon Web Services (AWS) - ภาพจากวิกิพีเดีย

สำหรับท่านที่ต้องการหาคอมพิวเตอร์สเปคแรงๆหรือคอมพิวเตอร์จำนวนมากๆ สำหรับทำงานวิจัยหรือโครงการพัฒนาซอฟต์แวร์ อาทิเช่น

• นักศึกษาปริญญาตรีที่กำลังขึ้นปี 4 ที่ต้องปั่นโปรเจคจบ (เขายังเรียกกันว่า senior project ใช่ไหม?)
• นักศึกษาปริญญาโท/เอก ที่กำลังปั่น thesis/independent study/research project ใดๆก็ตาม
• นักเรียนนักศึกษาระดับปีไหนๆก็ตาม ที่ต้องการคอมพิวเตอร์สำหรับเขียนโปรแกรมที่เป็นโปรเจคเป็นชิ้นเป็นอัน เช่น opensource software หรือประกวดโครงงานซอฟต์แวร์ตามงานแข่งขันต่างๆ เป็นต้น

Abstract – Cost Minimization for Provisioning Virtual Servers in Amazon Elastic Compute Cloud

Well, as aforementioned in the previous post (written in Thai), my paper has been accepted for publication in IEEE MASCOTS 2011. The paper abstract was posted here for your interesting.

Abstract -- Amazon Elastic Compute Cloud (EC2) provides a cloud computing service by renting out computational resources to customers (i.e., cloud users). The customers can dynamically provision virtual servers (i.e., computing instances) in EC2, and then the customers are charged by Amazon on a pay-per-use basis. EC2 offers three options to provision virtual servers, i.e., on-demand, reservation, and spot options. Each option has different price and yields different benefit to the customers. Spot price (i.e., price of spot option) could be cheapest; however, the spot price can be fluctuated and even more expensive than the prices of on-demand and reservation options due to the customers' competitive bidding in EC2. Although the reservation and on-demand options have stable prices, their costs are mostly more expensive than that of spot option. The challenge is how the customers efficiently purchase the provisioning options under uncertainty of price and demand. To address this issue, two virtual server provisioning algorithms are proposed to minimize the provisioning cost for long- and short-term planning. Stochastic programming, robust optimization, and sample-average approximation are applied to obtain the optimal solutions of the algorithms. To evaluate the performance of the algorithms, numerical studies are extensively performed. The results show that the algorithms can significantly reduce the total provisioning cost incurred to customer.

You can download the full paper soon (August 2011 or later). You can also register and attend the MASCOTS 2011 conference, and then see me and my presentation there

เปเปอร์ตัวใหม่ของผมที่ IEEE MASCOTS 2011

เหตุการณ์เกิดเมื่อวานนี้เองครับผม ผมได้รับจดหมายตอบรับผลงานเขียนหรือเปเปอร์ตัวใหม่ของผม ชื่อเปเปอร์ตัวนี้ คือ “Cost Minimization for Provisioning Virtual Servers in Amazon Elastic Compute Cloud” โดยผลงานนี้จะได้ลงใน IEEE และนำเสนอในงานประชุม The 19th Annual Meeting of the IEEE International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS 2011) จัดที่ถิ่นของผม คือ ประเทศสิงคโปร์ ณ โรงแรม Raffles Hotel (เป็นโรงแรมหรูแห่งหนึ่ง) ระหว่างวันที่ 25 – 27 กรกฎาคม พ.ศ. 2554

งานชิ้นนี้จริงๆก็ไม่ได้เป็นงานชิ้นใหม่เอี่ยม หากแต่เป็นการเอาทฤษฎีจากผลงานเดิมที่ผมเคยตีพิมพ์ไปแล้วมาประยุกต์ใช้จริงกับ Amazon EC2 และผมก็ได้นำข้อมูลจริงของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ที่ NTU (เคยติด TOP500 ของโลก) และข้อมูลจาก Amazon EC2 มาใช้ในการวัดประสิทธิภาพของวิธีที่ผมเสนอ และผมยังเพิ่มปัญหาของ Spot Instances เข้าไป​ ซึ่งก็เพิ่มความซับซ้อนของปัญหาได้อย่างเร้าใจทีเดียว (ว่าไปโน้น) โดยสรุปแล้ว เปเปอร์นำเสนอวิธีลดค่าใช้จ่ายของการเช่าเซิร์ฟเวอร์ที่ Amazon EC2 ทั้งที่เป็น On-demand, Spot, และ Reservation Instances ภายใต้ความไม่แน่นอน (uncertainty) ของความต้องการของผู้ใช้และราคาของ Instance โดยวิธีการดังกล่าวยังสามารถปรับปรุงให้รองรับกับความเสถียรที่ไม่แน่นอนในแง่ availability ของ Amazon ที่กำลังเป็นปัญหาที่เพิ่งเกิดขึ้นได้ด้วย (ดูได้ในข่าวที่ blognone)

ขอเครดิตถึง coauthor อีก 3 ท่าน คือ น้องบู้ (รักพงค์ แก้วพวง) ที่ช่วยทำผลทดลอง และร่วมนั่งรถเมล์คันสุดท้ายของหลายๆวัน, และอาจารย์ของผมอีกสองท่านที่ช่วยให้คำปรึษาที่มีค่าและตรวจทานเปเปอร์ นั่นคือ รศ. ดร. ฟรานซิส ลี และ ผศ. ดร. ดุสิต นิยะโต และขอขอบคุณครอบครัว พี่น้อง และเพื่อนฝูง ที่ให้การสนับสนุนด้านกำลังใจ ณ ที่นี่ด้วยครับ

เช่าคอมแรม 68 กิ๊กบน EC2 มาทำวิจัย

ครั้งนี้ ผมกลับมาเขียนบล็อกแบบน้ำท่วมทุ่งอย่างที่ทำมาเป็นประจำ เพื่อแก้เครียดไปพลาง ในช่วงเวลาอันแสนร้อนระอุของประเทศสิงคโปร์

ช่วงนี้ผมวุ่นกับงานวิจัยชิ้นใหม่ เป็นงานที่เพิ่งเริ่มทำได้ไม่กี่สัปดาห์มานี้ ได้ผลคืบหน้าอย่างไรจะมาเล่าให้ฟัง แต่สิ่งที่อยากจะบล็อกในตอนนี้ก็คือ เรื่องที่ผมเพิ่งเจอมาเมื่อวันพฤหัสบดีที่ผ่านมา ก็เกี่ยวกับงานวิจัยชิ้นนี้นี่แหละ คือผมต้องทำการแก้ปัญหา linear programming optimization ปัญหาหนึ่ง เป็นปัญหาที่ซับซ้อนและต้องการหน่วยความจำหลักเยอะมาก อะ … ตอนแรกผมคาดคะเนว่า หน่วยความจำขั้นต่ำที่จะแก้ปัญหานี้ได้เร็วน่าจะอยู่ที่ 16 GB เพราะก่อนหน้านี้ผมลองแก้ปัญหานี้บน workstation ที่มีแรม 4 GB แล้วพบว่า มันเป็นอะไรที่เลวร้ายมากๆ เพราะทำเอาคอมเครื่องนั้นเดี้ยงไปเลย เช่น ลากเมาส์ก็ยังไม่ขยับ เป็นต้น ผมเลยต้องย้ายไปเครื่อง GPU Cluster ที่ผมเคยบล็อกไปเมื่อนานมาแล้ว ผมขอมาแค่ 1 เครื่องที่มีแรมแนบมา 16 GB ผลออกมาก็คือ รันผ่านไปไม่ต่ำกว่า 12 ชั่วโมง แรมถูกใช้ไป 100% ตลอดเวลาจนกระทั่งเครื่องไม่ตอบสนอง ผมต้องไปขอโทษแอดมินที่ดูแลเครื่องเป็นการใหญ่ว่าช่วย kill process ให้ด้วย

Robust Cloud Resource Provisioning for Cloud Computing Environments (Abstract)

My paper was accepted by the conference “IEEE International on Service-Oriented Computing and Applications”,  held in Perth, Australia between December 13-15 2010 (see SOCA’10 website). The paper title is “Robust Cloud Resource Provisioning for Cloud Computing Environments”. Let me briefly present the authors’ names and paper abstract as follows:

Authors: Sivadon Chaisiri [1], Lee Bu-Sung [1, 2], and Dusit Niyato [1]

[1] School of Computer Engineering, Nanyang Technological University, Singapore

[2] HP Labs Singapore, Singapore

Abstract–Cloud providers can offer cloud consumers two plans to provision resources, namely reservation and on-demand plans. With the reservation plan, the consumer can reduce the total resource provisioning cost. However, this resource provisioning is challenging due to the uncertainty. For example, consumers’ demand and providers’ resource prices can be fluctuated. Moreover, inefficiency of resource provisioning leads to either overprovisioning or underprovisioning problem. In this paper, we propose a robust cloud resource provisioning (RCRP) algorithm to minimize the total resource provisioning cost (i.e., overprovisioning and underprovisioning costs). Various types of uncertainty are considered in the algorithm. To obtain the optimal solution, a robust optimization model is formulated and solved. Numerical studies are extensively performed in which the results show that the solution obtained from the RCRP algorithm achieves both solution- and model-robustness. That is, the total resource provisioning cost is close to the optimality (i.e., solution-robustness), and the overprovisioning and underprovisioning costs are significantly reduced (i.e., model-robustness).

อีกหนึ่งผลงานของผมใน IEEE SOCA 2010

เมื่อวันเสาร์ที่ผ่านมา ผมได้รับอีเมลประกาศผลการตอบรับของ IEEE ว่าเปเปอร์ของผมจะได้รับการตีพิมพ์ลงใน IEEE Proceedings ของงานประชุมวิชาการที่ชื่อ IEEE International Conference on Service-Oriented Computing and Applications (SOCA’10) ซึ่งจัดขึ้นที่ Perth ประเทศออสเตรเลีย ระหว่างวันที่ 13 – 15 ธันวาคม พ.ศ. 2553

สำหรับผลงานของผม ในครั้งนี้มีชื่อเปเปอร์ว่า “Robust Cloud Resource Provisioning for Cloud Computing Environments” ถ้าแปลเป็นไทยคงแปลกอยู่ ดังนั้น อย่าไปแปลแล้วกันครับ เนื้อหาก็ตามชื่อ คือ เป็นการจัดสรรทรัพยากรบน cloud computing โดยงานนี้ก็เป็นภาคต่อของเปเปอร์ของผมอีกตัวที่เคยตีพิมพ์ใน IEEE APSCC เมื่อปีก่อน และขอให้ท่านติดตามชมเวอร์ชันที่เป็น journal ซึ่งกำลังอยู่ในช่วงแก้ไขอยู่

มาของบใช้ EC2 เพื่อการศึกษา/วิจัยกันเถอะ

เมื่อต้นปีก่อน Amazon ได้เปิดให้บริการ Amazon Web Services (AWS) ให้ใช้ฟรีเพื่อการศึกษาและ/หรือวิจัย ผ่านทางโครงการชื่อ AWS in Education (อ่านข่าวได้ที่ blognone โดยคุณ pawinpawin) ซึ่งจะว่าไปแล้ว AWS ก็คือศูนย์รวมบริการกลุ่มเมฆหรือ cloud computing ของ Amazon   บริการที่ดังๆและใช้กันอย่างกว้างขวาง คือ Amazon EC2 สำหรับโฮสต์เวอร์ชวลเซิร์ฟเวอร์ และ Amazon S3 สำหรับจัดเก็บข้อมูล แต่ก่อนผมก็ไม่เคยสนใจว่าจะไปใช้ AWS เพราะที่ทำงานผมก็มีทรัพยากรพอเพียงให้ใช้

จนเมื่อหลายเดือนก่อน ผมอยากจะทดสอบวัดค่าอะไรบางอย่างของ EC2 และอยากรันงานวิจัยของผมบนนั้นดูว่าจะให้ผลออกมาอย่างไร ผมก็เลยลองสมัครดู และผลก็คือ โครงการของผมผ่าน โดย Amazon ให้งบจำนวน USD 100 เพื่อให้ไปเช่าบริการ AWS แม้เป็นงบไม่มาก แต่ก็เพียงพอต่องานของผม และถ้ารู้จักจัดการงบนี้ดีๆ ก็ถือว่าคุ้มพอควร

ท่านใดสนใจ ก็ลองเขียนโครงการแล้วกรอกใบสมัครเองได้ที่ AWS in Education ลองขอดูนะครับ … จะเป็นนักเรียน นักศึกษา อาจารย์ ก็สมัครได้ … น้องๆสามารถเอาไปทำโครงการปริญญาตรี เอาไปพัฒนา opensource หรือคนเรียนโท/เอก ก็สามารถเอาไปใช้ทำงานวิจัยได้ (แม้ไม่เกี่ยวกับ cloud computing เลยก็ตาม) ส่วนอาจารย์จะเอาไปใช้ในการสอนนักเรียน/นักศึกษาในรายวิชาต่างๆก็เหมาะเช่นกัน (อีกครั้ง โครงการที่ขอ ไม่จำเป็นต้องเกี่ยวกับ cloud computing)

GAMS พร้อมกับ CPLEX Solver

แผ่นซอฟต์แวร์ GAMS เวอร์ชัน 2.50 พร้อม CPLEX

ช่วงนี้มีความสุขมาก เนื่องจากเมื่อสามสัปดาห์ที่ผ่านมา อาจารย์ของผมอนุมัติให้สั่งซื้อ optimization solver ที่ชื่อว่า CPLEX  ซึ่งจริงๆแล้ว ผมเคยทำเรื่องขอให้ภาควิชาซื้อซอฟต์แวร์แนวนี้มาใช้ตั้งแต่ปีก่อนแล้ว แต่เรื่องไม่เคยดำเนิน ทำให้ที่ผ่านๆมา ผมต้องพึ่งพา GLPK กับ MATLAB  และก็ NEOS Solvers แต่มันไม่ค่อยโดยใจผมน่ะ เพราะเวลาผมทำการทดลองอะไรบางอย่าง มันใช้เวลาคำนวณนานเกินไป เกินกว่าที่วัยรุ่นอย่างผมจะรอได้ จนกระทั่งได้ CPLEX มา โอ่ว!…ชีวิตของผมเปลี่ยนไปเยอะเลย

GPU Testbed พลัง Tesla (ภาค 2)

ใน GPU Testbed พลัง Tesla (ภาค 1) ก็ได้แนะนำคลัสเตอร์จีพียูในที่ทำงานของผมไปแล้ว มาครั้งนี้ ขอพูดถึงสเปคเครื่องทั้งระบบว่าเป็นอย่างไร

ก่อนอื่น ขอสรุปข้อมูลของ testbed จากภาค 1 สั้นๆก่อนว่า testbed ประกอบด้วย เซิร์ฟเวอร์ 4 เครื่อง แต่ละเซิร์ฟเวอร์ติดตั้งการด์จีพียู Tesla เข้าไป 2 ใบ ทำให้ทั้งระบบ testbed มีจำนวน Tesla ทั้งหมด 8 ใบ ในเชิงทฤษฎี (หรือ peak performance) รวมพลังประมวลผลแบบ single precision ได้ถึง 7.4 เทราฟลอป หรือ 622 กิกะฟลอปสำหรับ double precision

รายชื่อทุนต่อเอกที่สิงคโปร์

เนื่องจากว่ามีผู้ที่สนใจเข้ามาถามผมเกี่ยวกับการหาทุนเรียนต่อในระดับปริญญาเอกที่สิงคโปร์อยู่หลายท่าน ผมจึงขอเปิดกระทู้ในที่นี้นะครับ

ผมแนะนำสำหรับคนที่หาข้อมูลของมหาวิทยาลัยในสิงคโปร์ควรอ่าน เรียนต่อมหาลัยรัฐในสิงคโปร์ โดยคุณ Lazy Queen ด้วยครับผม

รายชื่อทุนสำหรับปริญญาเอก (แบบสั้นๆ) โดยแนบลิงค์ให้ไปศึกษาเพิ่มเติมเองนะครับ

GPU Testbed พลัง Tesla (ภาค 1)

เพิ่ม GPU Testbed เข้าไปรวมกับ Cloud Computing Testbed

ผมเคยพูดถึง Cloud Computing Testbed ในที่ทำงานของผม ซึ่งผมและเพื่อนของผม (คือ อลัน) ได้ติดตั้งขึ้นมาเพื่อใช้ในงานวิจัยและพัฒนาโซลูชันสำหรับ cloud computing สำหรับครั้งนี้ ผมอยากมาอัพเดตข้อมูลเจ้า testbed ตัวนี้อีกนิดนึงว่า ที่ทำงานผมได้ลงทุนติดตั้งเซิร์ฟเวอร์ของหน่วยประมวลผลกราฟิก (จีพียู – GPU) รุ่น NVIDIA Tesla เข้าไปทั้งหมด 8 การ์ด เข้าไปยังเซิร์ฟเวอร์ของ HP ทั้งหมด 4 เครื่อง (แต่มันถูกแพ็คให้เข้าไปใน rack server 2 เครื่อง งงไหม?) โดยมี Tesla 2 ใบต่อเครื่อง ทำให้ได้จำนวนคอร์รวมกันได้ 1,920 (จีพียู)คอร์ และเราก็เรียกเซิร์ฟเวอร์ชุดนี้ว่า GPU Testbed (หรือ GPU Cluster)

จุดประสงค์ของ testbed ตัวนี้คือ เอาไว้ใช้ในงานวิจัย อย่างการทดลองโมเดลหรืออัลกอริธึมต่างๆที่เกี่ยวกับ GPU รวมถึง Hybrid CPU+GPU และก็เอาไว้พัฒนาซอฟต์แวร์ทั่วไปเพื่อใช้พลังของ GPU โดยการใช้ CUDA และ OpenCL

แนะนำหัวข้อ Project ปี 4 – Linear Programming with CUDA

• หัวข้อปัญหา – การแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นโดยใช้ความสามารถของโปรเซสเซอร์ประมวลผลกราฟิก
• อธิบายปัญหาคร่าวๆ – เป็นการพัฒนาซอฟต์แวร์ประเภท optimization solver ให้สามารถแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้น (linear programming) โดยใช้สมรรถนะของโปรเซสเซอร์ประมวลผลกราฟิก (หรือ GPU)
• เครื่องมือในการพัฒนา - CUDA (แนะนำว่าควรใช้ C/C++ binding ของ CUDA เนื่องจากเป็นโค้ดที่เสถียรสุด)
• ทักษะในการพัฒนา 1. ภาษา C/C++ 2. เข้าใจ simplex method 3. เข้าใจพื้นฐานการพัฒนาโปรแกรมแบบขนาน (parallel programming) อย่างไรก็ตาม ข้อ 2. กับ 3. พัฒนาหรือรื้อฟื้นกันได้
• งานที่เกี่ยวข้อง – ลองอ่านผลงานชื่อ Linear Programming on modern GPUs อย่างไรก็ดี เราควรหาแนวทางที่แตกต่าง อย่าเช่นเราควรพัฒนา optimization solver ที่สนับสนุนให้ผู้ใข้สามารถแก้ปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นด้วยเครื่องมือหรือภาษาทางคณิตศาสตร์ที่ได้รับการยอมรับหรือใช้อย่างกว้างขวาง เช่น MATLAB OCTAVE หรือ GNU MathProg ซึ่งจะทำให้ซอฟต์แวร์ใช้ได้กับปัญหาโปรแกรมเชิงเส้นแบบทั่วไปได้อีกด้วย
• ตัวอย่างของผลลัพธ์ที่คาดหวัง – ได้ออกมาเป็น optimization solver ที่สามารถแก้ปัญหาเชิงเส้นด้วยการเขียนสคริปต์ของ MathProg ด้วยการใช้ GPU และความเร็วที่ได้ควรเร็วกว่า CPU อย่างมีนัยสำคัญ
• แนวทางที่พลิกแพลงได้ – ถ้าหากค้นคว้างานที่เกี่ยวข้องเพิ่มเติมเองแล้ว พบว่ามีคนทำไปแล้ว ลองพิจารณาปัญหาประเภท non-linear programming, quadratic programming, และ integer programming ดูก็ได้ งานนี้จึงสามารถพัฒนาแตกแขนงจากรุ่นหนึ่งไปสู่รุ่นหนึ่งได้เรื่อยๆ

โพสต์ครั้งแรกที่ blognone