Factores de matrices Cholesky: parelelización y balance de carga
- Autores
- Tinetti, Fernando Gustavo; Romero, Fernando
- Año de publicación
- 2005
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- En este artículo se presentan las ideas más importantes para la paralelización de la factorización de matrices Cholesky. Se discuten dos aspectos básicos: la distribución de los cálculos en distintos procesadores y la forma en que la distribución de estos cálculos sea similar en todos los procesadores. Para la distribución de los cálculos se tiene en cuenta específicamente las dependencias de datos y para la distribución de la carga de procesamiento se tienen en cuenta las características propias de la secuencia de avance de procesamiento del método de factorización. Las ideas relacionadas con el balance de carga son muy similares a otros métodos de factorización y por lo tanto se pueden reusar las formas de solución que sean satisfactorias. Finalmente, se muestran los resultados de rendimiento obtenidos con distintas cantidades de procesadores en un cluster de PCs
VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
paralelización
factorización
matrices Cholesky - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23192
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Factores de matrices Cholesky: parelelización y balance de cargaTinetti, Fernando GustavoRomero, FernandoCiencias Informáticasparalelizaciónfactorizaciónmatrices CholeskyEn este artículo se presentan las ideas más importantes para la paralelización de la factorización de matrices Cholesky. Se discuten dos aspectos básicos: la distribución de los cálculos en distintos procesadores y la forma en que la distribución de estos cálculos sea similar en todos los procesadores. Para la distribución de los cálculos se tiene en cuenta específicamente las dependencias de datos y para la distribución de la carga de procesamiento se tienen en cuenta las características propias de la secuencia de avance de procesamiento del método de factorización. Las ideas relacionadas con el balance de carga son muy similares a otros métodos de factorización y por lo tanto se pueden reusar las formas de solución que sean satisfactorias. Finalmente, se muestran los resultados de rendimiento obtenidos con distintas cantidades de procesadores en un cluster de PCsVI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2005-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23192spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:55:21Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/23192Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:55:21.875SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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