Ajuste de rendimiento del algoritmo HDA* para máquinas multicore
- Autores
- Sanz, Victoria María; De Giusti, Armando Eduardo; Naiouf, Marcelo
- Año de publicación
- 2014
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- Este trabajo analiza el rendimiento alcanzado por una versión propia del algoritmo paralelo HDA* para arquitecturas de memoria compartida, que permite encontrar soluciones a problemas de optimización combinatoria, ajustando el valor de los parámetros del mismo. La implementación se realizó utilizando Pthreads, el gestor de memoria dinámica Jemalloc, y el Puzzle-15 como caso de estudio. El trabajo experimental se enfoca en analizar la desviación de los tiempos cuando se ejecuta el algoritmo sobre una máquina con procesadores multicore, para distintas instancias del problema, variando la cantidad de hilos/cores utilizados y los parámetros propios del mismo. Por último, se presenta un análisis del rendimiento alcanzado al aumentar la carga de trabajo y la cantidad de hilos/cores seleccionando los valores óptimos para cada parámetro según la instancia de entrada.
Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo
Red de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI) - Materia
-
Ciencias Informáticas
Distributed architectures
HDA*
multicore
ajuste de rendimiento
escalabilidad
problemas de optimización combinatoria - 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:10915/42388
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Ajuste de rendimiento del algoritmo HDA* para máquinas multicoreSanz, Victoria MaríaDe Giusti, Armando EduardoNaiouf, MarceloCiencias InformáticasDistributed architecturesHDA*multicoreajuste de rendimientoescalabilidadproblemas de optimización combinatoriaEste trabajo analiza el rendimiento alcanzado por una versión propia del algoritmo paralelo HDA* para arquitecturas de memoria compartida, que permite encontrar soluciones a problemas de optimización combinatoria, ajustando el valor de los parámetros del mismo. La implementación se realizó utilizando Pthreads, el gestor de memoria dinámica Jemalloc, y el Puzzle-15 como caso de estudio. El trabajo experimental se enfoca en analizar la desviación de los tiempos cuando se ejecuta el algoritmo sobre una máquina con procesadores multicore, para distintas instancias del problema, variando la cantidad de hilos/cores utilizados y los parámetros propios del mismo. Por último, se presenta un análisis del rendimiento alcanzado al aumentar la carga de trabajo y la cantidad de hilos/cores seleccionando los valores óptimos para cada parámetro según la instancia de entrada.Eje: XIV Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras de Informática (RedUNCI)2014-10info: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/10915/42388spainfo: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:UNLP2025-09-29T11:01:23Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42388Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 11:01:24.056SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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