Evolución del diseño de soluciones paralelas sobre clústers de multicore a fin de maximizar la performance : Aprovechamiento de la jerarquía de memoria
- Autores
- Leibovich, Fabiana Yael
- Año de publicación
- 2013
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de maestría
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Naiouf, Marcelo
De Giusti, Laura Cristina - Descripción
- En este trabajo se realiza un análisis comparativo de las técnicas de programación paralela, en el que puede observarse cómo la evolución en el diseño de la solución a un mismo problema permite maximizar la performance de algoritmos paralelos en arquitecturas clúster de multicore. Este análisis se realiza utilizando un caso de estudio ampliamente estudiado en el área como lo es la multiplicación de matrices. Para ello, se implementaron diferentes soluciones para resolver el problema, partiendo de soluciones de alto nivel y bajo acoplamiento con la arquitectura, hasta llegar a soluciones de bajo nivel, dependientes de la arquitectura de prueba subyacente y que aprovechan las características de la misma, como por ejemplo la jerarquía de memoria. Las soluciones implementadas son una solución utilizando pasaje de mensajes, y tres soluciones híbridas teniendo en cuenta diferentes librerías de programación paralela (OpenMPI, Pthreads y OpenMP), y diferentes esquemas de descomposición de los datos. Asimismo, las pruebas de los algoritmos implementados se analizan desde distintos puntos de vista. Por un lado, escalando el tamaño del problema a resolver y por otro, escalando la cantidad de núcleos de procesamiento utilizados.
Especialista en Cómputo de Altas Prestaciones y Tecnología Grid
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Clustering
cluster de multicore
programación híbrida
Parallel programming
jerarquía de memoria
performance - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/31210
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Evolución del diseño de soluciones paralelas sobre clústers de multicore a fin de maximizar la performance : Aprovechamiento de la jerarquía de memoriaLeibovich, Fabiana YaelCiencias InformáticasClusteringcluster de multicoreprogramación híbridaParallel programmingjerarquía de memoriaperformanceEn este trabajo se realiza un análisis comparativo de las técnicas de programación paralela, en el que puede observarse cómo la evolución en el diseño de la solución a un mismo problema permite maximizar la performance de algoritmos paralelos en arquitecturas clúster de multicore. Este análisis se realiza utilizando un caso de estudio ampliamente estudiado en el área como lo es la multiplicación de matrices. Para ello, se implementaron diferentes soluciones para resolver el problema, partiendo de soluciones de alto nivel y bajo acoplamiento con la arquitectura, hasta llegar a soluciones de bajo nivel, dependientes de la arquitectura de prueba subyacente y que aprovechan las características de la misma, como por ejemplo la jerarquía de memoria. Las soluciones implementadas son una solución utilizando pasaje de mensajes, y tres soluciones híbridas teniendo en cuenta diferentes librerías de programación paralela (OpenMPI, Pthreads y OpenMP), y diferentes esquemas de descomposición de los datos. Asimismo, las pruebas de los algoritmos implementados se analizan desde distintos puntos de vista. Por un lado, escalando el tamaño del problema a resolver y por otro, escalando la cantidad de núcleos de procesamiento utilizados.Especialista en Cómputo de Altas Prestaciones y Tecnología GridUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaNaiouf, MarceloDe Giusti, Laura Cristina2013-09-23info:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTrabajo de especializacionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:ar-repo/semantics/tesisDeMaestriaapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/31210spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-10-22T16:39:24Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/31210Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:39:24.314SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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En este trabajo se realiza un análisis comparativo de las técnicas de programación paralela, en el que puede observarse cómo la evolución en el diseño de la solución a un mismo problema permite maximizar la performance de algoritmos paralelos en arquitecturas clúster de multicore. Este análisis se realiza utilizando un caso de estudio ampliamente estudiado en el área como lo es la multiplicación de matrices. Para ello, se implementaron diferentes soluciones para resolver el problema, partiendo de soluciones de alto nivel y bajo acoplamiento con la arquitectura, hasta llegar a soluciones de bajo nivel, dependientes de la arquitectura de prueba subyacente y que aprovechan las características de la misma, como por ejemplo la jerarquía de memoria. Las soluciones implementadas son una solución utilizando pasaje de mensajes, y tres soluciones híbridas teniendo en cuenta diferentes librerías de programación paralela (OpenMPI, Pthreads y OpenMP), y diferentes esquemas de descomposición de los datos. Asimismo, las pruebas de los algoritmos implementados se analizan desde distintos puntos de vista. Por un lado, escalando el tamaño del problema a resolver y por otro, escalando la cantidad de núcleos de procesamiento utilizados. |
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