Algoritmos paralelos sobre clusters de multicores : Análisis de aplicaciones con descomposición funcional y de datos
- Autores
- Leibovich, Fabiana Yael
- Año de publicación
- 2010
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- tesis de grado
- Estado
- versión aceptada
- Colaborador/a o director/a de tesis
- Naiouf, Marcelo
De Giusti, Laura Cristina - Descripción
- El objetivo de esta tesina es analizar, investigar y desarrollar algoritmos de scheduling para ejecutar eficientemente aplicaciones de procesamiento paralelo sobre arquitecturas multicore y clusters de multicore. Esto implica manejar la distribución de procesos en los cores desde la aplicación para obtener ganancia de performance. Interesa el estudio de nuevas técnicas para la programación de algoritmos paralelos que aprovechen eficientemente la potencia de la arquitectura, considerando los sistemas híbridos en los que se combina memoria compartida y distribuida. Para esto, se debe analizar: a) El problema de la asignación de tareas a núcleos, incluyendo la problemática del balance de carga. b) La estrategia de descomposición de la aplicación (tanto paralelismo funcional como de datos) y su impacto en la performance. c) La necesidad de combinar memoria compartida y pasaje de mensajes en el uso de clusters de multicore.
Licenciado en Sistemas
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática - Materia
-
Ciencias Informáticas
Scheduling
algoritmos de scheduling; arquitecturas multicore; clusters de multicore
Parallel algorithms - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
- http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Repositorio
- Institución
- Universidad Nacional de La Plata
- OAI Identificador
- oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/4014
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Algoritmos paralelos sobre clusters de multicores : Análisis de aplicaciones con descomposición funcional y de datosLeibovich, Fabiana YaelCiencias InformáticasSchedulingalgoritmos de scheduling; arquitecturas multicore; clusters de multicoreParallel algorithmsEl objetivo de esta tesina es analizar, investigar y desarrollar algoritmos de scheduling para ejecutar eficientemente aplicaciones de procesamiento paralelo sobre arquitecturas multicore y clusters de multicore. Esto implica manejar la distribución de procesos en los cores desde la aplicación para obtener ganancia de performance. Interesa el estudio de nuevas técnicas para la programación de algoritmos paralelos que aprovechen eficientemente la potencia de la arquitectura, considerando los sistemas híbridos en los que se combina memoria compartida y distribuida. Para esto, se debe analizar: a) El problema de la asignación de tareas a núcleos, incluyendo la problemática del balance de carga. b) La estrategia de descomposición de la aplicación (tanto paralelismo funcional como de datos) y su impacto en la performance. c) La necesidad de combinar memoria compartida y pasaje de mensajes en el uso de clusters de multicore.Licenciado en SistemasUniversidad Nacional de La PlataFacultad de InformáticaNaiouf, MarceloDe Giusti, Laura Cristina2010info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionTesis de gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttp://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/4014spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:49:26Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/4014Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:49:26.753SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse |
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