Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes

Autores
Leibovich, Fabiana Yael; De Giusti, Armando Eduardo; De Giusti, Laura Cristina; Naiouf, Marcelo; Chichizola, Franco
Año de publicación
2010
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade).
Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
Hybrid systems
Clustering
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18923
Acceder
id SEDICI_df3c4bf578d0b3c8c213a850490f79f1
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18923
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajesLeibovich, Fabiana YaelDe Giusti, Armando EduardoDe Giusti, Laura CristinaNaiouf, MarceloChichizola, FrancoCiencias InformáticasHybrid systemsClusteringEn este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade).Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2010-10info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf211-219http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18923spainfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-9474-49-9info: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:UNLP2025-10-22T16:35:17Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/18923Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-10-22 16:35:17.333SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
title Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
spellingShingle Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
Leibovich, Fabiana Yael
Ciencias Informáticas
Hybrid systems
Clustering
title_short Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
title_full Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
title_fullStr Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
title_full_unstemmed Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
title_sort Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore : Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes
dc.creator.none.fl_str_mv Leibovich, Fabiana Yael
De Giusti, Armando Eduardo
De Giusti, Laura Cristina
Naiouf, Marcelo
Chichizola, Franco
author Leibovich, Fabiana Yael
author_facet Leibovich, Fabiana Yael
De Giusti, Armando Eduardo
De Giusti, Laura Cristina
Naiouf, Marcelo
Chichizola, Franco
author_role author
author2 De Giusti, Armando Eduardo
De Giusti, Laura Cristina
Naiouf, Marcelo
Chichizola, Franco
author2_role author
author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
Hybrid systems
Clustering
topic Ciencias Informáticas
Hybrid systems
Clustering
dc.description.none.fl_txt_mv En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade).
Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade).
publishDate 2010
dc.date.none.fl_str_mv 2010-10
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18923
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18923
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.relation.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-950-9474-49-9
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
211-219
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1846782797343096832
score 12.982451

Publicaciones similares