Cómputo y comunicación: definición y rendimiento en redes de estaciones de trabajo

La relación costo-beneficio de las estaciones de trabajo las hacen claramente ventajosas para las aplicaciones de cómputo intensivo. A medida que crece el la cantidad de instalaciones de redes locales (básicamente estaciones de trabajo con capacidad de comunicación), se incrementa aún más la posibil...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tinetti, Fernando Gustavo, Barbieri, Andrés
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2001
Materias:
Ciencias Informáticas
Cómputo y comunicación
comunicación
Parallel
estaciones de trabajo
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21619
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description La relación costo-beneficio de las estaciones de trabajo las hacen claramente ventajosas para las aplicaciones de cómputo intensivo. A medida que crece el la cantidad de instalaciones de redes locales (básicamente estaciones de trabajo con capacidad de comunicación), se incrementa aún más la posibilidad de utilizarlas en cómputo científico, dado que se pueden configurar y utilizar como una máquina paralela. Desde este punto de vista, las redes de estaciones de trabajo (NOW: Networks of Workstations) instaladas tienen la capacidad de ser computadoras paralelas con “costo cero” al menos en términos de hardware. La paralelización de aplicaciones no ha sido ni es algo inmediato, aún en el campo de las aplicaciones de cómputo intensivo, que tienen una marcada regularidad en cuanto a las operaciones que se resuelven. Las redes de estaciones de trabajo instaladas que se utilizan para cómputo paralelo, por otro lado, aportan sus propias características que normalmente complican la resolución de un problema en paralelo. En este contexto, es necesario investigar y explicitar cuáles son los problemas y las soluciones posibles para las distintas clases de problemas que se pueden encontrar [8]. Dentro de las aplicaciones numéricas, las provenientes del álgebra lineal, en particular operaciones matriciales, han sido y son de gran interés por el amplio rango de aplicaciones en las cuales se utilizan. De hecho, existe un estándar de facto que clasifica, define y determina una interfase común para la resolución de este tipo de problemas [1]. Esta interfase se ha extendido a la resolución en paralelo de las mismas operaciones, mayormente para arquitecturas paralelas de memoria distribuida [3]. Si bien existe un gran consenso en cuanto a la factibilidad y utilidad de cómputo paralelo sobre redes de estaciones de trabajo heterogéneas, también se puede notar una marcada necesidad en cuanto a la publicación de resultados satisfactorios respecto de rendimiento. Aún en el contexto de la caracterización de una red de computadoras de esta clase, sigue siendo muy dependiente de la experiencia la capacidad de definir con precisión el tipo de heterogeneidad que se tiene, y por lo tanto el tipo de balance de carga, por ejemplo, que se debe implementar.
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