Análisis de paralelización con memoria compartida y memoria distribuida en clusters de nodos con múltiples núcleos

En este trabajo se presentan las alternativas y los resultados de rendimiento obtenidos del análisis de las alternativas de paralelización en clusters de nodos con múltiples núcleos. El objetivo final es mostrar si es necesario tener en cuenta los dos modelos de procesamiento y paralelización (memor...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Tinetti, Fernando Gustavo, Wolfmann, Aaron Gustavo Horacio
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2008
Materias:
Ciencias Informáticas
Shared memory
Distributed memories
Parallel
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/21975
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En este trabajo se presentan las alternativas y los resultados de rendimiento obtenidos del análisis de las alternativas de paralelización en clusters de nodos con múltiples núcleos. El objetivo final es mostrar si es necesario tener en cuenta los dos modelos de procesamiento y paralelización (memoria compartida y memoria distribuida) o solamente uno de ellos. La aplicación utilizada es clásica en el contexto de cómputo de alto rendimiento: la multiplicación de matrices. Si bien esta operación es representativa de las aplicaciones de álgebra lineal, se muestran los resultados en términos de las condiciones bajo las cuales se puede optimizar rendimiento y hacia dónde debe estar enfocado el esfuerzo de la paralelización de algoritmos en los clusters de nodos con múltiples núcleos. Estos clusters son considerados como los estándares de bajo costo hoy en día, dado que casi cualquier máquina de escritorio con la que se construyen los clusters está basada en un procesador con más de un núcleo e, inclusive con más de un procesador. En cualquier caso, todas las unidades de procesamiento deberían ser utilizadas al máximo para optimizar el rendimiento obtenido por las aplicaciones paralelas
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