Paralelización de la factorización de matrices en clusters

En este artículo se presenta un algoritmo paralelo para la resolución de la factorización de matrices del tipo LU específicamente diseñada para su implementación en redes de computadoras de escritorio (Clusters, Networks of Workstations). Además de su importancia en el ámbito de la resolución de gra...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Tinetti, Fernando Gustavo, Denham, Mónica Malén
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2002
Materias:	Ciencias Informáticas Parallel Cómputo Paralelo en Clusters Languages Rendimiento Paralelo Balance de Carga Aplicaciones de Algebra Lineal Factorización LU
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23049
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	En este artículo se presenta un algoritmo paralelo para la resolución de la factorización de matrices del tipo LU específicamente diseñada para su implementación en redes de computadoras de escritorio (Clusters, Networks of Workstations). Además de su importancia en el ámbito de la resolución de grandes sistemas de ecuaciones, la factorización LU tiene el mismo patrón de procesamiento que otras factorizaciones también provenientes de las aplicaciones de álgebra lineal tales como QR, y en este sentido los principios de paralelización de LU son aplicables en general a los demás métodos conocidos para factorización de matrices. En este artículo también se analizan características importantes tanto para la paralelización de las factorizaciones como para el rendimiento secuencial optimizado de cada una de las computadoras que se utilizan. Se presentan los resultados obtenidos por el algoritmo en una red de computadoras homogéneas junto con el análisis de rendimiento correspondiente, que muestra la gran influencia del rendimiento de las comunicaciones (tanto a nivel físico como de la implementación de las rutinas de comunicaciones entre procesos) en el rendimiento del procesamiento paralelo en los clusters. También se mencionan las posibles extensiones y optimizaciones posibles a partir del algoritmo que se presenta.
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Paralelización de la factorización de matrices en clusters

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