Predicción del cómputo paralelo de una aplicación sobre una colección de clusters geográficamente distribuidos

El propósito de este trabajo es implementar en paralelo una aplicación utilizada para modelizar la transmisión sináptica de neuronas sobre dos cluster geográficamente distribuidos e interconectados por Internet, con el propósito de disminuir el tiempo empleado en su ejecución. Ejecutar a distancia u...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Dias Júnior, Eduardo Argollo de Oliveira, Gaudiani, Adriana, Rexachs del Rosario, Dolores, Luque Fadón, Emilio
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2005
Materias:	Ciencias Informáticas cómputo paralelo Parallel processing CoHNOW modelo Master-Worker balanceo de cargas High Performance computing
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23199
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	El propósito de este trabajo es implementar en paralelo una aplicación utilizada para modelizar la transmisión sináptica de neuronas sobre dos cluster geográficamente distribuidos e interconectados por Internet, con el propósito de disminuir el tiempo empleado en su ejecución. Ejecutar a distancia utilizando Internet es una tarea compleja, aunque es posible. Nosotros lo demostramos con un modelo de implementación de dicha aplicación sobre dos clusters distribuidos ubicados en España y Argentina, usando la red Internet como red no dedicada para la interconexión entre ambos. En este trabajo se presenta dicho modelo, con el cual se predice el rendimiento de la aplicación estimando el valor de la granularidad que hace más eficiente el cómputo, debiendo hablar de dos niveles de granularidad, el que se implementará dentro de cada cluster y el que se implementa entre ambos clusters. Los resultados experimentales muestran que se logra más de un 90% de precisión en la predicción y que la mejora en los tiempos de cómputo alcanzan un 83% con la colaboración de ambos clusters.
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Predicción del cómputo paralelo de una aplicación sobre una colección de clusters geográficamente distribuidos

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