Simulação de desempenho de aplicações paralelas de granulidade grossa em ambientes computacionais distribuidos
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC |
Texto Completo: | https://tede.lncc.br/handle/tede/137 |
Resumo: | Sistemas computacionais distribuídos de uso compartilhado e com carga de trabalho dinâmica são comuns no meio acadêmico e comercial. A utilização eficiente destes recursos é um desafio. Neste trabalho, foi desenvolvido um simulador de desempenho de aplicações paralelas de granularidade grossa, que permite variar os escalonadores de tarefas e o ambiente computacional. Os múltiplos elementos de processamento são associados a threads e é utilizado um esquema mestre/trabalhador com lista de tarefas centralizado no mestre. O simulador usa tempo real para simular os tempos de processamentos de tarefas e implementa os escalonadores mais comuns. Resultados experimentais são apresentados e comparados com medições em ambientes reais e de um simulador utilizado pela comunidade científica demonstrando sua validade e aplicabilidade. Através deste simulador, é possível analisar o desempenho e projetar métodos de escalonamento. Um novo método de escalonamento estático com balanceamento proporcional através de estimativas de capacidade para algoritmos evolucionistas é proposto. Este método realiza medidas de tempos de processamentos em gerações passadas para estimar a capacidade atual dos elementos de processamento e assim fazer uma distribuição de tarefas proporcional. |
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Simulação de desempenho de aplicações paralelas de granulidade grossa em ambientes computacionais distribuidosPerformance simulator of coarse-grained parallel alications in distributed comuting environmentsProcessamento paralelo (Computadores)Parallel processing (eletronic computers)CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOSistemas computacionais distribuídos de uso compartilhado e com carga de trabalho dinâmica são comuns no meio acadêmico e comercial. A utilização eficiente destes recursos é um desafio. Neste trabalho, foi desenvolvido um simulador de desempenho de aplicações paralelas de granularidade grossa, que permite variar os escalonadores de tarefas e o ambiente computacional. Os múltiplos elementos de processamento são associados a threads e é utilizado um esquema mestre/trabalhador com lista de tarefas centralizado no mestre. O simulador usa tempo real para simular os tempos de processamentos de tarefas e implementa os escalonadores mais comuns. Resultados experimentais são apresentados e comparados com medições em ambientes reais e de um simulador utilizado pela comunidade científica demonstrando sua validade e aplicabilidade. Através deste simulador, é possível analisar o desempenho e projetar métodos de escalonamento. Um novo método de escalonamento estático com balanceamento proporcional através de estimativas de capacidade para algoritmos evolucionistas é proposto. Este método realiza medidas de tempos de processamentos em gerações passadas para estimar a capacidade atual dos elementos de processamento e assim fazer uma distribuição de tarefas proporcional.Distributed computing systems for shared use with dynamics workload are common in academic and commercial environment. The efficient use of these resources is a challenge. In this work, we developed a performance simulator for coarse-grained parallel applications, which allows varying the task schedulers and the computing environment. The multiple processing elements are associated with threads and a schema master/worker with centralized task list on the master is used. The simulator uses real time to simulate the processing time and implements the most common task schedulers. Experimental results are presented and compared with measurements in real environments and a simulator used by the scientific community demonstrating its validity and applicability. Through this simulator, it is possible to analyze the performance and design task schedulers. A new method of static task scheduling with proportional balancing through estimates of capacity for evolutionary algorithms is proposed. This method measures the processing time in past generations to estimate the current capacity of processing elements and thus make a proportional distribution of tasks.Laboratório Nacional de Computação CientíficaServiço de Análise e Apoio a Formação de Recursos HumanosBrasilLNCCPrograma de Pós-Graduação em Modelagem ComputacionalGarcia, Eduardo Lúcio MendesCPF:57169322668http://lattes.cnpq.br/2825302557451331Martins, Simone de LimaCPF:00000000084http://lattes.cnpq.br/5202429302236084Schulze, Bruno RichardCPF:54397529787http://lattes.cnpq.br/4448540530244733Will, Ackley Dias2015-03-04T18:57:35Z2015-02-232012-04-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://tede.lncc.br/handle/tede/137porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCCinstname:Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)instacron:LNCC2018-07-04T12:59:43Zoai:tede-server.lncc.br:tede/137Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://tede.lncc.br/PUBhttps://tede.lncc.br/oai/requestlibrary@lncc.br||library@lncc.bropendoar:2018-07-04T12:59:43Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC - Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC)false |
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