Implementação e avaliação de desempenho de dois algoritmos de balanceamento de carga para clusters híbridos

• Autor(a) principal: Nascimento, Tiago Marques do
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFJF
• Texto Completo: https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/9312
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Balanceamento de carga; Ambientes híbridos; Modelagem matemática; Modelagem computacional; Imunologia computacional; Load balancing; Heterogeneous computing; Mathematical modelling; Computational modelling; Computational immunology

Este trabalho trata da implementação e análise de desempenho de dois algoritmos de balanceamento de carga para aplicações baseadas em paralelismo de dados, quando estas são executadas em um ambiente híbrido de memória distribuída. Neste trabalho, ambiente híbrido é definido como um ambiente computacional composto por dispositivos que contêm um ou mais elementos de processamento com distintas capacidades computacionais, sendo estes CPUs, APUs, GPUs, entre outros. O objetivo dos algoritmos de balanceamento de carga é equalizar o tempo de computação, ou seja, fazer com que os elementos de processamento recebam uma carga de trabalho proporcional a sua capacidade de processamento, de modo que finalizem suas execuções aproximadamente ao mesmo tempo. Para testar e validar os algoritmos de balanceamento de carga, utilizou-se um modelo computacional do Sistema Imune Humano (SIH) que descreve a resposta espaço-temporal de algumas das células e moléculas do SIH na presença de um antígeno, que neste trabalho é representado pelo Lipopolissacarídeo (LPS). Duas versões do balanceador de carga foram desenvolvidas, o balanceador de carga estático, que mantêm a alocação de carga nos dispositivos até o final do processamento, e o balanceador de carga dinâmico, que pode alterar a alocação de carga nos dispositivos ao longo da execução. Após os testes realizados com as duas versões dos balanceadores de carga, pode-se concluir que, para a aplicação avaliada, a versão dinâmica foi mais eficiente que a versão estática.