BDBComp
Parceria:
SBC
Predicao de Desempenho de Aplicacoes Paralelas para Máquinas Agregadas Utilizando Modelos Estocasticos

Lucas Janssen BaldoLuis Gustavo Fernandes

Um dos maiores problemas na ´area de computac¸ ~ao de alto desempenho ´e a dificuldadede definir qual a melhor estrat´egia de paralelizac¸ ~ao de uma aplicac¸ ~ao. Neste contexto,a utilizac¸ ~ao de m´etodos anal´?ticos para a avaliac¸ ~ao de desempenho de aplicac¸ ~oesparalelas aparece como uma alternativa interessante para auxiliar no processo de escolhadas melhores estrat´egias de implementac¸ ~ao. Neste trabalho, prop~oe-se a adoc¸ ~ao do formalismode Redes de Aut^omatos Estoc´asticos para modelar e avaliar o desempenho deaplicac¸ ~oes paralelas especialmente desenvolvidas param´aquinas agregadas (i.e., clusters).Trabalhos anteriores similares s~ao muito gen´ericos [Meira 95], ou espec´?ficos demais [Gemund03]. A metodologia utilizada ´e baseada na construc¸ ~ao de modelos gen´ericos paradescrever esquemas cl´assicos de implementac¸ ~ao paralela, tais como Mestre/Escravo, FasesParalelas, Pipeline e Divis~ao e Conquista. Estes modelos s~ao adaptados em casos deaplicac¸ ~oes reais atrav´es da definic¸ ~ao de valores para par^ametros de entrada dos modelos.Finalmente, com intuito de verificar a precis~ao da t´ecnica de modelagem adotada,comparac¸ ~oes com resultados de implementac¸ ~oes reais s~ao apresentadas.

http://www.lbd.dcc.ufmg.br/colecoes/erad-rs/2007/0048.pdf

Caso o link acima esteja inválido, faça uma busca pelo texto completo na Web: Buscar na Web

Biblioteca Digital Brasileira de Computação - Contato: bdbcomp@lbd.dcc.ufmg.br
     Mantida por:
LBD