Simulação de desempenho de aplicações paralelas de granulidade grossa em ambientes computacionais distribuidos

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2012
Autor(a) principal: Will, Ackley Dias lattes
Orientador(a): Garcia, Eduardo Lúcio Mendes lattes
Banca de defesa: Martins, Simone de Lima lattes, Schulze, Bruno Richard lattes
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Laboratório Nacional de Computação Científica
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional
Departamento: Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Processamento paralelo (Computadores)
Palavras-chave em Inglês:
Parallel processing (eletronic computers)
Área do conhecimento CNPq:
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: https://tede.lncc.br/handle/tede/137
Resumo: 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.
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