NUMA-ICTM : uma versão paralela do ICTM explorando estratégias de alocação de memória para máquinas NUMA

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2009
Autor(a) principal: Castro, Márcio Bastos
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Faculdade de Informáca
BR
PUCRS
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
INFORMÁTICA
PROCESSAMENTO DE ALTO DESEMPENHO
ARQUITETURA DE COMPUTADOR
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Link de acesso: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5040
Resumo: Na Geofísica, a subdivisão apropriada de uma região em segmentos é extremamente importante. O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model) é uma aplicação capaz de categorizar regiões geográficas utilizando informações extraídas de imagens de satélite. O processo de categorização de grandes regiões é considerado um problema computacionalmente intensivo, o que justifica a proposta e desenvolvimento de soluções paralelas com intuito de aumentar sua aplicabilidade. Recentes avanços em arquiteturas multiprocessadas caminham em direção a arquiteturas do tipo NUMA (Non-uniform Memory Access), as quais combinam a eficiência e escalabilidade das máquinas MPP (Massively Parallel Processing) com a facilidade de programação das máquinas SMP (Symmetric Multiprocessors). Neste trabalho, é apresentada a NUMA-ICTM: uma solução paralela do ICTM para máquinas NUMA explorando estratégias de alocação de memória. Primeiramente, o ICTM é paralelizado utilizando-se somente OpenMP. Posteriormente, esta solução é otimizada utilizando-se a interfade MAI (Memory Affinity Interface), a qual proporciona um melhor controle sobre a alocação de dados em memória em máquinas NUMA. Os resultados mostram que esta otimização permite importantes ganhos de desempenho sobre a solução paralela que utiliza somente OpenMP
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