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González Escribano, Arturo
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500
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Llanos Ferraris, Diego Rafael
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Moretón Fernández, Ana
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500
Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
EDUVA37
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2014
http://uvadoc.uva.es/handle/10324/8034
Actualmente los clústers de computadoras que se utilizan para computación de alto
rendimiento se construyen interconectando máquinas de memoria compartida. Como modelo
de programación común para este tipo de clústers se puede usar el paradigma del
paso de mensajes, lanzando tantos procesos como núcleos disponibles tengamos entre todas
las máquinas del clúster. Sin embargo, esta forma de programación no es eficiente.
Para conseguir explotar eficientemente estos sistemas jerárquicos es necesario una combinación de diferentes modelos de programación y herramientas, adecuada cada una de
ellas para los diferentes niveles de la plataforma de ejecución.
Este trabajo presenta un método que facilita la programación para entornos que combinan
memoria distribuida y compartida. La coordinación en el nivel de memoria distribuida
se facilita usando la biblioteca Hitmap. Mostraremos como integrar Hitmap con modelos
de programación para memoria compartida y con herramientas automáticas que paralelizan
y optimizan código secuencial. Esta nueva combinación permitirá explotar las técnicas
más apropiadas para cada nivel del sistema además de facilitar la generación de programas
paralelos multinivel que adaptan automáticamente su estructura de comunicaciones
y sincronización a la máquina donde se ejecuta. Los resultados experimentales muestran
como la propuesta del trabajo mejora los mejores resultados obtenidos con programas de
referencia optimizados manualmente usando MPI u OpenMP.
Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
Máster en Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones
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Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Inteligencia artificial
Biblioteca Hitmap
Explotando jerarquías de memoria distribuida/compartida con Hitmap
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