RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Explotando jerarquías de memoria distribuida/compartida con Hitmap
A1 Moretón Fernández, Ana
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Inteligencia artificial
K1 Biblioteca Hitmap
AB Actualmente los clústers de computadoras que se utilizan para computación de altorendimiento se construyen interconectando máquinas de memoria compartida. Como modelode programación común para este tipo de clústers se puede usar el paradigma delpaso de mensajes, lanzando tantos procesos como núcleos disponibles tengamos entre todaslas 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 deellas para los diferentes niveles de la plataforma de ejecución.Este trabajo presenta un método que facilita la programación para entornos que combinanmemoria distribuida y compartida. La coordinación en el nivel de memoria distribuidase facilita usando la biblioteca Hitmap. Mostraremos como integrar Hitmap con modelosde programación para memoria compartida y con herramientas automáticas que paralelizany optimizan código secuencial. Esta nueva combinación permitirá explotar las técnicasmás apropiadas para cada nivel del sistema además de facilitar la generación de programasparalelos multinivel que adaptan automáticamente su estructura de comunicacionesy sincronización a la máquina donde se ejecuta. Los resultados experimentales muestrancomo la propuesta del trabajo mejora los mejores resultados obtenidos con programas dereferencia optimizados manualmente usando MPI u OpenMP.
YR 2014
FD 2014
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/8034
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/8034
LA spa
NO Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)
DS UVaDOC
RD 25-abr-2024