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dc.date.accessioned 2012-07-30T14:20:29Z
dc.date.available 2012-07-30T14:20:29Z
dc.date.issued 2010
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/18923
dc.description.abstract En este trabajo se analiza la programación híbrida en arquitecturas de cluster de multicore, en donde se combinan los modelos de memoria compartida y pasaje de mensajes. Para ello se utiliza una aplicación de procesamiento de imágenes como caso de estudio, que permite escalar fácilmente el volumen de datos a procesar. Se estudia la mejora introducida por el uso de una estrategia híbrida en dos sentidos: por una parte, al crecer el tamaño del problema (escalabilidad), y por la otra comparando la solución con otras puras de memoria compartida o de pasaje de mensajes. En el estudio experimental se analiza speedup y tiempo de ejecución,.utilizando una arquitectura cluster de multicore (en particular un blade). es
dc.format.extent 211-219 es
dc.language es es
dc.subject Hybrid systems es
dc.subject Clustering es
dc.title Programación híbrida en arquitecturas cluster de multicore es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.identifier.isbn 978-950-9474-49-9 es
sedici.title.subtitle Escalabilidad y comparación con memoria compartida y pasaje de mensajes es
sedici.creator.person Leibovich, Fabiana Yael es
sedici.creator.person De Giusti, Armando Eduardo es
sedici.creator.person De Giusti, Laura Cristina es
sedici.creator.person Naiouf, Marcelo es
sedici.creator.person Chichizola, Franco es
sedici.description.note Presentado en el X Workshop Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP) es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) es
sedici.subtype Objeto de conferencia es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
sedici.date.exposure 2010-10
sedici.relation.event XVI Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Excepto donde se diga explícitamente, este item se publica bajo la siguiente licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)