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dc.date.accessioned 2012-10-24T20:28:15Z
dc.date.available 2012-10-24T20:28:15Z
dc.date.issued 2007
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/22914
dc.description.abstract Se desarrolló el modelo TTIGHa utilizado para modelizar y predecir performance de aplicaciones paralelas que se ejecutan sobre arquitecturas heterogéneas. Además, se implementó el algoritmo de asignación de tareas a procesadores MATEHa basado en el modelo TTIGHa. En este trabajo se analiza la robustez del algoritmo de asignación frente a diferentes variaciones que pueden sufrir los parámetros del modelo (básicamente tiempos de comunicación y tiempos de procesamiento). Palabras Clave: Sistemas Paralelos. Arquitecturas de Cluster y Multicluster. Modelos de predicción de performance. Mapeo de tareas a procesadores. Heterogeneidad. Robustez. es
dc.description.abstract The TTIGHa model has been developed to model and predict the performance of parallel applications run over heterogeneous architectures. In addition, the task assignment algorithm was implemented to MATEHa processors based on the TTIGHa model. This paper analyzes the assignment algorithm robustness before different variations which the model parameters may undergo (basically, communication and processing times). en
dc.format.extent p. 1146-1157 es
dc.language es es
dc.title Análisis de la robustez del método de asignación MATEHa es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person De Giusti, Laura Cristina es
sedici.creator.person Chichizola, Franco es
sedici.creator.person Naiouf, Marcelo es
sedici.creator.person De Giusti, Armando Eduardo es
sedici.description.note VIII Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.materias Informática es
sedici.subject.keyword cluster and multi-cluster architectures en
sedici.subject.keyword performance prediction models en
sedici.subject.keyword tasks to processors mapping en
sedici.subject.keyword heterogeneous processors robustness en
sedici.subject.keyword arquitecturas de cluster y multicluster es
sedici.subject.keyword modelos de predicción de performance es
sedici.subject.keyword mapeo de tareas a procesadores 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 Atribución-NoComercial-CompartirIgual 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 2007-10
sedici.relation.event XIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es
sedici.subject.acmcss98 Parallel processing es
sedici.subject.acmcss98 Clustering es
sedici.subject.acmcss98 Performance evaluation (efficiency and effectiveness) es


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Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)