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dc.date.accessioned 2012-10-29T14:33:14Z
dc.date.available 2012-10-29T14:33:14Z
dc.date.issued 2002-10
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23139
dc.description.abstract El modelo de costo BSP provee un marco general para diseñar algoritmos eficientes de daros paralelos. Los costos de ejecución de programas BSP se predicen combinando un número limitado de parámetros dependientes de la máquina y del programa. Los programas BSP se pueden escribir usando varias herramientas de trabajo. En particular, la biblioteca Padeborn University BSP (PUB) e una biblioteca C paralela que se basa en el modelo BSP. Este trabajo se desarrolla sobre una máquina paralela Parystec Power PC con dos links (no compartidos) de 16 Pc cada uno. En el desarrollo de este trabajo exploramos la predictibilidad de programas estilo BSP implementados con PUB y analizamos las principales fuentes de error. El algoritmo de búsqueda binaria tradicional será presentado como caso de estudio. es
dc.format.extent 458-465 es
dc.language es es
dc.subject Predicción de la performance es
dc.subject Distributed Systems es
dc.subject computación bulk es
dc.subject Parallel es
dc.subject pasaje de mensajes es
dc.subject sincronización es
dc.title Grado de predictibilidad de BSP usando pasaje de mensajes es
dc.type Objeto de conferencia es
sedici.creator.person Flores, Sonia es
sedici.creator.person Piccoli, María Fabiana es
sedici.creator.person Printista, Alicia Marcela es
sedici.description.note Eje: Sistemas distribuidos y paralelismo 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 2002-10
sedici.relation.event VIII Congreso Argentino de Ciencias de la Computación es
sedici.description.peerReview peer-review es


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