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dc.date.accessioned 2013-11-20T14:21:08Z
dc.date.available 2013-11-20T14:21:08Z
dc.date.issued 2013-11-20
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10915/31210
dc.description.abstract En este trabajo se realiza un análisis comparativo de las técnicas de programación paralela, en el que puede observarse cómo la evolución en el diseño de la solución a un mismo problema permite maximizar la performance de algoritmos paralelos en arquitecturas clúster de multicore. Este análisis se realiza utilizando un caso de estudio ampliamente estudiado en el área como lo es la multiplicación de matrices. Para ello, se implementaron diferentes soluciones para resolver el problema, partiendo de soluciones de alto nivel y bajo acoplamiento con la arquitectura, hasta llegar a soluciones de bajo nivel, dependientes de la arquitectura de prueba subyacente y que aprovechan las características de la misma, como por ejemplo la jerarquía de memoria. Las soluciones implementadas son una solución utilizando pasaje de mensajes, y tres soluciones híbridas teniendo en cuenta diferentes librerías de programación paralela (OpenMPI, Pthreads y OpenMP), y diferentes esquemas de descomposición de los datos. Asimismo, las pruebas de los algoritmos implementados se analizan desde distintos puntos de vista. Por un lado, escalando el tamaño del problema a resolver y por otro, escalando la cantidad de núcleos de procesamiento utilizados. es
dc.format.extent 35 p. es
dc.language es es
dc.title Evolución del diseño de soluciones paralelas sobre clústers de multicore a fin de maximizar la performance es
dc.type Tesis es
sedici.title.subtitle Aprovechamiento de la jerarquía de memoria es
sedici.creator.person Leibovich, Fabiana Yael es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.subject.keyword cluster de multicore es
sedici.subject.keyword programación híbrida es
sedici.subject.keyword jerarquía de memoria es
sedici.subject.keyword performance es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Trabajo de especializacion es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/ar/
sedici.contributor.director Naiouf, Marcelo es
sedici.contributor.codirector De Giusti, Laura Cristina es
thesis.degree.name Especialista en Cómputo de Altas Prestaciones y Tecnología Grid es
thesis.degree.grantor Facultad de Informática es
sedici.date.exposure 2013-09-23
sedici.acta 53 es
sedici.subject.acmcss98 Clustering es
sedici.subject.acmcss98 Performance es
sedici.subject.acmcss98 Parallel programming es


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Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5) Except where otherwise noted, this item's license is described as Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 2.5 Argentina (CC BY-NC-ND 2.5)