Análisis de estrategias de distribución dinámica de trabajo, en el paradigma master worker sobre un cluster de multicore

Abstract

Como objetivo de la tesina, se encuentra comparar el rendimiento del paradigma Master-Worker con distribución dinámica de trabajo usando uno y dos niveles de master sobre cluster de multicores, empleando diferentes modelos de comunicación (Pasaje de Mensajes e Híbrido). Para esto se utilizaron dos aplicaciones donde la carga de trabajo es variable en función de características de los datos y con alta complejidad computacional. Una de ellas es el clásico problema “N-reinas”, y la otra es “Búsqueda de máxima similitud en Bases de Datos de secuencias de ADN”. Ambas se diferencian entre sí por el tamaño de los datos con los que deben trabajar, y por consiguiente el tamaño de las comunicaciones en las soluciones paralelas. Para ambas aplicaciones, se analizará el rendimiento de la solución Master-Worker con un nivel de master, usando el modelo de comunicación pasaje de mensajes, en una instancia posterior, se analizará el rendimiento de las soluciones Master-Worker con dos niveles de master, tanto con el modelo de comunicación pasaje de mensajes, como con un modelo híbrido. Finalmente, sobre las pruebas experimentales, se aplicarán métricas de performance, en base a las cuales, se podrán comparar las distintas soluciones, para obtener las conclusiones.