Predição de desempenho de aplicações paralelas para máquinas agregadas utilizando modelos estocásticos

AUTOR(ES)

Lucas Janssen Baldo

DATA DE PUBLICAÇÃO

2006

RESUMO

Um dos maiores proble mas na área de computação de alto desempenho é a dificuldade de definir qual a melhor estratégia de paralelização de uma aplicação. Neste contexto, a utilização de métodos analíticos para a avaliação de desempenho de aplicações paralelas aparece como uma alternativa interessante para auxiliar no processo de escolha das melhores estratégias de paralelização. Neste trabalho, propõe-se a adoção do formalismo de Redes de Autômatos Estocásticos para modelar e avaliar o desempenho de aplicações paralelas especialmente desenvolvidas para máquinas agregadas (i.e., clusters). A metodologia utilizada é baseada na construção de modelos genéricos para descrever esquemas clássicos de implementação paralela, tais como Mestre/Escravo, Fases Paralelas, Pipeline e Divisão e Conquista. Estes modelos são adaptados em casos de aplicações reais através da definição de valores para parâmetros de entrada dos modelos. Finalmente, com intuito de verificar a precisão da técnica de modelagem adotada, comparações com resultados de implementações reais são apresentadas.

ASSUNTO(S)

software - tÉcnicas de avaliaÇÃo informÁtica engenharia de software processos estocÁsticos ciencia da computacao

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