Particionamento de grafos de aplicações e mapeamento em grafos de arquiteturas heterogêneas
Esta pesquisa visa a modelagem de clusters de computadores, utilizando um modelo analítico simples que é representado por um grafo valorado denominado grafo da arquitetura. Para ilustrar tal metodologia, exemplificou-se a modelagem do cluster Myrinet/SCI do Instituto de Informática da UFRGS, que é d...
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2007
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ndltd-IBICT-oai-lume.ufrgs.br-10183-42062018-10-21T16:47:25Z Particionamento de grafos de aplicações e mapeamento em grafos de arquiteturas heterogêneas Carvalho, Elias César Araújo de Diverio, Tiaraju Asmuz Arquitetura de computadores Cluster Teoria : Grafos Esta pesquisa visa a modelagem de clusters de computadores, utilizando um modelo analítico simples que é representado por um grafo valorado denominado grafo da arquitetura. Para ilustrar tal metodologia, exemplificou-se a modelagem do cluster Myrinet/SCI do Instituto de Informática da UFRGS, que é do tipo heterogêneo e multiprocessado. A pesquisa visa também o estudo de métodos e tecnologias de software para o particionamento de grafos de aplicações e seu respectivo mapeamento sobre grafos de arquiteturas. Encontrar boas partições de grafos pode contribuir com a redução da comunicação entre processadores em uma máquina paralela. Para tal, utilizou-se o grafo da aplicação HIDRA, um dos trabalhos do GMCPAD, que modela o transporte de substâncias no Lago Guaíba. Um fator importante é o crescente avanço da oferta de recursos de alto desempenho como os clusters de computadores. Os clusters podem ser homogêneos, quando possuem um arquitetura com nós de mesma característica como: velocidade de processamento, quantidade de memória RAM e possuem a mesma rede de interconexão interligando-os. Eles também podem ser heterogêneos, quando alguns dos componentes dos nós diferem em capacidade ou tecnologia. A tendência é de clusters homogêneos se tornarem em clusters heterogêneos, como conseqüência das expansões e atualizações. Efetuar um particionamento que distribua a carga em clusters heterogêneos de acordo com o poder computacional de cada nó não é uma tarefa fácil, pois nenhum processador deve ficar ocioso e, tampouco, outros devem ficar sobrecarregados Vários métodos de particionamento e mapeamento de grafos foram estudados e três ferramentas (Chaco, Jostle e o Scotch) foram testadas com a aplicação e com a arquitetura modeladas. Foram realizados, ainda, vários experimentos modificando parâmetros de entrada das ferramentas e os resultados foram analisados. Foram considerados melhores resultados aqueles que apresentaram o menor número de corte de arestas, uma vez que esse parâmetro pode representar a comunicação entre os processadores de uma máquina paralela, e executaram o particionamento/mapeamento no menor tempo. O software Chaco e o software Jostle foram eficientes no balanceamento de carga por gerarem partições com praticamente o mesmo tamanho, sendo os resultados adequados para arquiteturas homogêneas. O software Scotch foi o único que permitiu o mapeamento do grafo da aplicação sobre o grafo da arquitetura com fidelidade, destacando-se também por executar particionamento com melhor qualidade e pela execução dos experimentos em um tempo significativamente menor que as outras ferramentas pesquisadas. 2007-06-06T17:34:42Z 2002 info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/masterThesis http://hdl.handle.net/10183/4206 000348535 por info:eu-repo/semantics/openAccess application/pdf reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul instacron:UFRGS |
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Esta pesquisa visa a modelagem de clusters de computadores, utilizando um modelo analítico simples que é representado por um grafo valorado denominado grafo da arquitetura. Para ilustrar tal metodologia, exemplificou-se a modelagem do cluster Myrinet/SCI do Instituto de Informática da UFRGS, que é do tipo heterogêneo e multiprocessado. A pesquisa visa também o estudo de métodos e tecnologias de software para o particionamento de grafos de aplicações e seu respectivo mapeamento sobre grafos de arquiteturas. Encontrar boas partições de grafos pode contribuir com a redução da comunicação entre processadores em uma máquina paralela. Para tal, utilizou-se o grafo da aplicação HIDRA, um dos trabalhos do GMCPAD, que modela o transporte de substâncias no Lago Guaíba. Um fator importante é o crescente avanço da oferta de recursos de alto desempenho como os clusters de computadores. Os clusters podem ser homogêneos, quando possuem um arquitetura com nós de mesma característica como: velocidade de processamento, quantidade de memória RAM e possuem a mesma rede de interconexão interligando-os. Eles também podem ser heterogêneos, quando alguns dos componentes dos nós diferem em capacidade ou tecnologia. A tendência é de clusters homogêneos se tornarem em clusters heterogêneos, como conseqüência das expansões e atualizações. Efetuar um particionamento que distribua a carga em clusters heterogêneos de acordo com o poder computacional de cada nó não é uma tarefa fácil, pois nenhum processador deve ficar ocioso e, tampouco, outros devem ficar sobrecarregados Vários métodos de particionamento e mapeamento de grafos foram estudados e três ferramentas (Chaco, Jostle e o Scotch) foram testadas com a aplicação e com a arquitetura modeladas. Foram realizados, ainda, vários experimentos modificando parâmetros de entrada das ferramentas e os resultados foram analisados. Foram considerados melhores resultados aqueles que apresentaram o menor número de corte de arestas, uma vez que esse parâmetro pode representar a comunicação entre os processadores de uma máquina paralela, e executaram o particionamento/mapeamento no menor tempo. O software Chaco e o software Jostle foram eficientes no balanceamento de carga por gerarem partições com praticamente o mesmo tamanho, sendo os resultados adequados para arquiteturas homogêneas. O software Scotch foi o único que permitiu o mapeamento do grafo da aplicação sobre o grafo da arquitetura com fidelidade, destacando-se também por executar particionamento com melhor qualidade e pela execução dos experimentos em um tempo significativamente menor que as outras ferramentas pesquisadas. |
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