Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2020 |
| Autor(a) principal: |
Santana, Carla dos Santos |
| Orientador(a): |
Souza, Samuel Xavier de |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
|
| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Rio Grande do Norte
|
| Programa de Pós-Graduação: |
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
|
| Departamento: |
Não Informado pela instituição
|
| País: |
Brasil
|
| Palavras-chave em Português: |
|
| Link de acesso: |
https://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30253
|
Resumo: |
A organização das tarefas entre os nós computacionais impacta diretamente no desempenho da aplicação. Considerando aplicações computacionalmente caras como os problemas geofísicos o impacto é mais significante. O desbalancemanto causado por um escalonamento ineficiente das tarefas pode tornar a aplicação não escalavel. Sendo assim esse trabalho investiga o escalonamento de tarefas em métodos geofísicos. Esse trabalho compara três tipos de escalonadores: centralizado dinâmico (CD), descentralizado estático (DS, do inglês Decentralized Static), descentralizado dinâmico (DD). O CD foi implementado através da técnica mestre-escravo o qual possui um nó mestre responsável pela distribuição das tarefas entre os outros nós chamados de escravos. O DS é a divisão igualitária da quantidade de tarefas entre os nós antes do início da execução delas. O DD utilizado implementa o método work-stealing proposto por Assis et al. (2019), qual o nó ocioso rouba a tarefa de um nó sobrecarregado. O principal método geofísico utilizado foi a inversão completa da forma de onda (FWI, do inglês Full Waveform Inversion) 2D com a onda acústica. Para analisar o desempenho dos escalonadores de tarefas foram gerados gráficos de speedup, eficiência e distribuição das tarefas entre os nós. O tamanho do problema foi definido a partir de modelos de velocidades sintéticos de diferentes tamanhos executados para diferentes quantidades de nós. O código do FWI e do escalonadores foram implementados em C em memória distribuída usando a biblioteca MPI. A partir dos resultados do FWI, foi aplicado o work-stealing (por ter apresentado comportamento mais eficiente) em outro problema geofisico: a migração por mínimos quadrados (LSM, do inglês Least Square Migration). Para comparar a implemetação LSM com work-stealing usamos o LSM com DS proposto por Chauris and Cocher (2017). O código do LSM e DS utilizado neste problema foram implementados em Fortran e o workstealing em C. A comunicação entre os nós foi implementado usando MPI. Para analisar a desempenho do escalonador em LSM, usamos modelo de velocidades marmousi. |
