Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
Lorenzon, Arthur Francisco |
Orientador(a): |
Beck Filho, Antonio Carlos Schneider |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Não Informado pela instituição
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Palavras-chave em Inglês: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/10183/103393
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Resumo: |
Nos sistemas computacionais atuais, enquanto é necessário explorar a disponibilidade de múltiplos núcleos, também é obrigatório consumir menos energia. Para acelerar o processo de desenvolvimento de aplicações paralelas e o tornar mais transparente ao programador, Interfaces de Programação Paralela (IPPs) são largamente utilizadas. Entretanto, cada IPP implementa diferentes formas para trocar dados usando regiões compartilhadas da memória. Estas regiões são, geralmente, mais distantes do processador do que regiões privadas da memória e, por consequência, possuem maior tempo de acesso e consumo de energia. Ademais, o sistema de memória dos processadores embarcados é diferente em hierarquia, tamanho, tempo de acesso, consumo de energia, etc., quando comparado aos processadores de propósito geral. Assim, considerando o cenário supracitado, com diferentes IPPs sendo utilizadas em sistemas multicore com diferentes requisitos, neste trabalho será mostrado que cada interface possui comportamento diferente em termos de desempenho, consumo de energia e Energy-Delay Product (EDP), e que este comportamento varia de acordo com a característica da aplicação e o processador utilizado (propósito geral ou embarcado). Por exemplo, Pthreads consome 8% menos energia que o melhor caso de OpenMP; 12% menos que MPI-1; e 8% menos que MPI-2, considerando todos os benchmarks no processador Intel Core i7 (propósito geral). Em contrapartida, no processador ARM Cortex-A9 (sistema embarcado), o melhor caso com OpenMP consumiu 2% menos energia que Pthreads; 6% menos que MPI-1; e 15% menos que MPI-2, para o mesmo conjunto de benchmarks. |