Desenvolvimento de modelos para predição de desempenho de programas paralelos MPI.

• Ano de defesa: 2003
• Autor(a) principal: Laine, Jean Marcos
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: análise e predição de desempenho; MPI; parallel programming; performance analysis and prediction; programação paralela
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-28082003-184400/

Existem muitos fatores capazes de influenciar o desempenho de um programa paralelo MPI (Message Passing Interface). Dentre esses fatores, podemos citar a quantidade de dados processados, o número de nós envolvidos na solução do problema, as características da rede de interconexão, o tipo de switch utilizado, entre outros. Por isso, realizar predições de desempenho sobre programas paralelos que utilizam passagem de mensagem não é uma tarefa trivial. Com o intuito de modelar e predizer o comportamento dos programas citados anteriormente, nosso trabalho foi desenvolvido baseado em uma metodologia de análise e predição de desempenho de programas paralelos MPI. Inicialmente, propomos um modelo gráfico, denominado DP*Graph+, para representar o código das aplicações. Em seguida, desenvolvemos modelos analíticos, utilizando técnicas de ajuste de curvas, para representar o comportamento das estruturas de repetição compostas por primitivas de comunicação e/ou computação local. Além disso, elaboramos modelos para predizer o comportamento de aplicações do tipo mestre/escravo. Durante o desenvolvimento das atividades de análise e predição de desempenho, implementamos algumas funções para automatizar tarefas e facilitar nosso trabalho. Por último, modelamos e estimamos o desempenho de duas versões diferentes de um programa de multiplicação de matrizes, a fim de validar os modelos propostos. Os resultados das predições realizadas sobre os programas de multiplicação de matrizes foram satisfatórios. Na maioria dos casos preditos, os erros ficaram abaixo de 6 %, confirmando a validade e a precisão dos modelos elaborados.