Metodologia e ferramentas para paralelização de laços perfeitamente aninhados com processamento heterogêneo.

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Luz, Cleber Silva Ferreira da
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3141/tde-22052018-134742/
Resumo: Aplicações podem apresentar laços perfeitamente aninhados que demandam um alto poder de processamento. Diversas aplicações científicas contêm laços aninhados em suas estruturas. Tais laços podem processar computações heterogêneas. Uma solução para reduzir o tempo de execução desta classe de aplicações é a paralelização destes laços. A heterogeneidade dos tempos de execução de computações presentes nas iterações de laços perfeitamente aninhados demanda uma paralelização adequada visando uma distribuição de carga homogênea entre os recursos computacionais para reduzir a ociosidade de tais recursos. Esta heterogeneidade implica em um número ideal de recursos computacionais a partir do qual, o seu aumento não impactaria no ganho de desempenho, uma vez que, o tempo mínimo possível é o tempo de execução da tarefa que consome o maior tempo de processamento. Neste trabalho é proposta uma metodologia e ferramentas para paralelização de laços perfeitamente aninhados sem dependência de dados e com processamento heterogêneo em sistemas paralelos e distribuídos. A implementação da metodologia proposta em aplicações melhora o desempenho da execução e reduz a ociosidade dos recursos de processamento. Na metodologia proposta, alguns procedimentos são apoiados por ferramentas desenvolvidas para auxiliá-los. O sistema de processamento poderá ser: um computador Multicore, um Cluster real ou virtual alocado na nuvem. Resultados experimentais são apresentados neste trabalho. Tais resultados mostram a viabilidade e eficiência da metodologia proposta.