Paralelismo anidado de datos en diferentes arquitecturas paralelas /
Prólogo: En los últimos años, el procesamiento paralelo se convirtió en un área de vital importancia para resolver problemas que demandan un gran costo computacional y una reducción del tiempo de cálculo de las soluciones a problemas complejos. Esto motivó el surgimiento de computadoras masivamente...
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| Autor Principal: | |
|---|---|
| Formato: | Libro |
| Idioma: | Spanish |
| Publicado: |
2001.
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| Materias: | |
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| LEADER | 05907nam a22002535a 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | EUN.um069026 | ||
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| 245 | 1 | 0 | |a Paralelismo anidado de datos en diferentes arquitecturas paralelas / |c María F. Piccoli. |
| 260 | |c 2001. | ||
| 300 | |a 160 h. : |b il. ; |c 29,5 cm. . | ||
| 502 | |a Tesis--Universidad Nacional del Sur, . | ||
| 504 | |a Incluye referencias bibliográficas. | ||
| 520 | |a Prólogo: En los últimos años, el procesamiento paralelo se convirtió en un área de vital importancia para resolver problemas que demandan un gran costo computacional y una reducción del tiempo de cálculo de las soluciones a problemas complejos. Esto motivó el surgimiento de computadoras masivamente paralelas con diferentes arquitecturas y características, de redes de comunicación con mayores velocidades de transmisión y ancho de banda para conectar computadoras con un único procesador y de herramientas de alto nivel para la comunicación entre máquinas tales como PVM y MPI. Desarrollar la versión paralela de un programa secuencial no es una tarea sencilla por varias razones. Una de ellas y aunque existen varios modelos de computación paralela, es la ausencia de un modelo estándar como el de Von Newman en computación secuencial. Dos modelos de computación paralela son PRAM[Qui94] y NESL [Ble94] [Ble65] [Ble96c], sin embargo no existe uno universalmente aceptado, el más popular es el modelo PRAM. Otro de los problemas que enfrenta la computación paralela es la falta de entornos y metodologías de alto nivel que permitan resolver problemas independientemente de la arquitectura, además de considerar otros relacionados directamente a la programación como son el balance de carga, la distribución de los datos entre los procesadores, etc. Se realizaron varios intentos de desarrollo de herramientas que permitan transformar un código secuencial en su equivalente paralelo, introduciendo automáticamente, por ejemplo, las primitivas de sincronización. A pesar de ello, la mayoría de los resultados obtenidos se centraron en la ejecución concurrente de instrucciones que trabajan sobre datos independientes entre sí, desarrollando códigos eficientes sólo en el campo del cálculo numérico y sus relaciones. Las técnicas algorítmicas secuenciales básicas como divide y vencerás, ramificación y acotación, programación dinámica, etc., sirvieron, a lo largo de los años, como técnicas para intentar diseñar algoritmos eficientes en diferentes áreas. La aplicación de estas técnicas en el desarrollo de programas paralelos, hasta el momento se limitó a la aplicación de su filosofía en el problema a resolver y a la computadora paralela disponible pra su ejecución. No se desarrolló una metodología que permita la resolución paralela de problemas en paralelo, independientemente de la arquitectura. En este ámbito es donde se enmarca este trabajo. El objetivo de esta tesis es mostrar como una metodología, la propuesta por Computación Colectiva, es adecuada no sólo para trasladar en forma eficiente algoritmos PRAM a máquinas paralelas reales, sino también para obtener algoritmos que resuelven problemas aplicando la técnica divide y venceras con paralelismo anidado de datos en diferentes lenguajes. Este trabajo está dividido en siete capítulos agrupados en tres partes. En la primera parte se introducen los conceptos necesarios para el desarrollo de la tesis y en los restantes se presentan y analizan modelos de computación paralelos y lenguajes paralelos agrupados según el tipo de arquitectura base: Arquitectura de memoria compartida (segunda parte) y Arquitectura de memoria distribuida (tercera parte). El capítulo I provee la motivación para el estudio de la computación paralela. En él se consideran los motivos de la necesidad de la computación paralela, introduciéndose los conceptos básicos, las distintas arquitecturas paralelas, los tipos de paralelismo y las variables a evaluar en un programa paralelo. El capítulo II y III están dedicados a mostrar las características propias del modelo paralelo teórico más difundido y aceptado, el modelo PRAM (Parallel Random Access Memory), de la metodología que él propone para el desarrollo de programas, de una implementación de él, la SB-PRAM y de dos lenguajes orientados al modelo PRAM: ll y fork95. En el capítulo IV se explica la metodología propuesta por Computación Colectiva para trasladar algoritmos paralelos a máquinas reales y el lenguaje MPI-llc diseñado especialmente para implementar cada una de las características propuestas por Computación Colectiva. Además, se muestra su conveniencia en la programación de algoritmos con paralelismo anidado de datos. El capítulo V reseña las características fundamentales del lenguaje HPF (High Performance Fortran) y muestra como aplicando la metodología propuesta por Computación Colectiva se pueden obtener algoritmos con paralelismo anidado de datos. En el capítulo VI se muestran los resultados obtenidos de las ejecuciones, sobre diferentes máquinas paralelas reales, de los algoritmos desarrollados en MPI-llc y HPF. Cada una de las arquitecturas paralelas utilizadas para las ejecuciones son detalladas en el apéndice A. Finalmente, se presentan las conclusiones de este trabajo y la bibliografía consultada. CALIFICACION DEPARTAMENTO DE GRADUADOS Calificación de la defensa oral: Sobresaliente - 10 (diez) Fecha:22/11/01 | ||
| 100 | 1 | |a Piccoli, María F. |9 1434725 | |
| 082 | 0 | 4 | |a 040 |
| 082 | 0 | 4 | |a 004.35 |
| 082 | 0 | 4 | |a 005.11 |
| 653 | |a Ciencias de la computacion. |9 1392963 | ||
| 653 | |a Programacion de computadoras. |9 003826 | ||
| 653 | |a Lenguajes de programacion. |9 006665 | ||
| 653 | |a Procesamiento de datos. |9 006936 | ||
| 859 | |a Ar-BaUNS |b BIB. CENTRAL - Tesis |h 040 |i B148 2001-541 |k R |p 112897/002 | ||