DSM-PEPE: Un sistema de memoria compartida distribuida para multicomputadores de bajo costo

El paradigma de memoria compartida distribuida permite aprovechar la potencialidad de computación paralela que ofrecen los sistemas multicomputador. Estos sistemas son más escalables y menos costosos que los sistemas multiprocesador fuertemente acoplados. Su programación es simple, a diferencia de l...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Campos, Alvaro E., Meza, Federico
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2002
Materias:
Ciencias Informáticas
Memoria Compartida Distribuida
Parallel
Parallel processing
Programación paralela
Distributed Systems
Sistemas distribuidos
Sistemas paralelos
multicomputadores
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/23119
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description El paradigma de memoria compartida distribuida permite aprovechar la potencialidad de computación paralela que ofrecen los sistemas multicomputador. Estos sistemas son más escalables y menos costosos que los sistemas multiprocesador fuertemente acoplados. Su programación es simple, a diferencia de los sistemas distribuidos basados en paso de mensajes. En este artículo describimos el diseño y los detalles de implementación de DSM-PEPE, un sistema de memoria compartida distribuida que opera sobre multicomputadores basados en computadores personales con los sistemas operativos Windows y Linux. Con DSM-PEPE es posible ejecutar programas paralelos con semántica de memoria compartida, utilizando redes convencionales compuestas por estaciones de bajo costo. El sistema fue diseñado por niveles y utilizando orientación a objetos, lo cual facilita su modificación y portabilidad. De hecho, la mayoría del código es común para los dos sistemas operativos en los que opera. Se condujo una serie de experimentos con una aplicación paralela, y los resultados confirman la potencialidad de este tipo de sistemas como máquinas paralelas virtuales. Utilizando 8 procesadores, se consiguió una aceleración de 3,26 al multiplicar matrices de tamaño 2048 x 2048, bajando el tiempo de ejecución en casi 20 minutos. Actualmente trabajamos en la incorporación de multithreading y migración de threads, a nivel de los programas del usuario, así como en la inclusión de protocolos de consistencia relajados.
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