Ajuste de rendimiento del algoritmo HDA* para máquinas multicore

Este trabajo analiza el rendimiento alcanzado por una versión propia del algoritmo paralelo HDA* para arquitecturas de memoria compartida, que permite encontrar soluciones a problemas de optimización combinatoria, ajustando el valor de los parámetros del mismo. La implementación se realizó utilizand...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Sanz, Victoria María, De Giusti, Armando Eduardo, Naiouf, Marcelo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2014
Materias:
Ciencias Informáticas
Distributed architectures
HDA*
multicore
ajuste de rendimiento
escalabilidad
problemas de optimización combinatoria
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42388
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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escalabilidad
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description Este trabajo analiza el rendimiento alcanzado por una versión propia del algoritmo paralelo HDA* para arquitecturas de memoria compartida, que permite encontrar soluciones a problemas de optimización combinatoria, ajustando el valor de los parámetros del mismo. La implementación se realizó utilizando Pthreads, el gestor de memoria dinámica Jemalloc, y el Puzzle-15 como caso de estudio. El trabajo experimental se enfoca en analizar la desviación de los tiempos cuando se ejecuta el algoritmo sobre una máquina con procesadores multicore, para distintas instancias del problema, variando la cantidad de hilos/cores utilizados y los parámetros propios del mismo. Por último, se presenta un análisis del rendimiento alcanzado al aumentar la carga de trabajo y la cantidad de hilos/cores seleccionando los valores óptimos para cada parámetro según la instancia de entrada.
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author Sanz, Victoria María
De Giusti, Armando Eduardo
Naiouf, Marcelo
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