Evaluación de costos de comunicación en arquitecturas para computación heterogénea aplicadas a computación científica

Los cluster de commodity permiten alcanzar procesamiento de alta perforance a costos muy convenientes, son escalables y extensibles, permitiendo incrementar su capacidad gradualmente agregando equipos. Las arquitecturas paralelas homogéneas con elementos de proceso de características similares están...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Rodríguez, Nelson R., Murazzo, María Antonia, Medel, Diego, Fernández, Maximiliano, González, Facundo
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2014
Materias:	Ciencias Informáticas HPC Parallel Architectures Distributed architectures GPGPU heterogeneous computing cluster
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/42866
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	Los cluster de commodity permiten alcanzar procesamiento de alta perforance a costos muy convenientes, son escalables y extensibles, permitiendo incrementar su capacidad gradualmente agregando equipos. Las arquitecturas paralelas homogéneas con elementos de proceso de características similares están siendo utilizadas con éxito en distintos ámbitos de la ciencia y de la industria, sin embargo no presentan toda la potencia computacional que podría obtenerse si se ampliara a un sistema de naturaleza heterogénea en el que los nuevos componentes presentan características diferenciales con los anteriores. Este modelo de computación presenta nuevos desafíos fundamentalmente para integrarse con tecnologías diversas, las cuales necesitan comunicarse entre sí, pero este costo de comunicación (fundamentalmente en performance) puede resultar muy caro si no es convenientemente realizado. Por lo tanto al tener diversas estrategias y métodos que utilizan las distintas arquitecturas que componen un cluster, resulta sumamente importante evaluar y encontrar estrategias que minimicen estos costos. El objetivo de este trabajo es la evaluación del costo de la comunicación entre unidades de computación en un Cluster de forma tal de poder analizar los resultados para generar estrategias más adecuadas para incrementar la performance.
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Evaluación de costos de comunicación en arquitecturas para computación heterogénea aplicadas a computación científica

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