Tesis:
Modelos y algoritmos para clusters heterogéneos.
- Autor: BOSQUE ORERO, José Luis
- Título: Modelos y algoritmos para clusters heterogéneos.
- Fecha: 2003
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: FACULTAD DE INFORMATICA
- Departamentos: TECNOLOGIA FOTONICA
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: PASTOR PEREZ, Luis
- Resumen: La irrupción de los clusters en computación de altas prestaciones ha introducido una serie de cambios fundamentales en este campo. Uno de estos cambios es la posibilidad de trabajar con sistemas heterogéneos, tanto en la capacidad de cómputo de los nodos, como en la red de comunicación. Esta heterogeneidad, junto con las propiedades particulares de los clusters que los diferencian de los sistemas tradicionales, han hecho que se abra un nuevo campo de investigación tanto en modelos como en algoritmos específicos para estos sistemas. En esta tesis doctoral se parte de la hipótesis de que los modelos y algoritmos tradicionales para clusters no son válidos para clusters heterogéneos. Se abordan problemas que, aunque están parcialmente resueltos para sistemas homogéneos, no ocurre lo mismo para en el caso heterogéneo. Estos problemas son la escalabilidad, el análisis de rendimiento y el equilibrio de carga. La escalabilidad de un sistema paralelo predice el comportamiento del sistema en cuanto a su rendimiento cuando se incrementa su potencia de cómputo. Esta es una propiedad fundamental, especialmente en el caso de los clusters, debido a su gran flexibilidad; por lo tanto es importante contar con un modelo teórico que permita analizarla. En esta tesis se ha partido del modelo de isoeficiencia y se ha extendido para que pueda modelar sistemas heterogéneos. Los modelos de cómputo permiten analizar teóricamente el diseño de un algoritmo sobre una arquitectura concreta, en cuanto a su rendimiento y proporciona un marco de referencia común, como lo es el modelo Von Neumann para los computadores secuenciales. Para la definición de un modelo heterogéneo se ha partido del modelo LogP y se ha ampliado para que permita trabajar con sistemas heterogéneos. Por último, el equilibrio de carga de trabajo es uno de los problemas que más impacto tiene en el rendimiento de un sistema paralelo. Un sistema bien equilibrado utiliza todos sus recursos de forma óptima, incrementando su eficiencia. Los algoritmos de equilibrio para clusters heterogéneos tienen que tener en cuenta tanto la heterogeneidad del sistema como las limitaciones de la red de conexión. En esta tesis se proponen dos algoritmos de equilibrio de carga para clusters heterogéneos: uno para paralelismo de datos y otro para paralelismo funcional.