En savoir plus
Na wydajno¿¿ aplikacji równoleg¿ych typu SPMD (Single Program Multiple Data) du¿y wp¿yw maj¿ dynamiczne czynniki powoduj¿ce nierównowag¿ obci¿¿enia. Zastosowanie odpowiedniego algorytmu równowäenia obci¿¿enia jest niezb¿dne, aby unikn¿¿ lub zminimalizowä niepo¿¿dane skutki wywo¿ane przez te czynniki. G¿ównym celem niniejszej pracy jest ocena wydajno¿ci niektórych strategii równowäenia obci¿¿enia opartych g¿ównie na podej¿ciu master-slave. Wdro¿ono statyczne i dynamiczne wersje algorytmów powszechnie stosowanych w literaturze, proponuj¿c adaptacje i optymalizacje maj¿ce na celu popraw¿ wydajno¿ci aplikacji równoleg¿ych. Wydajno¿¿ algorytmów zostäa przeanalizowana na podstawie wykonania dwóch rzeczywistych aplikacji o ró¿nych charakterystykach i w ró¿nych ¿rodowiskach wykonawczych. Uzyskane wyniki i przeprowadzone analizy pokazuj¿ znaczenie odpowiedniego wyboru strategii równowäenia obci¿¿enia w konkretnym scenariuszu wykonania aplikacji SPMD.
A propos de l'auteur
Graduated in Computer Science from Universidade Federal Fluminense and Master's degree from COPPE - PESC - Universidade Federal do Rio de Janeiro. He works as a systems analyst at SERPRO (Federal Data Processing Service) and as a professor in undergraduate courses in the field of computing at Salgado de Oliveira and Veiga de Almeida Universities.
