Refinando e Balanceando o Particionamento de Aplicações Científicas baseadas em Tarefas em Plataformas Heterogêneas - Nesi, Lucas; Legrand, Arnaud; Schnorr, Lucas Mello (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2020: Anais da XX Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2020)
Aplicações científicas podem sofrer com o desbalanceamento de carga causada pelo seu próprio algoritmo, ou pelas plataformas computacionais heterogêneas. Abordagens com escalonamento dinâmico, como o paradigma orientado a tarefas, podem auxiliar na programação e na redução deste desbalanceamento. Este trabalho visa estudar estratégias, para /runtimes/ baseados em tarefas, para melhor balancear o particionamento destas aplicações.