Refinando e Balanceando o Particionamento de Aplicações Científicas baseadas em Tarefas em Plataformas Heterogêneas

  • Lucas Nesi UFRGS
  • Arnaud Legrand CNRS
  • Lucas Mello Schnorr UFRGS

Resumo


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.

Palavras-chave: Algoritmos Paralelos e Distribuídos, Avaliação, Medição e Predição de Desempenho, Balanceamento de Carga para Sistemas de Alto Desempenho, Computação Heterogênea, Escalonamento e Balanceamento de Carga

Referências

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Publicado
15/04/2020
NESI, Lucas; LEGRAND, Arnaud; SCHNORR, Lucas Mello. Refinando e Balanceando o Particionamento de Aplicações Científicas baseadas em Tarefas em Plataformas Heterogêneas. In: ESCOLA REGIONAL DE ALTO DESEMPENHO DA REGIÃO SUL (ERAD-RS), 20. , 2020, Santa Maria. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 137-138. ISSN 2595-4164. DOI: https://doi.org/10.5753/eradrs.2020.10775.