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Please use this identifier to cite or link to this item: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5010
Document type: Dissertação
Title: Predição de desempenho de aplicações paralelas para máquinas agregadas utilizando modelos estocásticos
Author: Baldo, Lucas Janssen 
Advisor: Fernandes, Luiz Gustavo Leão
Abstract (native): Um dos maiores proble mas na área de computação de alto desempenho é a dificuldade de definir qual a melhor estratégia de paralelização de uma aplicação. Neste contexto, a utilização de métodos analíticos para a avaliação de desempenho de aplicações paralelas aparece como uma alternativa interessante para auxiliar no processo de escolha das melhores estratégias de paralelização. Neste trabalho, propõe-se a adoção do formalismo de Redes de Autômatos Estocásticos para modelar e avaliar o desempenho de aplicações paralelas especialmente desenvolvidas para máquinas agregadas (i.e., clusters). A metodologia utilizada é baseada na construção de modelos genéricos para descrever esquemas clássicos de implementação paralela, tais como Mestre/Escravo, Fases Paralelas, Pipeline e Divisão e Conquista. Estes modelos são adaptados em casos de aplicações reais através da definição de valores para parâmetros de entrada dos modelos. Finalmente, com intuito de verificar a precisão da técnica de modelagem adotada, comparações com resultados de implementações reais são apresentadas.
Keywords: INFORMÁTICA
ENGENHARIA DE SOFTWARE
PROCESSOS ESTOCÁSTICOS
SOFTWARE - TÉCNICAS DE AVALIAÇÃO
CNPQ Knowledge Areas: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Language: por
Country: BR
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Institution Acronym: PUCRS
Department: Faculdade de Informáca
Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Citation: BALDO, Lucas Janssen. Predição de desempenho de aplicações paralelas para máquinas agregadas utilizando modelos estocásticos. 2006. 80 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2006.
Access type: Acesso Aberto
URI: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5010
Issue Date: 12-Dec-2006
Appears in Collections:Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

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