1. TEDE PUCRS
  2. Teses e Dissertações dos Programas de Pós-Graduação da PUCRS
  3. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
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dc.creatorRibeiro, Neumar Silva-
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4209878J4por
dc.contributor.advisor1Fernandes, Luiz Gustavo Leão-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784653A5por
dc.date.accessioned2015-04-14T14:49:30Z-
dc.date.available2011-06-01-
dc.date.issued2011-03-29-
dc.identifier.citationRIBEIRO, Neumar Silva. Explorando programação híbrida no contexto de clusters de máquinas NUMA. 2011. 81 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2011.por
dc.identifier.urihttp://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5127-
dc.description.resumoNormalmente, utiliza-se o paradigma de troca de mensagens quando se está programando uma arquitetura do tipo cluster. Porém, quando se deseja programar uma máquina multiprocessada, é requirido o paradigma de memória compartilhada. Recentemente, o surgimento de novas tecnologias possibilitou a criação de clusters com nós multiprocessados. Nestas arquiteturas os nós são compostos por mais de um processador ou core, e compartilham a mesma memória. Este cenário, cria a possibilidade de usar novos modelos de programação híbrida. No amplo espectro de soluções possíveis para o desenvolvimento de código híbrido para clusters de máquinas multiprocessadas, a utilização da dupla MPI e OpenMP está emergindo como um padrão de fato. A maioria dos códigos híbridos MPI e OpenMP são baseados em um modelo de estrutura hierárquica, que torna possível a exploração de grãos grandes e médios de paralelismo no nível de MPI, e grão fino no paralelismo no nível do OpenMP. O objetivo é claramente tirar vantagens das melhores características de ambos os paradigmas de programação. Os nós desses clusters podem ainda ser máquinas NUMA (Non- Uniform Memory Access). Estas máquinas com acesso não uniforme à memória possibilitam que o desenvolvedor explore afinidade de memória, melhorando o desempenho da aplicação. O objetivo principal deste trabalho é investigar o uso de programação híbrida com MPI e OpenMP em clusters de máquinas NUMA, explorando afinidade de memória, visando identificar um conjunto de boas práticas de programação híbrida a serem utilizadas neste contextopor
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2015-04-14T14:49:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 431674.pdf: 1334645 bytes, checksum: 55861ee97a2e33bdceeff48db81e493d (MD5) Previous issue date: 2011-03-29eng
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/15300/431674.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherPontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sulpor
dc.publisher.departmentFaculdade de Informácapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsPUCRSpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computaçãopor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectINFORMÁTICApor
dc.subjectARQUITETURA DE COMPUTADORpor
dc.subjectSISTEMAS HÍBRIDOSpor
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpor
dc.titleExplorando programação híbrida no contexto de clusters de máquinas NUMApor
dc.typeDissertaçãopor
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