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https://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5010
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Baldo, Lucas Janssen | - |
dc.creator.Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4776485D6 | por |
dc.contributor.advisor1 | Fernandes, Luiz Gustavo Leão | - |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4784653A5 | por |
dc.date.accessioned | 2015-04-14T14:48:57Z | - |
dc.date.available | 2008-04-04 | - |
dc.date.issued | 2006-12-12 | - |
dc.identifier.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. | por |
dc.identifier.uri | http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/5010 | - |
dc.description.resumo | 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. | por |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2015-04-14T14:48:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 399893.pdf: 1667296 bytes, checksum: 30db027cb6bbef2de3ec8544333c6dde (MD5) Previous issue date: 2006-12-12 | eng |
dc.format | application/pdf | por |
dc.thumbnail.url | http://tede2.pucrs.br:80/tede2/retrieve/9810/399893.pdf.jpg | * |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul | por |
dc.publisher.department | Faculdade de Informáca | por |
dc.publisher.country | BR | por |
dc.publisher.initials | PUCRS | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.rights | Acesso Aberto | por |
dc.subject | INFORMÁTICA | por |
dc.subject | ENGENHARIA DE SOFTWARE | por |
dc.subject | PROCESSOS ESTOCÁSTICOS | por |
dc.subject | SOFTWARE - TÉCNICAS DE AVALIAÇÃO | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.title | Predição de desempenho de aplicações paralelas para máquinas agregadas utilizando modelos estocásticos | por |
dc.type | Dissertação | por |
Appears in Collections: | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação |
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File | Description | Size | Format | |
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