Paralelizações de métodos numéricos em clusters empregando as bibliotecas MPICH, DECK e Pthread

Este trabalho tem como objetivo desenvolver e empregar técnicas e estruturas de dados agrupadas visando paralelizar os métodos do subespaço de Krylov, fazendo-se uso de diversas ferramentas e abordagens. A partir dos resultados é feita uma análise comparativa de desemvpenho destas ferramentas e abordagens. As paralelizações aqui desenvolvidas foram projetadas para serem executadas em um arquitetura formada por um agregado de máquinas indepentes e multiprocessadas (Cluster), ou seja , são considerados o paralelismo e intra-nodos. Para auxiliar a programação paralela em clusters foram, e estão sendo, desenvolvidas diferentes ferramentas (bibliotecas) que visam a exploração dos dois níveis de paralelismo existentes neste tipo de arquitetura. Neste trabalho emprega-se diferentes bibliotecas de troca de mensagens e de criação de threads para a exploração do paralelismo inter-nodos e intra-nodos. As bibliotecas adotadas são o DECK e o MPICH e a Pthread. Um dos itens a serem analisados nestes trabalho é acomparação do desempenho obtido com essas bibliotecas.O outro item é a análise da influência no desemepnho quando quando tulizadas múltiplas threads no paralelismo em clusters multiprocessados. Os métodos paralelizados nesse trabalho são o Gradiente Conjugação (GC) e o Resíduo Mínmo Generalizado (GMRES), quepodem ser adotados, respectivamente, para solução de sistemas de equações lineares sintéticos positivos e definidos e não simétricas. Tais sistemas surgem da discretização, por exemplo, dos modelos da hidrodinâmica e do transporte de massa que estão sendo desenvolvidos no GMCPAD. A utilização desses métodos é justificada pelo fato de serem métodos iterativos, o que os torna adequados à solução de sistemas de equações esparsas e de grande porte. Na solução desses sistemas através desses métodos iterativos paralelizados faz-se necessário o particionamento do domínio do problema, o qual deve ser feito visando um bom balanceamento de carga e minimização das fronteiras entre os sub-domínios. A estrutura de dados desenvolvida para os métodos paralelizados nesse trabalho permite que eles sejam adotados para solução de sistemas de equações gerados a partir de qualquer tipo de particionamento, pois o formato de armazenamento de dados adotado supre qualquer tipo de dependência de dados. Além disso, nesse trabalho são adotadas duas estratégias de ordenação para as comunicações, estratégias essas que podem ser importantes quando se considera a portabilidade das paralelizações para máquinas interligadas por redes de interconexão com buffer de tamanho insuficiente para evitar a ocorrência de dealock. Os resultados obtidos nessa dissertação contribuem nos trabalhos do GMCPAD, pois as paralelizações são adotadas em aplicações que estão sendo desenvolvidas no grupo.

Author dc:creator

• Picinin Júnior, Delcino

Advisor dc:contributor.advisor

• Diverio, Tiaraju Asmuz

• Análise numérica
• Cluster
• Mpi
• Paralelismo

Statement dc:rights

• Open Access

Language dc:language.iso

por

Handle dc:identifier.uri

http://hdl.handle.net/10183/2700

OAI identifier oai:identifier

oai:www.lume.ufrgs.br:10183/2700