Bachelor-Arbeit Univ. St. Gallen, 2004.

Thesis (M.S.)--Ohio University, November, 2004. / Title from PDF t.p. Includes bibliographical references (p. 135-144)

Chemnitz, Techn. Universiẗat, Diss., 2005.

Techn. Universiẗat, Diss., 2000--Berlin.

Universiẗat, Diss., 1997--Osnabrück.

Techn. Hochsch., Diss., 2003--Aachen.

Universiẗat, Diss., 2004--Kiel.

Esta pesquisa visa a modelagem de clusters de computadores, utilizando um modelo analítico simples que é representado por um grafo valorado denominado grafo da arquitetura. Para ilustrar tal metodologia, exemplificou-se a modelagem do cluster Myrinet/SCI do Instituto de Informática da UFRGS, que é do tipo heterogêneo e multiprocessado. A pesquisa visa também o estudo de métodos e tecnologias de software para o particionamento de grafos de aplicações e seu respectivo mapeamento sobre grafos de arquiteturas. Encontrar boas partições de grafos pode contribuir com a redução da comunicação entre processadores em uma máquina paralela. Para tal, utilizou-se o grafo da aplicação HIDRA, um dos trabalhos do GMCPAD, que modela o transporte de substâncias no Lago Guaíba. Um fator importante é o crescente avanço da oferta de recursos de alto desempenho como os clusters de computadores. Os clusters podem ser homogêneos, quando possuem um arquitetura com nós de mesma característica como: velocidade de processamento, quantidade de memória RAM e possuem a mesma rede de interconexão interligando-os. Eles também podem ser heterogêneos, quando alguns dos componentes dos nós diferem em capacidade ou tecnologia. A tendência é de clusters homogêneos se tornarem em clusters heterogêneos, como conseqüência das expansões e atualizações. Efetuar um particionamento que distribua a carga em clusters heterogêneos de acordo com o poder computacional de cada nó não é uma tarefa fácil, pois nenhum processador deve ficar ocioso e, tampouco, outros devem ficar sobrecarregados Vários métodos de particionamento e mapeamento de grafos foram estudados e três ferramentas (Chaco, Jostle e o Scotch) foram testadas com a aplicação e com a arquitetura modeladas. Foram realizados, ainda, vários experimentos modificando parâmetros de entrada das ferramentas e os resultados foram analisados. Foram considerados melhores resultados aqueles que apresentaram o menor número de corte de arestas, uma vez que esse parâmetro pode representar a comunicação entre os processadores de uma máquina paralela, e executaram o particionamento/mapeamento no menor tempo. O software Chaco e o software Jostle foram eficientes no balanceamento de carga por gerarem partições com praticamente o mesmo tamanho, sendo os resultados adequados para arquiteturas homogêneas. O software Scotch foi o único que permitiu o mapeamento do grafo da aplicação sobre o grafo da arquitetura com fidelidade, destacando-se também por executar particionamento com melhor qualidade e pela execução dos experimentos em um tempo significativamente menor que as outras ferramentas pesquisadas.

O objetivo desta dissertação é a paralelização e a avaliação do desempenho de alguns métodos de resolução de sistemas lineares esparsos. O DECK foi utilizado para implementação dos métodos em um cluster de PCs. A presente pesquisa é motivada pela vasta utilização de Sistemas de Equações Lineares em várias áreas científicas, especialmente, na modelagem de fenômenos físicos através de Equações Diferenciais Parciais (EDPs). Nessa área, têm sido desenvolvidas pesquisas pelo GMC-PAD – Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho da UFRGS, para as quais esse trabalho vem contribuindo. Outro fator de motivação para a realização dessa pesquisa é a disponibilidade de um cluster de PCs no Instituto de Informática e do ambiente de programação paralela DECK – Distributed Execution and Communication Kernel. O DECK possibilita a programação em ambientes paralelos com memória distribuída e/ou compartilhada. Ele está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisas GPPD – Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído e com a paralelização dos métodos, nesse ambiente, objetiva-se também validar seu funcionamento e avaliar seu potencial e seu desempenho. Os sistemas lineares originados pela discretização de EDPs têm, em geral, como características a esparsidade e a numerosa quantidade de incógnitas. Devido ao porte dos sistemas, para a resolução é necessária grande quantidade de memória e velocidade de processamento, característicos de computações de alto desempenho. Dois métodos de resolução foram estudados e paralelizados, um da classe dos métodos diretos, o Algoritmo de Thomas e outro da classe dos iterativos, o Gradiente Conjugado. A forma de paralelizar um método é completamente diferente do outro. Isso porque o método iterativo é formado por operações básicas de álgebra linear, e o método direto é formado por operações elementares entre linhas e colunas da matriz dos coeficientes do sistema linear. Isso permitiu a investigação e experimentação de formas distintas de paralelismo. Do método do Gradiente Conjugado, foram feitas a versão sem précondicionamento e versões pré-condicionadas com o pré-condicionador Diagonal e com o pré-condicionador Polinomial. Do Algoritmo de Thomas, devido a sua formulação, somente a versão básica foi feita. Após a paralelização dos métodos de resolução, avaliou-se o desempenho dos algoritmos paralelos no cluster, através da realização de medidas do tempo de execução e foram calculados o speedup e a eficiência. As medidas empíricas foram realizadas com variações na ordem dos sistemas resolvidos e no número de nodos utilizados do cluster. Essa avaliação também envolveu a comparação entre as complexidades dos algoritmos seqüenciais e a complexidade dos algoritmos paralelos dos métodos. Esta pesquisa demonstra o desempenho de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos em um ambiente de alto desempenho, bem como as potencialidades do DECK. Aplicações que envolvam a resolução desses sistemas podem ser realizadas no cluster, a partir do que já foi desenvolvido, bem como, a investigação de précondicionadores, comparação do desempenho com outros métodos de resolução e paralelização dos métodos com outras ferramentas possibilitando uma melhor avaliação do DECK.

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.