O bom desempenho de uma aplicação paralela é obtido conforme o modo como as técnicas de paralelização são empregadas. Para utilizar essas técnicas, é preciso encontrar uma forma adequada de extrair o paralelismo. Esta extração pode ser feita através de um grafo representativo da aplicação. Neste trabalho são aplicados métodos de particionamento de grafos para otimizar as comunicações entre os processos que fazem parte de uma computação paralela. Nesse contexto, a alocação dos processos almeja minimizar a quantidade de comunicações entre processadores. Esta técnica é frequentemente adotada em Processamento de Alto Desempenho - PAD. No entanto, a construção de grafo geralmente está embutida no programa, cujas estruturas de dados privadas são empregadas na contrução do grafo. A proposta é usar ferramentas diretamente em programas MPI, empregando, apenas, os recursos padr ões da norma MPI 1.2. O objetivo é fornecer uma biblioteca (b -MPI) portável para o escalonamento estático de programas MPI. O escalonamento estático realizado pela biblioteca é feito através do mapeamento de processos Esse mapeamento busca agrupar os processos que trocam muitas informações em um mesma máquina, o que nesse caso diminui o volume de dados trafegados pela rede. O mapeamento será realizado estaticamente após uma execução prévia do programa MPI. As aplicações alvo para o uso da b -MPI são aquelas que mantêm o mesmo padrão de comunicação após execuções sucessivas. A validação da biblioteca foi realizada atrav és da Transformada Rápida de Fourier disponível no pacote FFTW, da resolução do Problema de Transferência de Calor através do Método de Schwarz e Multigrid e da Fatora ção LU implementada no benchmark HPL. Os resultados mostraram que a b -MPI pode ser utilizada para distribuir os processos e cientemente minimizando o volume de mensagens trafegadas pela rede. / A good performance of a parallel application is obtained according to the mode as the parallelization techniques are applied. To make use of these techniques, is necessary to nd an appropriate way to extract the parallelism. This extraction can be done through a representative graph of the application. In this work, methods of partitioning graphs are applied to optimize the communication between processes that belong to a parallel computation. In this context, the processes allocation aims to minimize the communication amount between processors. This technique is frequently adopted in High Performance Computing - HPC. However, the graph building is generally inside the program, that has private data structures employed in the graph building. The proposal is to utilize tools directly in MPI programs, employing only standard resources of the MPI 1.2 norm. The goal is to provide a portable library (b -MPI) to static schedule MPI programs. The static scheduling realized by the library is done through the mapping of processes. This mapping seeks to cluster the processes that exchange a lot of information in the same machine that, in this case decreases the data volume passed through the net. The mapping will be done staticly after a previous execution of a MPI program. The target applications to make use of b -MPI are those whose keep the same communication pattern after successives executions. The library validation is done through the available applications in the FFTW package, the solving of the problem of Heat Transference through the Additive Schwarz Method and Multigrid and the LU factorization implemented in the HPL benchmark. The results show that b -MPI can be utilized to distribute the processes ef ciently minimizing the volume of messages exchanged through the network.

O bom desempenho de uma aplicação paralela é obtido conforme o modo como as técnicas de paralelização são empregadas. Para utilizar essas técnicas, é preciso encontrar uma forma adequada de extrair o paralelismo. Esta extração pode ser feita através de um grafo representativo da aplicação. Neste trabalho são aplicados métodos de particionamento de grafos para otimizar as comunicações entre os processos que fazem parte de uma computação paralela. Nesse contexto, a alocação dos processos almeja minimizar a quantidade de comunicações entre processadores. Esta técnica é frequentemente adotada em Processamento de Alto Desempenho - PAD. No entanto, a construção de grafo geralmente está embutida no programa, cujas estruturas de dados privadas são empregadas na contrução do grafo. A proposta é usar ferramentas diretamente em programas MPI, empregando, apenas, os recursos padr ões da norma MPI 1.2. O objetivo é fornecer uma biblioteca (b -MPI) portável para o escalonamento estático de programas MPI. O escalonamento estático realizado pela biblioteca é feito através do mapeamento de processos Esse mapeamento busca agrupar os processos que trocam muitas informações em um mesma máquina, o que nesse caso diminui o volume de dados trafegados pela rede. O mapeamento será realizado estaticamente após uma execução prévia do programa MPI. As aplicações alvo para o uso da b -MPI são aquelas que mantêm o mesmo padrão de comunicação após execuções sucessivas. A validação da biblioteca foi realizada atrav és da Transformada Rápida de Fourier disponível no pacote FFTW, da resolução do Problema de Transferência de Calor através do Método de Schwarz e Multigrid e da Fatora ção LU implementada no benchmark HPL. Os resultados mostraram que a b -MPI pode ser utilizada para distribuir os processos e cientemente minimizando o volume de mensagens trafegadas pela rede. / A good performance of a parallel application is obtained according to the mode as the parallelization techniques are applied. To make use of these techniques, is necessary to nd an appropriate way to extract the parallelism. This extraction can be done through a representative graph of the application. In this work, methods of partitioning graphs are applied to optimize the communication between processes that belong to a parallel computation. In this context, the processes allocation aims to minimize the communication amount between processors. This technique is frequently adopted in High Performance Computing - HPC. However, the graph building is generally inside the program, that has private data structures employed in the graph building. The proposal is to utilize tools directly in MPI programs, employing only standard resources of the MPI 1.2 norm. The goal is to provide a portable library (b -MPI) to static schedule MPI programs. The static scheduling realized by the library is done through the mapping of processes. This mapping seeks to cluster the processes that exchange a lot of information in the same machine that, in this case decreases the data volume passed through the net. The mapping will be done staticly after a previous execution of a MPI program. The target applications to make use of b -MPI are those whose keep the same communication pattern after successives executions. The library validation is done through the available applications in the FFTW package, the solving of the problem of Heat Transference through the Additive Schwarz Method and Multigrid and the LU factorization implemented in the HPL benchmark. The results show that b -MPI can be utilized to distribute the processes ef ciently minimizing the volume of messages exchanged through the network.

O bom desempenho de uma aplicação paralela é obtido conforme o modo como as técnicas de paralelização são empregadas. Para utilizar essas técnicas, é preciso encontrar uma forma adequada de extrair o paralelismo. Esta extração pode ser feita através de um grafo representativo da aplicação. Neste trabalho são aplicados métodos de particionamento de grafos para otimizar as comunicações entre os processos que fazem parte de uma computação paralela. Nesse contexto, a alocação dos processos almeja minimizar a quantidade de comunicações entre processadores. Esta técnica é frequentemente adotada em Processamento de Alto Desempenho - PAD. No entanto, a construção de grafo geralmente está embutida no programa, cujas estruturas de dados privadas são empregadas na contrução do grafo. A proposta é usar ferramentas diretamente em programas MPI, empregando, apenas, os recursos padr ões da norma MPI 1.2. O objetivo é fornecer uma biblioteca (b -MPI) portável para o escalonamento estático de programas MPI. O escalonamento estático realizado pela biblioteca é feito através do mapeamento de processos Esse mapeamento busca agrupar os processos que trocam muitas informações em um mesma máquina, o que nesse caso diminui o volume de dados trafegados pela rede. O mapeamento será realizado estaticamente após uma execução prévia do programa MPI. As aplicações alvo para o uso da b -MPI são aquelas que mantêm o mesmo padrão de comunicação após execuções sucessivas. A validação da biblioteca foi realizada atrav és da Transformada Rápida de Fourier disponível no pacote FFTW, da resolução do Problema de Transferência de Calor através do Método de Schwarz e Multigrid e da Fatora ção LU implementada no benchmark HPL. Os resultados mostraram que a b -MPI pode ser utilizada para distribuir os processos e cientemente minimizando o volume de mensagens trafegadas pela rede. / A good performance of a parallel application is obtained according to the mode as the parallelization techniques are applied. To make use of these techniques, is necessary to nd an appropriate way to extract the parallelism. This extraction can be done through a representative graph of the application. In this work, methods of partitioning graphs are applied to optimize the communication between processes that belong to a parallel computation. In this context, the processes allocation aims to minimize the communication amount between processors. This technique is frequently adopted in High Performance Computing - HPC. However, the graph building is generally inside the program, that has private data structures employed in the graph building. The proposal is to utilize tools directly in MPI programs, employing only standard resources of the MPI 1.2 norm. The goal is to provide a portable library (b -MPI) to static schedule MPI programs. The static scheduling realized by the library is done through the mapping of processes. This mapping seeks to cluster the processes that exchange a lot of information in the same machine that, in this case decreases the data volume passed through the net. The mapping will be done staticly after a previous execution of a MPI program. The target applications to make use of b -MPI are those whose keep the same communication pattern after successives executions. The library validation is done through the available applications in the FFTW package, the solving of the problem of Heat Transference through the Additive Schwarz Method and Multigrid and the LU factorization implemented in the HPL benchmark. The results show that b -MPI can be utilized to distribute the processes ef ciently minimizing the volume of messages exchanged through the network.

Šiame darbe lyginami vaizdo plokštės ir MPI lygiagrečiųjų skaičiavimų pajėgumai klasikiniais lygiagretinimo algoritmais: apytikslės π reikšmės skaičiavimo, matricų daugybos. Daug dėmesio skiriama uždavinių lygiagretinimo strategijos parinkimui, efektyviai išnaudoti tiek MPI klasterį, tiek vaizdo plokštę. Nustatytas tinkamas šių įrenginių palyginimui kriterijus – santykinis pagreitėjimas, objektyviai nusakantis, kokį skaičiavimo pajėgumą pasiekia vaizdo plokštė prieš centrinį procesorių. Išanalizavus eksperimentų rezultatus nustatyta, kad programuotojas turi siekti mažesnio duomenų apsikeitimo tarp procesų, nes komunikavimas mažina lygiagrečiųjų algoritmų efektyvumą. Taip pat nustatyta, kad programavimas Cuda reikalauja griežto prisitaikymo prie vaizdo plokštės parametrų ir yra sudėtingesnis. Kaip rezultatas - pilnai apkrauta vaizdo plokštė su Cuda yra spartesnė ne tik už kompiuterius su 4 branduolių procesoriumi, bet ir nedidelį klasterį. / This work compares two different kinds of computing devices – video card and central processor unit for general purpose computing in parallel. MPI library used for central processor unit, Cuda used for video card, compute classic parallel algorithm approximate π value and matrix multiplication. Our main attention - better strategies working with MPI cluster and Cuda to completely utilize these two kind computing resources. There are found objective method to compare video card and central processor unit computing advantages – relative speedup. After analyze experiment result there are found some advice for programmer. Programmers must find the ways to communicate between processes more rarely, because communication lowers efficiency of parallel algorithm. Programming with Cuda requires much more skills and flexibility to work efficiency with video card device. As a result fully utilized video card with Cuda is faster than computer with 4 cores CPU and little cluster.