Nos sistemas computacionais atuais, enquanto é necessário explorar a disponibilidade de múltiplos núcleos, também é obrigatório consumir menos energia. Para acelerar o processo de desenvolvimento de aplicações paralelas e o tornar mais transparente ao programador, Interfaces de Programação Paralela (IPPs) são largamente utilizadas. Entretanto, cada IPP implementa diferentes formas para trocar dados usando regiões compartilhadas da memória. Estas regiões são, geralmente, mais distantes do processador do que regiões privadas da memória e, por consequência, possuem maior tempo de acesso e consumo de energia. Ademais, o sistema de memória dos processadores embarcados é diferente em hierarquia, tamanho, tempo de acesso, consumo de energia, etc., quando comparado aos processadores de propósito geral. Assim, considerando o cenário supracitado, com diferentes IPPs sendo utilizadas em sistemas multicore com diferentes requisitos, neste trabalho será mostrado que cada interface possui comportamento diferente em termos de desempenho, consumo de energia e Energy-Delay Product (EDP), e que este comportamento varia de acordo com a característica da aplicação e o processador utilizado (propósito geral ou embarcado). Por exemplo, Pthreads consome 8% menos energia que o melhor caso de OpenMP; 12% menos que MPI-1; e 8% menos que MPI-2, considerando todos os benchmarks no processador Intel Core i7 (propósito geral). Em contrapartida, no processador ARM Cortex-A9 (sistema embarcado), o melhor caso com OpenMP consumiu 2% menos energia que Pthreads; 6% menos que MPI-1; e 15% menos que MPI-2, para o mesmo conjunto de benchmarks. / In current computer systems, while it is necessary to exploit the availability of multiple cores, it is also mandatory to consume less energy. To accelerate the development of parallel applications and to make it more transparent to the programmer, Parallel APIs (Application Programming Interfaces) are widely used. However, each Parallel API implements different ways to exchange data using shared memory regions. These regions are generally more remote than the private ones, and therefore have greater access time and energy consumption. Furthermore, the memory system of embedded processors is different with regard to hierarchy, size, access time, energy consumption, etc., when compared to general purpose processors. Thus, considering the above scenario, with different Parallel APIs being used in multicore systems with different requirements, this work will show that each interface has different behavior in terms of performance, energy consumption and Energy-Delay Product (EDP), and that this behavior varies according to the characteristic of the application and the processor employed (general purpose or embedded). For example, as a result of this work, we have observed that Pthreads consumes 8% less energy than the best case of OpenMP; 12% less than MPI-1; and 8% less than MPI-2, considering all benchmarks on the Intel Core i7 (general purpose). In contrast, in the ARM Cortex-A9 processor (embedded system), the best case with OpenMP consumed 2% less energy than Pthreads; 6% less than MPI-1; and 15% less than MPI-2 for the same benchmarks set.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:lume.ufrgs.br:10183/103393 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Lorenzon, Arthur Francisco |
| Contributors | Beck Filho, Antonio Carlos Schneider, Cera, Marcia Cristina |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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