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Previous issue date: 2015-05-08 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / High Performance Distributed Computing is essential to improve scientific progress in many areas of science and to efficiently deploy a number of complex scientific applications. These applications have different characteristics that require distinct computational resources too. However, it is very difficult for many research groups to evaluate these HPDC infrastructures and arrive at the best configuration to run their scientific applications. Usually, optimal configurations are searched by executing one of the existing benchmark suites, widely used for performance evaluation. Benchmarks are good for comparisons between computational architectures, but they are not the best approach for evaluating if an architecture is adequate for a set of scientific applications. In this work we propose a systematic methodology for performance evaluation. The focus of our methodology begins on scientific application characteristics, and then considers how these characteristics interact with the problem size, with the programming language and finally with a specific computational architecture. The computational experiments and a case study developed highlight this model of evaluation and indicate that optimal performance can be found when we evaluate a combination of application class, program language, problem size and architecture model. / A Computação Massivamente Paralela e Distribuída é fundamental para alavancar o progresso científico em inúmeras áreas da ciência. Porém, cada domínio de investigação tem aplicações com diferentes requisitos computacionais, os quais dependem da definição adequada desses sistemas de alto desempenho para se obter a eficácia e eficiência na resolução dos seus problemas. Assim, o pesquisador se depara com decisões complexas sobre a escolha da melhor infraestrutura para a execução do seu conjunto de aplicações científicas. Além disso, os métodos tradicionais de avaliação de desempenho por meio da execução de benchmarks possuem inúmeras limitações. Com o objetivo de superar essas dificuldades e limitações é que este trabalho apresenta uma metodologia que orienta pesquisadores e técnicos na aquisição e manutenção de equipamentos de computação de alto desempenho, voltados aos requisitos das suas aplicações. Foram investigados os comportamentos e requisitos computacionais exigidos para diferentes aplicações e sua combinação com arquiteturas, modelos de programação, tamanhos de problema e as relações com o desempenho. O conhecimento obtido viabilizou o desenvolvimento da metodologia, que foi avaliada por meio de um estudo de caso, no qual suas contribuições foram mensuradas.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:tede-server.lncc.br:tede/219 |
| Date | 08 May 2015 |
| Creators | Ferro, Mariza |
| Contributors | Schulze, Bruno Richard, Nicolas, Marisa Fabiana, Mury, Antonio Roberto, Souza, José Neuman, Viot, Jorge |
| Publisher | Laboratório Nacional de Computação Científica, Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional, LNCC, Brasil, Serviço de Análise e Apoio a Formação de Recursos Humanos |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações do LNCC, instname:Laboratório Nacional de Computação Científica, instacron:LNCC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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