ALGORITMI PARALLELI E DISTRIBUITI: APPROCCI PRATICI
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Il libro si basa su due modelli paralleli rappresentativi: SPMD (Single Program Multiple Data) con tolleranza ai guasti e MPMD (Multiple Program Multiple Data) con tolleranza ai guasti, utilizzati per valutare le prestazioni di algoritmi paralleli e distribuiti. Questi due modelli sono stati mappati su un cluster di postazioni di lavoro considerando i task concorrenti, con l'obiettivo di ottenere migliori prestazioni e un miglior rapporto costo-efficacia delle applicazioni parallele e distribuite. Al completamento di ogni task, i risultati vengono raccolti dal computer master per produrre i ri...
Il libro si basa su due modelli paralleli rappresentativi: SPMD (Single Program Multiple Data) con tolleranza ai guasti e MPMD (Multiple Program Multiple Data) con tolleranza ai guasti, utilizzati per valutare le prestazioni di algoritmi paralleli e distribuiti. Questi due modelli sono stati mappati su un cluster di postazioni di lavoro considerando i task concorrenti, con l'obiettivo di ottenere migliori prestazioni e un miglior rapporto costo-efficacia delle applicazioni parallele e distribuite. Al completamento di ogni task, i risultati vengono raccolti dal computer master per produrre i risultati finali entro un tempo di esecuzione limitato. I parametri di prestazione come il tempo seriale Sr(p), il tempo parallelo T(p), la percentuale (%) di risparmio del tempo di esecuzione, il through-put Th(p), lo speed-up S(p), l'efficienza E(p), la ridondanza R(p), l'utilizzo U(p, e la qualità Q(p) sono utilizzati per valutare le prestazioni degli algoritmi paralleli e distribuiti, utilizzando un numero N di workstation in un ambiente cluster. Le stazioni di lavoro sono interconnesse con una LAN Ethernet con velocità di trasmissione dati di 10 mbps o più.
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