ALGORITMOS PARALELOS Y DISTRIBUIDOS: ENFOQUES PRÁCTICOS
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El libro se basa en dos modelos paralelos representativos, a saber: programa único de datos múltiples (SPMD) con tolerancia a fallos y programas múltiples de datos múltiples (MPMD) con tolerancia a fallos, que se utilizan para evaluar el rendimiento de algoritmos paralelos y distribuidos. Estos dos modelos se han asignado a un clúster de estaciones de trabajo considerando tareas concurrentes con el objetivo de lograr un mejor rendimiento y rentabilidad de las aplicaciones paralelas y distribuidas. Una vez completada cada tarea, los resultados son recogidos por el ordenador maestro para pr...
El libro se basa en dos modelos paralelos representativos, a saber: programa único de datos múltiples (SPMD) con tolerancia a fallos y programas múltiples de datos múltiples (MPMD) con tolerancia a fallos, que se utilizan para evaluar el rendimiento de algoritmos paralelos y distribuidos. Estos dos modelos se han asignado a un clúster de estaciones de trabajo considerando tareas concurrentes con el objetivo de lograr un mejor rendimiento y rentabilidad de las aplicaciones paralelas y distribuidas. Una vez completada cada tarea, los resultados son recogidos por el ordenador maestro para producir los resultados finales dentro de un tiempo de ejecución acotado. Los parámetros de rendimiento, como el tiempo serie Sr(p), el tiempo paralelo T(p), el porcentaje (%) de ahorro de tiempo de ejecución, el rendimiento Th(p), el aumento de velocidad S(p), la eficiencia E(p), la redundancia R(p), la utilización U(p, y la calidad Q(p) se utilizan para evaluar el rendimiento de los algoritmos paralelos y distribuidos, utilizando un número N de estaciones de trabajo en un entorno de clúster. De hecho, las estaciones de trabajo están interconectadas con LAN Ethernet de 10 mbps de velocidad de datos o más.
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