Approccio RMI al cluster basato sulla variante di Winograd del metodo di Strassen
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L'attuale quantità di requisiti computazionali ha spostato l'elaborazione dei dati dal modo regolare al modo parallelo di calcolo. I processori pipeline e i processori ad array possono essere utilizzati per costruire un hardware parallelo. Questi sistemi costruiti possono essere ulteriormente estesi con l'aiuto di sistemi scalari e super scalari. Forniamo un modo efficiente di implementare la variante di Winograd della moltiplicazione matriciale di Strassen su sistemi paralleli facendo uso di RMI (Remote Method Invocation) che ci fornisce una programmazione distribuita orientata agli oggetti ...
L'attuale quantità di requisiti computazionali ha spostato l'elaborazione dei dati dal modo regolare al modo parallelo di calcolo. I processori pipeline e i processori ad array possono essere utilizzati per costruire un hardware parallelo. Questi sistemi costruiti possono essere ulteriormente estesi con l'aiuto di sistemi scalari e super scalari. Forniamo un modo efficiente di implementare la variante di Winograd della moltiplicazione matriciale di Strassen su sistemi paralleli facendo uso di RMI (Remote Method Invocation) che ci fornisce una programmazione distribuita orientata agli oggetti e una programmazione multithreading. L'approccio multithreading aiuta molto nella programmazione concorrente, dinamica e asincrona. In questa ricerca i cluster sono stati realizzati a partire da sistemi hardware molto semplici, collegati in rete locale tramite switch e un sistema master collegato a questo switch utilizza tre NIC. La possibilità di eseguire la variante di Winograd del metodo di Strassen con l'approccio divide et impera è l'elemento fondamentale attorno al quale è stata condotta l'intera analisi.
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