Avaliação de Estratégias de Balanceamento de Carga
Avaliando Estratégias do Tipo Mestre-Escravo para Aplicações SPMD em Clusters e Grids Computacionais
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O desempenho de aplicações paralelas do tipo SPMD (Single Program Multiple Data) é fortemente afetado pelos fatores dinâmicos de desequilíbrio de carga. O uso de um algoritmo de balanceamento de carga adequado é essencial para evitar ou minimizar os efeitos indesejados provocados por estes fatores. O principal objetivo deste trabalho é avaliar a performance de algumas estratégias de balanceamento de carga baseadas, principalmente, na abordagem mestre-escravo. Foram implementados versões estáticas e dinâmicas de algoritmos bastante utilizados na literatura, propondo-se adaptações e...
O desempenho de aplicações paralelas do tipo SPMD (Single Program Multiple Data) é fortemente afetado pelos fatores dinâmicos de desequilíbrio de carga. O uso de um algoritmo de balanceamento de carga adequado é essencial para evitar ou minimizar os efeitos indesejados provocados por estes fatores. O principal objetivo deste trabalho é avaliar a performance de algumas estratégias de balanceamento de carga baseadas, principalmente, na abordagem mestre-escravo. Foram implementados versões estáticas e dinâmicas de algoritmos bastante utilizados na literatura, propondo-se adaptações e otimizações que visem a melhoria no desempenho da aplicações paralelizadas. O desempenho dos algoritmos foi analisado a partir da execução de duas aplicações reais, com diferentes características e em diferentes ambientes de execução. Os resultados obtidos e as análises efetuadas sobre os mesmos, mostram a importância da escolha adequada de uma estratégia de balanceamento de carga, diante de um cenário específico para a execução de uma aplicação SPMD.
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