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dc.contributor.advisor1Lobosco, Marcelo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4763963U7pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Santos, Rodrigo Weber dos-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4791692Z6pt_BR
dc.contributor.referee1Reis, Ruy Freitas-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4434296D5pt_BR
dc.contributor.referee2Camargo, Raphael Yokoingawa de-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4760893E1pt_BR
dc.creatorNascimento, Tiago Marques do-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.brpt_BR
dc.date.accessioned2019-03-27T12:06:47Z-
dc.date.available2019-03-18-
dc.date.available2019-03-27T12:06:47Z-
dc.date.issued2018-12-11-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/9312-
dc.description.abstractThis work presents an implementation and performance analysis of two load balancing algorithms for applications based on data parallelism, when these applications are executed in hybrid distributed memory environments. In this work, hybrid environment is defined as a computational environment composed by a set of processors and accelerators, in other words, processing elements that have different processing capabilities, such as CPUs, APUs, GPUs or other types of accelerators. The purpose of the load balancing algorithm is to equalize the computation time, i.e. the load balancing algorithm has to send to the processing elements a workload proportional to their processing power, so they can finish their executions at about the same time. In order to test and validate the load-balancing algorithms, a computational model of the Human Immune System (HIS) was used to describe the space-temporal response of some cells and molecules of the HIS in the presence of an antigen, represented in this work by the Lipopolysaccharide (LPS). Two versions of the load balancer have been developed. The first one, the static load balancer, maintains the load allocation in the devices until the end of the execution. The second one, the dynamic load balancer, may change the load allocation on devices during the execution. After the tests performed with the two versions of the load balancer, it can be concluded that, for the evaluated application, the dynamic version was more efficient than the static one.pt_BR
dc.description.resumoEste trabalho trata da implementação e análise de desempenho de dois algoritmos de balanceamento de carga para aplicações baseadas em paralelismo de dados, quando estas são executadas em um ambiente híbrido de memória distribuída. Neste trabalho, ambiente híbrido é definido como um ambiente computacional composto por dispositivos que contêm um ou mais elementos de processamento com distintas capacidades computacionais, sendo estes CPUs, APUs, GPUs, entre outros. O objetivo dos algoritmos de balanceamento de carga é equalizar o tempo de computação, ou seja, fazer com que os elementos de processamento recebam uma carga de trabalho proporcional a sua capacidade de processamento, de modo que finalizem suas execuções aproximadamente ao mesmo tempo. Para testar e validar os algoritmos de balanceamento de carga, utilizou-se um modelo computacional do Sistema Imune Humano (SIH) que descreve a resposta espaço-temporal de algumas das células e moléculas do SIH na presença de um antígeno, que neste trabalho é representado pelo Lipopolissacarídeo (LPS). Duas versões do balanceador de carga foram desenvolvidas, o balanceador de carga estático, que mantêm a alocação de carga nos dispositivos até o final do processamento, e o balanceador de carga dinâmico, que pode alterar a alocação de carga nos dispositivos ao longo da execução. Após os testes realizados com as duas versões dos balanceadores de carga, pode-se concluir que, para a aplicação avaliada, a versão dinâmica foi mais eficiente que a versão estática.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentICE – Instituto de Ciências Exataspt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Modelagem Computacionalpt_BR
dc.publisher.initialsUFJFpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectBalanceamento de cargapt_BR
dc.subjectAmbientes híbridospt_BR
dc.subjectModelagem matemáticapt_BR
dc.subjectModelagem computacionalpt_BR
dc.subjectImunologia computacionalpt_BR
dc.subjectLoad balancingpt_BR
dc.subjectHeterogeneous computingpt_BR
dc.subjectMathematical modellingpt_BR
dc.subjectComputational modellingpt_BR
dc.subjectComputational immunologypt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRApt_BR
dc.titleImplementação e avaliação de desempenho de dois algoritmos de balanceamento de carga para clusters híbridospt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
Appears in Collections:Mestrado em Modelagem Computacional (Dissertações)



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