Efecto de la distribución de trabajo en aplicaciones paralelas irregulares sobre clusters heterogéneos

El objetivo de este Trabajo Final es comparar el efecto de la distribución de trabajo estática y dinámica sobre arquitecturas de cluster heterogéneo, analizando al mismo tiempo el speedup paralelo teórico y el obtenido experimentalmente para un determinado tipo de problema. En particular, se ha elegido una aplicación clásica (Parallel N-Queens) con un algoritmo de solución paralela en la que predomina el procesamiento sobre el tamaño de los datos, de modo de profundizar en los aspectos del balance de carga (estático o dinámico) sin una distorsión de los resultados producida por aspectos relacionados al uso de la memoria y/o al tamaño de los mensajes a comunicar. Para la experimentación se ha utilizado una combinación de 4 clusters interconectados, donde las máquinas dentro de cada grupo poseen procesadores homogéneos, pero diferentes entre clusters. De este modo el conjunto puede verse como un cluster heterogéneo de 43 procesadores. El problema se ha resuelto utilizando el paradigma master/worker donde el procesamiento se descompone en tareas irregulares que atentan contra el balance de carga entre los procesadores. Por esta razón se han analizado tres estrategias de distribución de trabajo calculando en cada caso el desbalance de carga y el rendimiento obtenido, comparando los resultados para determinar la que tiene mejor comportamiento, y finalmente estudiar la escalabilidad para esa solución. La solución paralela pura (sin tener en cuenta la distribución del trabajo) para el tipo de problemas donde Tp>>Tc, en particular el de N-Reinas requiere mínima comunicación entre máquinas, lo que hace esencial la elección de la distribución de datos entre los procesadores, para alcanzar un speedup cercano al óptimo (es decir un buen rendimiento). Especialista en Cómputo de Altas Prestaciones y Tecnología Grid Universidad Nacional de La Plata