algoritmo paralelo
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Nombre: •Christopher Ortega Espinosa •Julio CapaTema:
MultiprocesamientoMultiprocesamiento
FECHA:
Diseño de Algoritmos Paralelos
18/Enero/2010
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Diseño de Algoritmos ParalelosDiseño de Algoritmos ParalelosAlgoritmos ParalelosAlgoritmos Paralelos• Conjunto de tareas que interaccionan mediante el intercambio de
mensajes a través de canales.
• Tarea: programa + procesador + puertos de comunicación
• Cuando nosotros estamos trabajando con algoritmos paralelos tenemos factores importantes para analizar como son: eficiencia, tiempo de ejecución, número de procesos.
Tiempo de ejecución
• Es el tamaño del mismo T(n) considerando el numero de procesos que enviamos a ejecutar.
• El tiempo total de ejecución t(n) = t (1) + t (2) + t (3)+…… + t(n)
GranularidadGranularidad• El numero y tamaño de tareas en el cual un problema es
descompuesto determina la granularidad de la descomposición.
• Tenemos 2 casos: fine-grained y coarse-grained
Figura#1: Caso fine-grained. [3]
ConcurrenciaConcurrencia• Se refiere al acceso que se tiene sobre un programa.
Figura#3: Acceso de un usuario a un programa para interactuar 9 veces.
Dependencia de TareasDependencia de Tareas• En la mayoría de los casos, las tareas tienen dependencias. No
pueden empezar hasta que no acaben las predecesoras.
• Figura#4: Grafo de dependencia de tareas
Grafo de Interacción de TareasGrafo de Interacción de Tareas• Muestra los patrones de interacción de las tareas.
Figura#5: Grafo de interacción de tareas.
SISTEMA DISTRIBUIDO PARA LA GENERACIÓN DE MAPAS POR MEDIO SISTEMA DISTRIBUIDO PARA LA GENERACIÓN DE MAPAS POR MEDIO DE UN SENSOR LASER EN UN ROBOT MÓVILDE UN SENSOR LASER EN UN ROBOT MÓVIL
Resumen:Resumen:
• En este artículo se hace una exposición de una arquitectura distribuida escalable y en componentes.
• La arquitectura propuesta provee la infraestructura necesaria para poder emplear al máximo la información que proporcionan los sensores, así como poder generar el tipo de mapa requerido. En una primera fase el modelo se ha ensayado con un sistema distribuido basado en un solo sensor laser LMS200, un servo motor, un subsistema de procesamiento y generación de mapas, y un visor 3D para los mapas geométricos que permite gestionar los modelos
Sistema Paralelo Sistema Paralelo • Se está trabajando con un sistema con componentes, en los que un
sistema de comunicaciones es el responsable de contener y transmitir la información.
• El sistema que se ha empleado para comprobar la arquitectura
distribuida se muestra en la siguiente figura.
Sistema de Comunicaciones
• La comunicación entre componentes la realiza el sistema SCORE se basa en la representación interna de datos distribuidos. La estructura de datos representada está continuamente actualizada por el SCORE, mostrando los valores de los mensajes entre los procesos
Referencias:Referencias:1. Artículos Investigativos1. Artículos Investigativos
• [1] O. Bonorden, N. Huppelshauser, B. Juurlink, I. Rieping - PUB library, Release 6.0 - User guide and function reference. University of Paderbon, Germany. 1998.
• [2] O. Bonorden, B. Juurlink, I. von Otte, I. Rieping - The Puderborn University BSP (PUB) Library - Desing, Implementation and performance. 13th. International Parallel Processing Symposium 10th. Symposium on Parallel and Distributed Processing (IPPs/SPDP). 1999.
• [3] R. Chandra, L. Dagum, D. Kohr, D. Mandan, J. McDonald and R. Menon – Parallel Programming in OpenMP – Morgan Kaufmann Publishers. 2001
• [4] I. Foster - Designing and Building Parallel Programs. Addison-Wesley
2. Internet 2. Internet
[5] www.uoc.edu -> Universidad deCataluña España.
[6] http://www.lam-mpi.org/ -> Aplicaciones LAM/MPI
[7] Tesis: Universidad Politécnica de Madrid (UPM). "Sistema Distribuido para la generación de mapas por medio de un sensor laser en un robot móvil" Escuela de Electrónica y Sistemas Septiembre 2004 Madrid- España.