Paralelização de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos com o DECK em um Cluster de PCs

O objetivo desta dissertação é a paralelização e a avaliação do desempenho de alguns métodos de resolução de sistemas lineares esparsos. O DECK foi utilizado para implementação dos métodos em um cluster de PCs. A presente pesquisa é motivada pela vasta utilização de Sistemas de Equações Lineares em várias áreas científicas, especialmente, na modelagem de fenômenos físicos através de Equações Diferenciais Parciais (EDPs). Nessa área, têm sido desenvolvidas pesquisas pelo GMC-PAD – Grupo de Matemática da Computação e Processamento de Alto Desempenho da UFRGS, para as quais esse trabalho vem contribuindo. Outro fator de motivação para a realização dessa pesquisa é a disponibilidade de um cluster de PCs no Instituto de Informática e do ambiente de programação paralela DECK – Distributed Execution and Communication Kernel. O DECK possibilita a programação em ambientes paralelos com memória distribuída e/ou compartilhada. Ele está sendo desenvolvido pelo grupo de pesquisas GPPD – Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído e com a paralelização dos métodos, nesse ambiente, objetiva-se também validar seu funcionamento e avaliar seu potencial e seu desempenho. Os sistemas lineares originados pela discretização de EDPs têm, em geral, como características a esparsidade e a numerosa quantidade de incógnitas. Devido ao porte dos sistemas, para a resolução é necessária grande quantidade de memória e velocidade de processamento, característicos de computações de alto desempenho. Dois métodos de resolução foram estudados e paralelizados, um da classe dos métodos diretos, o Algoritmo de Thomas e outro da classe dos iterativos, o Gradiente Conjugado. A forma de paralelizar um método é completamente diferente do outro. Isso porque o método iterativo é formado por operações básicas de álgebra linear, e o método direto é formado por operações elementares entre linhas e colunas da matriz dos coeficientes do sistema linear. Isso permitiu a investigação e experimentação de formas distintas de paralelismo. Do método do Gradiente Conjugado, foram feitas a versão sem précondicionamento e versões pré-condicionadas com o pré-condicionador Diagonal e com o pré-condicionador Polinomial. Do Algoritmo de Thomas, devido a sua formulação, somente a versão básica foi feita. Após a paralelização dos métodos de resolução, avaliou-se o desempenho dos algoritmos paralelos no cluster, através da realização de medidas do tempo de execução e foram calculados o speedup e a eficiência. As medidas empíricas foram realizadas com variações na ordem dos sistemas resolvidos e no número de nodos utilizados do cluster. Essa avaliação também envolveu a comparação entre as complexidades dos algoritmos seqüenciais e a complexidade dos algoritmos paralelos dos métodos. Esta pesquisa demonstra o desempenho de métodos de resolução de sistemas lineares esparsos em um ambiente de alto desempenho, bem como as potencialidades do DECK. Aplicações que envolvam a resolução desses sistemas podem ser realizadas no cluster, a partir do que já foi desenvolvido, bem como, a investigação de précondicionadores, comparação do desempenho com outros métodos de resolução e paralelização dos métodos com outras ferramentas possibilitando uma melhor avaliação do DECK.

Paralelizações de métodos numéricos em clusters empregando as bibliotecas MPICH, DECK e Pthread

Este trabalho tem como objetivo desenvolver e empregar técnicas e estruturas de dados agrupadas visando paralelizar os métodos do subespaço de Krylov, fazendo-se uso de diversas ferramentas e abordagens. A partir dos resultados é feita uma análise comparativa de desemvpenho destas ferramentas e abordagens. As paralelizações aqui desenvolvidas foram projetadas para serem executadas em um arquitetura formada por um agregado de máquinas indepentes e multiprocessadas (Cluster), ou seja , são considerados o paralelismo e intra-nodos. Para auxiliar a programação paralela em clusters foram, e estão sendo, desenvolvidas diferentes ferramentas (bibliotecas) que visam a exploração dos dois níveis de paralelismo existentes neste tipo de arquitetura. Neste trabalho emprega-se diferentes bibliotecas de troca de mensagens e de criação de threads para a exploração do paralelismo inter-nodos e intra-nodos. As bibliotecas adotadas são o DECK e o MPICH e a Pthread. Um dos itens a serem analisados nestes trabalho é acomparação do desempenho obtido com essas bibliotecas.O outro item é a análise da influência no desemepnho quando quando tulizadas múltiplas threads no paralelismo em clusters multiprocessados. Os métodos paralelizados nesse trabalho são o Gradiente Conjugação (GC) e o Resíduo Mínmo Generalizado (GMRES), quepodem ser adotados, respectivamente, para solução de sistemas de equações lineares sintéticos positivos e definidos e não simétricas. Tais sistemas surgem da discretização, por exemplo, dos modelos da hidrodinâmica e do transporte de massa que estão sendo desenvolvidos no GMCPAD. A utilização desses métodos é justificada pelo fato de serem métodos iterativos, o que os torna adequados à solução de sistemas de equações esparsas e de grande porte. Na solução desses sistemas através desses métodos iterativos paralelizados faz-se necessário o particionamento do domínio do problema, o qual deve ser feito visando um bom balanceamento de carga e minimização das fronteiras entre os sub-domínios. A estrutura de dados desenvolvida para os métodos paralelizados nesse trabalho permite que eles sejam adotados para solução de sistemas de equações gerados a partir de qualquer tipo de particionamento, pois o formato de armazenamento de dados adotado supre qualquer tipo de dependência de dados. Além disso, nesse trabalho são adotadas duas estratégias de ordenação para as comunicações, estratégias essas que podem ser importantes quando se considera a portabilidade das paralelizações para máquinas interligadas por redes de interconexão com buffer de tamanho insuficiente para evitar a ocorrência de dealock. Os resultados obtidos nessa dissertação contribuem nos trabalhos do GMCPAD, pois as paralelizações são adotadas em aplicações que estão sendo desenvolvidas no grupo.

Syzygium cumini (L.) Skells no tratamento do diabetes melito tipo 2 : resultado de um ensaio clínico randomizado, controlado, duplo-cego e double-dummy

Resumo não disponível.

Sistema Aldeia : programação paralela e distribuída em Java sobre Infiniband e DECK

Esse trabalho de dissertação está incluído no contexto das pesquisas realizadas no Grupo de Processamento Paralelo e Distribuído da UFRGS. Ele aborda as áreas da computação de alto desempenho, interfaces simples de programação e de sistemas de interconexão de redes velozes. A máquina paralela formada por agregados (clusters) tem se destacado por apresentar os recursos computacionais necessários às aplicações intensivas que necessitam de alto desempenho. Referente a interfaces de programação, Java tem se mostrado uma boa opção para a escrita de aplicações paralelas por oferecer os sistemas de RMI e de soquetes que realizam comunicação entre dois computadores, além de todas as facilidades da orientação a objetos. Na área a respeito de interconexão de rede velozes está emergindo como uma tentativa de padronização a nova tecnologia Infiniband. Ela proporciona uma baixa latência de comunicação e uma alta vazão de dados, além de uma série de vantagens implementadas diretamente no hardware. É neste contexto que se desenvolve o presente trabalho de dissertação de mestrado. O seu tema principal é o sistema Aldeia que reimplementa a interface bastante conhecida de soquetes Java para realizar comunicação assíncrona em agregados formados por redes de sistema. Em especial, o seu foco é redes configuradas com equipamentos Infiniband. O Aldeia objetiva assim preencher a lacuna de desempenho do sistema padrão de soquetes Java, que além de usar TCP/IP possui um caráter síncrono. Além de Infiniband, o Aldeia também procura usufruir dos avanços já realizados na biblioteca DECK, desenvolvida no GPPD da UFRGS. Com a sua adoção, é possível realizar comunicação com uma interface Java sobre redes Myrinet, SCI, além de TCP/IP. Somada a essa vantagem, a utilização do DECK também proporciona a propriedade de geração de rastros para a depuração de programas paralelos escritos com o Aldeia. Uma das grandes vantagens do Aldeia está na sua capacidade de transmitir dados assincronamente. Usando essa técnica, cálculos da aplicação podem ser realizados concorrentemente com as operações pela rede. Por fim, os canais de dados do Aldeia substituem perfeitamente aqueles utilizados para a serialização de objetos. Nesse mesmo caminho, o Aldeia pode ser integrado à sistemas que utilizem a implementação de soquetes Java, agora para operar sobre redes de alta velocidade. Palavras-chave: Arquitetura Infiniband, agregado de computadores, linguagem de programação Java, alto desempenho, interface de programação.