Dynamic load balancing on non-homogeneous clusters

This paper discusses the dynamic and static balancing of non-homogenous cluster architectures, simultaneously analyzing the theoretical parallel speedup as well as the speedup experimentally obtained.; ; A classical application (Parallel N-Queens) with a parallel solution algorithm, where processing predominates upon communication, has been chosen so as to go deep in the load balancing aspects (dynamic or static) without distortion of results caused by communication overhead.; ; Four interconnected clusters have been used in which the machines within each cluster have homogeneous processors although different among clusters. Thus, the set can be seen as a N-processor heterogeneous cluster or as a multi-cluster scheme with 4 subsets of homogeneous processors.; ; At the same time, three forms of load distribution in the processors (Direct Static, Predictive Static and Dynamic by Demand) have been studied, analyzing in each case parallel speedup and load unbalancing regarding problem size and the processors used.Facultad de Informátic

Reconocimiento automático de patrones : Análisis y clasificación automática de series temporales

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar sistemas de reconocimiento automático de patrones en modo supervisado y no supervisado. En modo supervisado el objetivo principal es optimizar la generalización del clasificador. Son estudiadas aplicaciones caracterizadas por medio de señales digitales y en particular series temporales. Se estudian sistemas de reconocimiento estadístico de patrones, métodos de extracción y selección de características, análisis de métricas, técnicas de optimización y clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (SVM).Eje: Procesamiento de señales y sistemas de tiempo realRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento automático de patrones : Análisis y clasificación automática de series temporales

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar sistemas de reconocimiento automático de patrones en modo supervisado y no supervisado. En modo supervisado el objetivo principal es optimizar la generalización del clasificador. Son estudiadas aplicaciones caracterizadas por medio de señales digitales y en particular series temporales. Se estudian sistemas de reconocimiento estadístico de patrones, métodos de extracción y selección de características, análisis de métricas, técnicas de optimización y clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (SVM).Eje: Procesamiento de señales y sistemas de tiempo realRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento estadístico de patrones máquinas de soporte vectorial y series temporales

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar sistemas de reconocimiento automático de patrones en modo supervisado y no supervisado. En modo supervisado el objetivo principal es optimizar la generalización del clasificador. En particular son estudiados problemas caracterizados por medio de series temporales y clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (SVM). Los principales temas abordados son la selección de características, las técnicas de agrupamiento, el análisis de métricas y los métodos de optimización en SVM.Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Reconocimiento estadístico de patrones máquinas de soporte vectorial y series temporales

Este trabajo describe una línea de I/D y los resultados esperados de la misma. El objetivo principal es estudiar, desarrollar y evaluar sistemas de reconocimiento automático de patrones en modo supervisado y no supervisado. En modo supervisado el objetivo principal es optimizar la generalización del clasificador. En particular son estudiados problemas caracterizados por medio de series temporales y clasificadores basados en máquinas de soporte vectorial (SVM). Los principales temas abordados son la selección de características, las técnicas de agrupamiento, el análisis de métricas y los métodos de optimización en SVM.Eje: Computación gráfica, Imágenes y VisualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Entorno para el acceso remoto vía web a laboratorios multicluster

El trabajo presenta la investigación y desarrollo de un entorno que permite el acceso remoto a laboratorios multicluster. El resultado es una capa de software de administración que puede ser accedida mediante una aplicación Web, permitiendo la operación remota de una arquitectura multicluster tanto para ejecutar programas sobre ella como para administrarla. La aplicación Web da la posibilidad a alumnos, docentes e investigadores de trabajar en forma remota sobre una arquitectura de este tipo de manera transparente, asignándoles un espacio de trabajo y permitiendo compilar y ejecutar programas con distintos niveles de interacción. Se analiza el software desarrollado así como su utilización por estudiantes e investigadores de procesamiento concurrente, distribuido y paralelo en la UNLP.This paper presents the research and development of an environment which allows remotely accessing multicluster Labs. The result is a management software layer that can be accessed through a Web application, allowing the remote operation of a multicluster architecture both to run programs over it and to manage it. The Web application gives students, teachers and researches the possibility of working remotely, in a transparent fashion, assigning them a working space and allowing them to compile and run programs with different levels of interaction. The developed software is analyzed so its use by students and researchers of concurrent, distributed and parallel processing in the UNLP.II Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas OperativosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento distribuido y paralelo : Fundamentos y aplicaciones

El eje central de esta línea de I/D lo constituye el estudio de los temas de procesamiento paralelo y distribuido, tanto en lo referente a los fundamentos como a las aplicaciones. Esto incluye los problemas de software asociados con la construcción, evaluación y optimización de algoritmos paralelos y distribuidos sobre arquitecturas multiprocesador. Los temas de interés abarcan: paralelización de algoritmos, paradigmas paralelos, métricas, escalabilidad, balance de carga, y modelos de computación paralela para la predicción y evaluación de performance sobre diferentes clases de arquitecturas de soporte. Tales arquitecturas pueden ser homogéneas o heterogéneas, como multicore, cluster, multicluster y grid. Se trabaja en la concepción de aplicaciones paralelas numéricas y no numéricas sobre grandes volúmenes de datos que requieren cómputo intensivo, y en el desarrollo de laboratorios remotos para el acceso transparente a recursos de cómputo paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento distribuido y paralelo : Fundamentos y aplicaciones

El eje central de esta línea de I/D lo constituye el estudio de los temas de procesamiento paralelo y distribuido, tanto en lo referente a los fundamentos como a las aplicaciones. Esto incluye los problemas de software asociados con la construcción, evaluación y optimización de algoritmos paralelos y distribuidos sobre arquitecturas multiprocesador. Los temas de interés abarcan: paralelización de algoritmos, paradigmas paralelos, métricas, escalabilidad, balance de carga, y modelos de computación paralela para la predicción y evaluación de performance sobre diferentes clases de arquitecturas de soporte. Tales arquitecturas pueden ser homogéneas o heterogéneas, como multicore, cluster, multicluster y grid. Se trabaja en la concepción de aplicaciones paralelas numéricas y no numéricas sobre grandes volúmenes de datos que requieren cómputo intensivo, y en el desarrollo de laboratorios remotos para el acceso transparente a recursos de cómputo paralelo.Eje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Entorno para el acceso remoto vía web a laboratorios multicluster

El trabajo presenta la investigación y desarrollo de un entorno que permite el acceso remoto a laboratorios multicluster. El resultado es una capa de software de administración que puede ser accedida mediante una aplicación Web, permitiendo la operación remota de una arquitectura multicluster tanto para ejecutar programas sobre ella como para administrarla. La aplicación Web da la posibilidad a alumnos, docentes e investigadores de trabajar en forma remota sobre una arquitectura de este tipo de manera transparente, asignándoles un espacio de trabajo y permitiendo compilar y ejecutar programas con distintos niveles de interacción. Se analiza el software desarrollado así como su utilización por estudiantes e investigadores de procesamiento concurrente, distribuido y paralelo en la UNLP.This paper presents the research and development of an environment which allows remotely accessing multicluster Labs. The result is a management software layer that can be accessed through a Web application, allowing the remote operation of a multicluster architecture both to run programs over it and to manage it. The Web application gives students, teachers and researches the possibility of working remotely, in a transparent fashion, assigning them a working space and allowing them to compile and run programs with different levels of interaction. The developed software is analyzed so its use by students and researchers of concurrent, distributed and parallel processing in the UNLP.II Workshop de Arquitecturas, Redes y Sistemas OperativosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Procesamiento distribuido y paralelo : Fundamentos, métricas y aplicaciones

La temática central de esta línea de I/D la constituye el estudio de los temas de procesamiento paralelo y distribuido, tanto en lo referente a los fundamentos como a las aplicaciones. Esto incluye los problemas de software asociados con la construcción, evaluación y optimización de algoritmos paralelos y distribuidos sobre arquitecturas multiprocesador. Los temas de interés abarcan paralelización de algoritmos, paradigmas paralelos, métricas del paralelismo, escalabilidad, balance de carga, y modelos de computación paralela para la predicción y evaluación de performance sobre diferentes clases de arquitecturas (homogéneas y heterogéneas) de soporte (cluster, multicluster y grid). Asimismo, se trabaja en la concepción de aplicaciones paralelas numéricas y no numéricas sobre grandes volúmenes de datos y cómputo intensivo, y en el desarrollo de laboratorios remotos para el acceso transparente a recursos de cómputo paralelo.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI