Performance of scientific processing in networks of workstations: matrix multiplication example

Parallel computing on networks of workstations are intensively used in some application areas such as linear algebra operations. Topics such as processing as well as communication hardware heterogeneity are considered solved by the use of parallel processing libraries, but experimentation about performance under these circumstances seems to be necessary. Also, installed networks of workstations are specially attractive due to its extremely low cost for parallel processing as well as its great availability given the number of installed local area networks. The performance of such networks of workstations is fully analyzed by means of a simple application: matrix multiplication. A parallel algorithm is proposed for matrix multiplication derived from two main sources: a) previous proposed algorithms for this task in traditional parallel computers, and b) the bus based interconnection network of workstations. This parallel algorithm is analyzed experimentally in terms of workstations workload and data communication, two main factors in overall parallel computing performance

Performance of scientific processing in networks of workstations: matrix multiplication example

Parallel computing on networks of workstations are intensively used in some application areas such as linear algebra operations. Topics such as processing as well as communication hardware heterogeneity are considered solved by the use of parallel processing libraries, but experimentation about performance under these circumstances seems to be necessary. Also, installed networks of workstations are specially attractive due to its extremely low cost for parallel processing as well as its great availability given the number of installed local area networks. The performance of such networks of workstations is fully analyzed by means of a simple application: matrix multiplication. A parallel algorithm is proposed for matrix multiplication derived from two main sources: a) previous proposed algorithms for this task in traditional parallel computers, and b) the bus based interconnection network of workstations. This parallel algorithm is analyzed experimentally in terms of workstations workload and data communication, two main factors in overall parallel computing performance.Facultad de Informátic

Cómputo científico: algoritmos paralelos para aprovechar redes locales instaladas

De acuerdo con la evolución en el tiempo, la potencia de cálculo disponible de las computadoras de escritorio crece a medida que el costo se reduce. Puesto de otra manera, la relación costo/potencia de cálculo o directamente costo/beneficio es más ventajosa para los usuarios a medida que transcurre el tiempo. De hecho, hasta las computadoras paralelas de mayor potencia de cálculo absoluta se están construyendo con hardware de procesamiento de uso masivo, por ejemplo, en las PCs y en las estaciones de trabajo que cada empresa dispone en el mercado de bajo costo [4]. Las instalaciones de redes locales para cómputo paralelo del tipo Beowulf [9] ya no son consideradas experimentales sino que se están transformando en las plataformas de cómputo paralelo de producción de varias instituciones.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cómputo científico: algoritmos paralelos para aprovechar redes locales instaladas

De acuerdo con la evolución en el tiempo, la potencia de cálculo disponible de las computadoras de escritorio crece a medida que el costo se reduce. Puesto de otra manera, la relación costo/potencia de cálculo o directamente costo/beneficio es más ventajosa para los usuarios a medida que transcurre el tiempo. De hecho, hasta las computadoras paralelas de mayor potencia de cálculo absoluta se están construyendo con hardware de procesamiento de uso masivo, por ejemplo, en las PCs y en las estaciones de trabajo que cada empresa dispone en el mercado de bajo costo [4]. Las instalaciones de redes locales para cómputo paralelo del tipo Beowulf [9] ya no son consideradas experimentales sino que se están transformando en las plataformas de cómputo paralelo de producción de varias instituciones.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y Distribuid

Costos del cómputo paralelo en clusters heterogéneos

Desde hace varios años se ha establecido muy sólidamente el cómputo paralelo en clusters de computadoras de escritorio (PCs y/o estaciones de trabajo) dada su muy favorable relación costorendimiento [4] [5]. Además, las redes locales de computadoras instaladas se pueden identificar como las plataformas de cálculo con costo más bajo, dado que muchas instituciones tienen una o más redes locales de computadoras instaladas con bastante o mucha disponibilidad como para ser utilizadas para cómputo paralelo.Eje: Sistemas DistribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Costos del cómputo paralelo en clusters heterogéneos

Desde hace varios años se ha establecido muy sólidamente el cómputo paralelo en clusters de computadoras de escritorio (PCs y/o estaciones de trabajo) dada su muy favorable relación costorendimiento [4] [5]. Además, las redes locales de computadoras instaladas se pueden identificar como las plataformas de cálculo con costo más bajo, dado que muchas instituciones tienen una o más redes locales de computadoras instaladas con bastante o mucha disponibilidad como para ser utilizadas para cómputo paralelo.Eje: Sistemas Distribuido

Costos del cómputo paralelo en clusters heterogéneos

Desde hace varios años se ha establecido muy sólidamente el cómputo paralelo en clusters de computadoras de escritorio (PCs y/o estaciones de trabajo) dada su muy favorable relación costorendimiento [4] [5]. Además, las redes locales de computadoras instaladas se pueden identificar como las plataformas de cálculo con costo más bajo, dado que muchas instituciones tienen una o más redes locales de computadoras instaladas con bastante o mucha disponibilidad como para ser utilizadas para cómputo paralelo.Eje: Sistemas DistribuidosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Performance of scientific processing in networks of workstations: matrix multiplication example

Parallel computing on networks of workstations are intensively used in some application areas such as linear algebra operations. Topics such as processing as well as communication hardware heterogeneity are considered solved by the use of parallel processing libraries, but experimentation about performance under these circumstances seems to be necessary. Also, installed networks of workstations are specially attractive due to its extremely low cost for parallel processing as well as its great availability given the number of installed local area networks. The performance of such networks of workstations is fully analyzed by means of a simple application: matrix multiplication. A parallel algorithm is proposed for matrix multiplication derived from two main sources: a) previous proposed algorithms for this task in traditional parallel computers, and b) the bus based interconnection network of workstations. This parallel algorithm is analyzed experimentally in terms of workstations workload and data communication, two main factors in overall parallel computing performance.Facultad de Informátic

Cómputo paralelo en estaciones de trabajo no dedicadas

Se presentan en este artículo una serie de consideraciones a tener en cuenta a la hora de utilizar una red de estaciones de trabajo ya instalada y en funcionamiento para procesamiento científico en paralelo. Estas consideraciones abarcan desde las ventajas de este tipo de procesamiento hasta los problemas de la paralelización, incluyendo también los problemas propios de la utilización de estaciones de trabajo que en general están dedicadas a otro tipo de tareas que no son cómputo paralelo. Se presentan las líneas generales de solución a los problemas de heterogeneidad de este tipo de redes de estaciones de trabajo, como así también algunas alternativas para el problema de adecuar las propias estaciones de trabajo para el cómputo paralelo ya que cada estación de trabajo será una parte de una máquina paralela virtual. La aplicación que se analiza en este artículo es la de multiplicación de matrices, dado que es muy sencilla en sí misma, y además posee características comunes a toda el área de cálculo numérico lineal, lo cual la hace apta para entender y analizar los problemas y soluciones en este tipo de aplicaciones.I Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Cómputo paralelo en estaciones de trabajo no dedicadas

Se presentan en este artículo una serie de consideraciones a tener en cuenta a la hora de utilizar una red de estaciones de trabajo ya instalada y en funcionamiento para procesamiento científico en paralelo. Estas consideraciones abarcan desde las ventajas de este tipo de procesamiento hasta los problemas de la paralelización, incluyendo también los problemas propios de la utilización de estaciones de trabajo que en general están dedicadas a otro tipo de tareas que no son cómputo paralelo. Se presentan las líneas generales de solución a los problemas de heterogeneidad de este tipo de redes de estaciones de trabajo, como así también algunas alternativas para el problema de adecuar las propias estaciones de trabajo para el cómputo paralelo ya que cada estación de trabajo será una parte de una máquina paralela virtual. La aplicación que se analiza en este artículo es la de multiplicación de matrices, dado que es muy sencilla en sí misma, y además posee características comunes a toda el área de cálculo numérico lineal, lo cual la hace apta para entender y analizar los problemas y soluciones en este tipo de aplicaciones.I Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI