Parallel matrix multiplication on heterogeneous networks of workstations

Matrix multiplication is taken as a test bed for parallel processing on heterogeneous networks of workstations (local area networks) used as parallel machines. Two algorithms are proposed taking into account the specific kind of parallel hardware provided by local area networks, and experimentation is used to drive the evaluation and identification of possible performance loss. A specific broadcast communication between processes of a parallel application is also proposed, taking advantage of the Ethernet interconnection network to achieve optimized performance. A special emphasis is place on already installed networks of workstations, which provide a hardware zero cost parallel computer; but a homogeneous Beowulf-class system is used to show how the algorithms are also useful on current classical high performance parallel computing with clusters.Eje: LenguajesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Álgebra lineal en paralelo: factorizaciones en clusters heterogéneos

En este trabajo se presenta una solución paralela a la factorización LU de matrices para ser utilizada en clusters heterogéneos interconectadas por redes Ethernet. Primero se describe el problema a resolver y las principales características de la solución secuencial por bloques y la solución paralela propuesta. Luego se presentan distintos métodos para la distribución de trabajo entre los nodos con el objetivo de obtener balance de carga. Para cada método se describe la experimentación realizada y los resultados obtenidos. Por último, se describen las conclusiones y el trabajo futuro.Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paralel

Balance de carga para factorización LU de matrices en clusters heterogéneos

En este trabajo se intenta resolver de forma correcta el balance de carga para la factorización LU de matrices en clusters heterogéneos. Se utiliza una solución paralela a la factorización LU especialmente desarrollada para obtener buen rendimiento en clusters heterogéneos. Se proponen distintas alternativas para distribuir los datos entre los procesos, las cuales se han implementado y evaluado. Se muestran los resultados obtenidos, su análisis y las conclusiones a las que se llegaron.VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP

Parallel matrix multiplication on heterogeneous networks of workstations

Matrix multiplication is taken as a test bed for parallel processing on heterogeneous networks of workstations (local area networks) used as parallel machines. Two algorithms are proposed taking into account the specific kind of parallel hardware provided by local area networks, and experimentation is used to drive the evaluation and identification of possible performance loss. A specific broadcast communication between processes of a parallel application is also proposed, taking advantage of the Ethernet interconnection network to achieve optimized performance. A special emphasis is place on already installed networks of workstations, which provide a hardware zero cost parallel computer; but a homogeneous Beowulf-class system is used to show how the algorithms are also useful on current classical high performance parallel computing with clusters.Eje: LenguajesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Álgebra lineal en paralelo: factorizaciones en clusters heterogéneos

En este trabajo se presenta una solución paralela a la factorización LU de matrices para ser utilizada en clusters heterogéneos interconectadas por redes Ethernet. Primero se describe el problema a resolver y las principales características de la solución secuencial por bloques y la solución paralela propuesta. Luego se presentan distintos métodos para la distribución de trabajo entre los nodos con el objetivo de obtener balance de carga. Para cada método se describe la experimentación realizada y los resultados obtenidos. Por último, se describen las conclusiones y el trabajo futuro.Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Balance de carga para factorización LU de matrices en clusters heterogéneos

En este trabajo se intenta resolver de forma correcta el balance de carga para la factorización LU de matrices en clusters heterogéneos. Se utiliza una solución paralela a la factorización LU especialmente desarrollada para obtener buen rendimiento en clusters heterogéneos. Se proponen distintas alternativas para distribuir los datos entre los procesos, las cuales se han implementado y evaluado. Se muestran los resultados obtenidos, su análisis y las conclusiones a las que se llegaron.VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Álgebra lineal en paralelo: factorizaciones en clusters heterogéneos

En este trabajo se presenta una solución paralela a la factorización LU de matrices para ser utilizada en clusters heterogéneos interconectadas por redes Ethernet. Primero se describe el problema a resolver y las principales características de la solución secuencial por bloques y la solución paralela propuesta. Luego se presentan distintos métodos para la distribución de trabajo entre los nodos con el objetivo de obtener balance de carga. Para cada método se describe la experimentación realizada y los resultados obtenidos. Por último, se describen las conclusiones y el trabajo futuro.Eje: IV - Workshop de procesamiento distribuido y paraleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Balance de carga para factorización LU de matrices en clusters heterogéneos

En este trabajo se intenta resolver de forma correcta el balance de carga para la factorización LU de matrices en clusters heterogéneos. Se utiliza una solución paralela a la factorización LU especialmente desarrollada para obtener buen rendimiento en clusters heterogéneos. Se proponen distintas alternativas para distribuir los datos entre los procesos, las cuales se han implementado y evaluado. Se muestran los resultados obtenidos, su análisis y las conclusiones a las que se llegaron.VI Workshop de Procesamiento Distribuido y Paralelo (WPDP)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Paralelización de la factorización de matrices en clusters

En este artículo se presenta un algoritmo paralelo para la resolución de la factorización de matrices del tipo LU específicamente diseñada para su implementación en redes de computadoras de escritorio (Clusters, Networks of Workstations). Además de su importancia en el ámbito de la resolución de grandes sistemas de ecuaciones, la factorización LU tiene el mismo patrón de procesamiento que otras factorizaciones también provenientes de las aplicaciones de álgebra lineal tales como QR, y en este sentido los principios de paralelización de LU son aplicables en general a los demás métodos conocidos para factorización de matrices. En este artículo también se analizan características importantes tanto para la paralelización de las factorizaciones como para el rendimiento secuencial optimizado de cada una de las computadoras que se utilizan. Se presentan los resultados obtenidos por el algoritmo en una red de computadoras homogéneas junto con el análisis de rendimiento correspondiente, que muestra la gran influencia del rendimiento de las comunicaciones (tanto a nivel físico como de la implementación de las rutinas de comunicaciones entre procesos) en el rendimiento del procesamiento paralelo en los clusters. También se mencionan las posibles extensiones y optimizaciones posibles a partir del algoritmo que se presenta.Eje: Lenguaje

Paralelización de la factorización de matrices en clusters

En este artículo se presenta un algoritmo paralelo para la resolución de la factorización de matrices del tipo LU específicamente diseñada para su implementación en redes de computadoras de escritorio (Clusters, Networks of Workstations). Además de su importancia en el ámbito de la resolución de grandes sistemas de ecuaciones, la factorización LU tiene el mismo patrón de procesamiento que otras factorizaciones también provenientes de las aplicaciones de álgebra lineal tales como QR, y en este sentido los principios de paralelización de LU son aplicables en general a los demás métodos conocidos para factorización de matrices. En este artículo también se analizan características importantes tanto para la paralelización de las factorizaciones como para el rendimiento secuencial optimizado de cada una de las computadoras que se utilizan. Se presentan los resultados obtenidos por el algoritmo en una red de computadoras homogéneas junto con el análisis de rendimiento correspondiente, que muestra la gran influencia del rendimiento de las comunicaciones (tanto a nivel físico como de la implementación de las rutinas de comunicaciones entre procesos) en el rendimiento del procesamiento paralelo en los clusters. También se mencionan las posibles extensiones y optimizaciones posibles a partir del algoritmo que se presenta.Eje: LenguajesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI