{"id":9746,"date":"2015-03-31T10:58:05","date_gmt":"2015-03-31T08:58:05","guid":{"rendered":"https:\/\/web.computaex.es\/?page_id=9746"},"modified":"2025-08-27T10:58:43","modified_gmt":"2025-08-27T08:58:43","slug":"%cf%84-lop-modeling-performance-of-shared-memory-mpi","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/computaex.es\/en\/publicaciones\/%cf%84-lop-modeling-performance-of-shared-memory-mpi\/","title":{"rendered":"\u03c4-Lop: Modeling performance of shared memory MPI"},"content":{"rendered":"
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Las operaciones colectivas definidas en el est\u00e1ndar MPI de paso de mensajes, para sistemas de m\u00faltiples procesadores, se pueden implementar mediante varios algoritmos. El modelado formal del coste de estos algoritmos permite su comparaci\u00f3n, adem\u00e1s del an\u00e1lisis de su rendimiento de manera independiente de la m\u00e1quina.<\/p>\n

Los m\u00e9todos utilizados actualmente derivan de LogP, un modelo concebido para representar el coste de mensajes punto a punto entre nodos monoprocesador en una red de comunicaciones. Sin embargo, los supercomputadores actuales se construyen en base a nodos que integran cada vez m\u00e1s cores accediendo a la jerarqu\u00eda de memoria, y la comunicaci\u00f3n dentro del nodo adquiere relevancia. Las t\u00e9cnicas para comunicar procesos en memoria compartida, como la segmentaci\u00f3n de mensajes o las operaciones colectivas no basadas en mensajes punto a punto, son muy diferentes a las utilizadas para comunicar procesos a trav\u00e9s de una red, y requieren de nuevos m\u00e9todos de representaci\u00f3n.<\/p>\n

Usando como recurso el supercomputador LUSITANIA, el trabajo de estos investigadores profundiza en las razones de la falta de precisi\u00f3n de LogGP y otros modelos m\u00e1s recientes como LognP y m lognP, y propone un nuevo modelo, denominado \u03c4\u2212Lop, cuyo objetivo es modelar de forma precisa y representativa las comunicaciones MPI en memoria compartida. En el estudio se modelan y analizan algunos de los algoritmos utilizados para implementar la operaci\u00f3n colectiva MPI broadcast en las bibliotecas MPI m\u00e1s conocidas: MPICH y OpenMPI.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Fuente de la publicaci\u00f3n:<\/div>\n
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