Avaliação de desempenho de método para a resolução da evolução temporal de sistemas auto-gravitantes em dois paradigmas de programação paralela : troca de mensagens e memória compartilhada

Abstract

Nesta dissertação, é apresentada a avaliação de desempenho de uma implementação paralela de um algoritmo seqüencial do integrador simplético para simular a evolução temporal de sistemas auto-gravitantes. Este algoritmo foi paralelizado e posteriormente implementado na linguagem C, utilizando-se dois paradigmas de programação paralela: a troca de mensagens empregando-se a biblioteca MPICH 1.2.6 e a memória compartilhada distribuída com o middleware JIAJIA. Um cluster homogêneo de PCs foi o ambiente em que os testes de execução dos programas foram realizados. Um ambiente heterogêneo também foi utilizado para a realização de medidas de desempenho com um balanceamento empírico de carga, uma vez que a montagem deste tipo de sistema paralelo é prática freqüente entre usuários que necessitam de um maior poder computacional. Para quantificar o desempenho da execução paralela das duas implementações distintas, foram realizados as medições dos tempos de execução e os cálculos dos speedups obtidos. Para mensurar o tempo de execução, foi inserida em cada um dos códigos-fonte a instrução assembly rdtsc que fornece ciclos de clock contabilizados em um registrador de hardware. Para o caso da implementação MPI, também foram realizadas medições de tempo de execução por meio da porta paralela utilizando-se a ferramenta PM2P. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT

In this work it is presented the performance evaluation of a parallel implementation for the sympletic integrator to simulate the temporal evolution of a self-gravitating system. The algorithm of the sympletic integrator was parallelized and the source code was written in the C programming language. Two parallel programming paradigms were employed: message passing, using the MPICH 1.2.6 library specification, and distributed shared memory, using the JIAJIA middleware. A homogeneous cluster of PCs was used to run the program tests. Due to the fact that users that need greater computational power tend to build heterogeneous computational environments, we also used a heterogeneous parallel system to take the performance measures using an empirical load balancing. To quantify the parallel execution performance of the programs, execution time measures were taken and the speedups achieved were calculated. To measure the execution time, it was inserted into the source codes the assembly instruction rdtsc, which counts the clock cycles in hardware register. For the MPI implementation version, execution time measures made by the parallel port were also taken using a tool called PM2P.