Resumen de Modelos y algoritmos para clusters heterogéneos

José Luis Bosque Orero

• La irrupción de los clusters en computación de altas prestaciones ha introducido una serie de cambios fundamentales en este campo. Uno de estos cambios es la posibilidad de trabajar con sistemas heteogéneos, tanto en la capacidad de cómputo de los nodos, como en la red de comunicación. Esta heterogeneidad, junto con las propiedades particulares de los clusters que los difeencian de los sistemas tradicionales, han hecho que se abra un nuevo campo de investigación tanto en modelos como en algoritmos específicos para estos sistemas.

  En esta tesis doctoral se parte de la hipótesis de que los modelos y algoritmos tradicionales para clusters no son válidos para clusters heterogéneos.

  Se abordan problemas que, aunque están parcialmente resueltos para sistemas homogéneos, no ocurre lo mismo para en el caso heterogéneo. Estos problemas son la escalabilidad, el análisis de rendimiento y el equilibrio de carga.

  La escalabilidad de un sistema paralelo predice el comportamiento del sistema en cuanto a su rendimiento cuando se incrementa su potencia de cómputo.

  Esta es una propiedad fundamental, especialmente en el caso de los clusters, debido a su gran flexibilidad; por lo tanto es importante contar con un modelo teórico que permita analizarla. En esta tesis se ha partido del modelo de isoeficiencia y se ha extendido para que pueda modelar sistemas heterogéneos.

  Los modelos de cómputo permiten analizar teóricamente el diseño de un algoritmo sobre una arquitectura concreta, en cuanto a su rendimiento y proporciona un marco de referencia común, como lo es el modelo Von Neumann para los computadores secuenciales. Para la definición de un modelo heterogéno se ha partido del modelo LogP y se ha ampliado para que permita trabajar con sistemas heterogéneos.

  Por último, el equilibrio de carga de trabajo es uno de los problemas que más impacto tiene en el rendimiento de un sistema paralelo.. Un sistema bien equilibrado utiliz