Implementación de la técnica del Pipeline como CPAN. Uso, utilidad y rendimiento

• Rossainz-Lopez, Mario ^[1] ; Capel-Tuñon, Manuel I. ^[2] ; Carrasco-Limón, Odón ^[1] ; Hernández-Polo, Fernando ^[1] ; Sánchez-Rinza, Bárbara ^[1]
  1. [1] Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     Benemérita Universidad Autónoma de Puebla

     México

     
  2. [2] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: Annals of Multicore and GPU Programming: AMGP, ISSN 2341-3158, Vol. 4, Nº. 1, 2017, págs. 9-22
• Idioma: español
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• Resumen

  • Se propone la representación mediante el modelo de las Composiciones Paralelas de Alto Nivel o CPANs del patrón de comunicación/interacción denominado Pipeline y su utilidad en problemas que se resuelven con distintas estrategias paralelas de sus algoritmos secuenciales: el problema de la sumatoria de números, el problema de la ordenación de números y el problema de la solución de un sistema de ecuaciones lineales; a través de un enfoque de Paralelismo Estructurado basado en el concepto de Objetos Paralelos. Se muestra el modelo del pipeline como CPAN en su versión genérica a través de tres tipos de objetos paralelos, un objeto manager, varios objetos stages (etapas) y un objeto collector, los cuales se conectan entre sí para formar la estructura del pipeline y se hace uso de una metodología de creación del CPAN Pipeline en su concreción para resolver un problema particular como los citados. Cada propuesta de CPAN Pipeline respecto del problema que se resuelve contiene un conjunto de restricciones predefinidas de sincronización entre procesos (paralelismo máximo, exclusión mutua y sincronización del tipo productor-consumidor), así como el uso de los modos de comunicación síncrono, asíncrono y futuro asíncrono. Se muestran los algoritmos que resuelven los problemas de sumatoria, ordenación de números y solución a un sistema de ecuaciones lineales, su diseño e implementación como CPAN Pipeline y con ello un comparativo de las métricas de rendimiento en sus ejecuciones paralelas usando CPUs exclusivos. 

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