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Loop parallelization in the cloud using OpenMP and MapReduce

Autor(es):
Rodolfo Guilherme Wottrich
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
Instituição: Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação
Data de defesa:
Membros da banca:
Alexandro José Baldassin; Luiz Fernando Bittencourt
Orientador: Guido Costa Souza de Araújo
Resumo

A busca por paralelismo sempre foi um importante objetivo no projeto de sistemas computacionais, conduzida principalmente pelo constante interesse na redução de tempos de execução de aplicações. Programação paralela é uma área de pesquisa ativa, na qual o interesse tem crescido devido à emergência de arquiteturas multicore. Por outro lado, aproveitar as grandes capacidades de computação e armazenamento da nuvem e suas características desejáveis de flexibilidade e escalabilidade oferece várias oportunidades interessantes para abordar problemas de pesquisa relevantes em computação científica. Infelizmente, em muitos casos a implementação de aplicações na nuvem demanda conhecimento específico de interfaces de programação paralela e APIs, o que pode se tornar um fardo na programação de aplicações complexas. Para superar tais limitações, neste trabalho propomos OpenMR, um modelo de execução baseado na sintaxe e nos princípios da API OpenMP que facilita a tarefa de programar sistemas distribuídos (isto é, clusters locais ou a nuvem remota). Especificamente, este trabalho aborda o problema de executar a paralelização de laços, usando OpenMR, em um ambiente distribuído, através do mapeamento de iterações do laço para nós MapReduce. Assim, a interface de programação para a nuvem se torna a própria linguagem, livrando o desenvolvedor da tarefa de se preocupar com detalhes da distribuição de cargas de trabalho e dados. Para avaliar a validade da proposta, modificamos benchmarks da suite SPEC OMP2012 para se encaixarem no modelo proposto, desenvolvemos outros toy benchmarks que são I/O-bound e executamo-os em duas configurações: (a) um cluster de computadores disponível localmente através de uma LAN padrão; e (b) clusters disponíveis remotamente através dos serviços Amazon AWS. Comparamos os resultados com a execução utilizando OpenMP em uma arquitetura SMP e mostramos que a técnica de paralelização proposta é factível e demonstra boa escalabilidade. (AU)

Processo FAPESP: 12/17278-9 - Otimização do mecanismo de despacho para melhorar a eficiência energética de processadores
Beneficiário:Rodolfo Guilherme Wottrich
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado