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Cómputo paralelo para el análisis de la dinámica de fluidos computacional

Cómputo paralelo para el análisis de la dinámica de fluidos computacional. Contenido. Marco de referencia Arquitectura de computadoras paralelas Lenguajes de programación Benchmarks Clusters Conclusión. Marco de referencia. Marco de referencia. Marco de referencia. Marco de referencia.

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Presentation Transcript


  1. Cómputo paralelo para el análisis de la dinámica de fluidos computacional

  2. Contenido • Marco de referencia • Arquitectura de computadoras paralelas • Lenguajes de programación • Benchmarks • Clusters • Conclusión

  3. Marco de referencia

  4. Marco de referencia

  5. Marco de referencia

  6. Marco de referencia • Paralelismo • Es la forma de procesamiento de la información donde se favorece la explotación de los sucesos concurrentes durante el proceso de cómputo. • Concurrencia también implica simultaneidad y solapamiento.

  7. Marco de referencia • Los sucesos paralelos se producen en diferentes recursos durante el mismo intervalo de tiempo. • Los sucesos simultáneos se producen en el mismo instante de tiempo • Lo sucesos solapados se producen en intervalos de tiempo superpuestos.

  8. Arquitectura de computadorastaxonomía de Flynn • SISD ( Simple flujo de instrucciones – simple flujo de datos)

  9. Arquitectura de computadorastaxonomía de Flynn • MISD (Multiple flujo de instrucciones – simple flujo de datos)

  10. Arquitectura de computadorastaxonomía de Flynn • SIMD (Simple flujo de instrucciones-Múltiple flujo de datos)

  11. Arquitectura de computadorastaxonomía de Flynn • MIMD (Múltiple flujo de instrucciones-Múltiple flujo de datos).

  12. Lenguajes de programación • Programación implícita • Programa Único Datos Múltiples (SPMD) • Con constructores • Sin constructores • Programación explícita • Programación SPMD y MIMD • Paso de mensajes, bibliotecas PVM y MPI

  13. Benchmarks • Los benchmark son programas desarrollados de algunos métodos de solución de ecuaciones lineales o de algoritmos para probar ciertas partes de una computadora, como el acceso a los diferentes niveles de memoria, las comunicaciones entre los procesadores, etc.

  14. Benchmarks

  15. Benchmark • Microbenchmark • Mide un aspecto de rendimiento específico de un sistema, como son: • LINPACK. Es parte de LAPACK • ScaLAPACK. Extensión de LAPACK • LMBENCH. costes de sistema operativo y transferencia de datos entre distintos componentes del sistema. • STREAM. Acho de banda de memoria con respecto a velocidad de procesamiento

  16. Benchmark • Macrobenchmark • Tienen el objetivo de medir el rendimiento completo del sistema. • Aplicación Completa • Programa simple extraído de una aplicación real

  17. BenchmarkConclusión Lo conveniente es adquirir una computadora paralela de tipo “IBM White, SP power3 375 MHz.” porque cubre los requerimientos necesarios de rendimiento, máxima velocidad de procesamiento de datos, economiza espacio y según los datos que se presentan en la tabla 3 es la mas rápida

  18. BenchmarkConclusión Con en análisis de los benchmark concluyo que, aunque los microbenchmark tipo LINKPACK y ScaLAPACK nos presentan un panaroma real del comportamiento de una computadora paralela solucionando sistemas de ecuaciones lineales, los macrobeanchamark tipo NAS son los que tienen que utilizar para evaluar una computadora paralela y el software comercial que aplica el departamento de turbomáquinas del IIE.

  19. Clusters • En la tabla se muestran los resultados de los microbenchmark a los clusters de las computadoras. • Proyecto Beowulf • Sistema operativo Linux • Paso de mensajes PVM y MPI • No tienen una arquitectura definida • Preferentemente por bus.

  20. Fin

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