EVENTO
Avaliação de Sistemas de Computação Científica Distribuída de Alto Desempenho: Uma metodologia voltada aos requisitos das aplicações científicas
Tipo de evento: Defesa de Tese de Doutorado
A Computação Massivamente Paralela e Distribuída é um segmento da ciência da computação que tem como objetivo a melhoria do desempenho de aplicações distribuídas e paralelas, utilizando complexas infraestruturas computacionais. Esse tipo de infraestrutura tem se tornado crucial para a pesquisa científica em muitos domínios de investigação. Porém cada domínio de investigação tem aplicações com diferentes requisitos computacionais, os quais dependem da definição adequada dos sistemas de HPDC envolvidos para se obter a eficácia e eficiência na resolução dos seus problemas. O atual paradigma utilizado para se determinar o desempenho de uma infraestrutura computacional é por meio do uso de suítes de benchmarks . Com a sua utilização é possível comparar uma arquitetura com outra, por exemplo por meio de um número máximo de desempenho, resposta que pouco auxilia quando se quer determinar se o desempenho de uma infraestrutura é adequada para execução de um conjunto de aplicações. Assim, pela falta de uma metodologia que possibilite essa avaliação de maneira formal, a opção feita por pesquisadores é adquirir uma arquitetura baseada no seu pico teórico máximo em Flops ou aquela que ofereça o maior número de nós de processamento. Porém, quando essas infraestruturas são utilizadas em seu ambiente de pesquisa, raramente os picos teóricos apresentados pelos fabricantes são atingidos, e muitas vezes os gastos financeiros não são revertidos em bons desempenhos. Nossa proposta para evitar esse tipo de problema é que para avaliar o desempenho de uma infraestrutura de HPDC é necessário que se utilize uma metodologia, voltada para as características das aplicações científicas. Assim, neste trabalho foi desenvolvida uma metodologia para auxiliar pesquisadores e técnicos a realizarem a aquisição e manutenção dos seus sistemas de HPDC, obtendo o melhor desempenho, menor custo e, principalmente, que cumpram os requisitos operacionais das suas aplicações científicas. Para essa metodologia se adotou uma classificação das aplicações científicas em classes que agrupam características semelhantes em termos de requisitos computacionais. Aliado a isso foram definidos conjuntos de parâmetros e novas métricas para avaliação de desempenho. Um grande conjunto experimental, aliados a um estudo de caso para aplicações de bioinformática, validam a metodologia e reforçam sua importância para uma avaliação de desempenho mais confiável.
Data Início: 08/05/2015 Hora: 10:00 Data Fim: 08/05/2015 Hora: 12:00
Local: LNCC - Laboratório Nacional de Computação Ciêntifica - Auditorio A
Aluno: Mariza Ferro - Universidade Federal Fluminense - UFF
Orientador: Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Participante Banca Examinadora: Antônio Roberto Mury - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Bruno Richard Schulze - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC Jorge Viot - - José Neuman de Souza - - Marisa Fabiana Nicolás - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
Suplente Banca Examinadora: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Universidade Federal de Campinas - UNICAMP Jack Baczynski - Laboratório Nacional de Computação Científica - LNCC
