Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10923/1548
Type: masterThesis
Title: NUMA-ICTM: uma versão paralela do ICTM explorando estratégias de alocação de memória para máquinas NUMA
Author(s): Castro, Márcio Bastos
Advisor: Fernandes, Luiz Gustavo Leão
Publisher: Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Graduate Program: Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
Issue Date: 2009
Keywords: INFORMÁTICA
PROCESSAMENTO DE ALTO DESEMPENHO
ARQUITETURA DE COMPUTADOR
Abstract: Na Geofísica, a subdivisão apropriada de uma região em segmentos é extremamente importante. O ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model) é uma aplicação capaz de categorizar regiões geográficas utilizando informações extraídas de imagens de satélite. O processo de categorização de grandes regiões é considerado um problema computacionalmente intensivo, o que justifica a proposta e desenvolvimento de soluções paralelas com intuito de aumentar sua aplicabilidade. Recentes avanços em arquiteturas multiprocessadas caminham em direção a arquiteturas do tipo NUMA (Non-uniform Memory Access), as quais combinam a eficiência e escalabilidade das máquinas MPP (Massively Parallel Processing) com a facilidade de programação das máquinas SMP (Symmetric Multiprocessors). Neste trabalho, é apresentada a NUMA-ICTM: uma solução paralela do ICTM para máquinas NUMA explorando estratégias de alocação de memória. Primeiramente, o ICTM é paralelizado utilizando-se somente OpenMP. Posteriormente, esta solução é otimizada utilizando-se a interfade MAI (Memory Affinity Interface), a qual proporciona um melhor controle sobre a alocação de dados em memória em máquinas NUMA. Os resultados mostram que esta otimização permite importantes ganhos de desempenho sobre a solução paralela que utiliza somente OpenMP.
In Geophysics, the appropriate subdivision of a region into segments is extremely important. ICTM (Interval Categorizer Tesselation Model) is an application that categorizes geographic regions using information extracted from satellite images. The categorization of large regions is a computational intensive problem, what justifies the proposal and development of parallel solutions in order to improve its applicability. Recent advances in multiprocessor architectures lead to the emergence of NUMA (Non-Uniform Memory Access) machines, which combine the efficiency and scalability of MPP (Massively Parallel Processing) machines with the programming facility of the SMP (Symmetric Multiprocessors) machines. In this work, NUMA-ICTM is presented: a parallel solution of ICTM for NUMA machines exploiting memory placement strategies. First, ICTM is parallelized using only OpenMP. After, the OpenMP solution is improved using the MAI (Memory Affinity Interface) library, which allows a control of memory allocation in NUMA machines. The results show that the optimization of memory allocation leads to significant performance gains over the pure OpenMP parallel solution.
URI: http://hdl.handle.net/10923/1548
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