Workload scheduling analysis in geophysical numerical methods

dc.contributor.advisorSouza, Samuel Xavier de
dc.contributor.advisor-co1Bianchini, Calebe de Paula
dc.contributor.advisor-co1IDpt_BR
dc.contributor.advisorIDpt_BR
dc.contributor.authorSantana, Carla dos Santos
dc.contributor.authorIDpt_BR
dc.contributor.referees1Duarte, Ângelo Amâncio
dc.contributor.referees1IDpt_BR
dc.contributor.referees2Chauris, Hervé
dc.contributor.referees2IDpt_BR
dc.contributor.referees3Barros, Tiago Tavares Leite
dc.contributor.referees3IDpt_BR
dc.date.accessioned2020-10-05T17:58:48Z
dc.date.available2020-10-05T17:58:48Z
dc.date.issued2020-01-13
dc.description.abstractThe tasks organization among computational nodes affects the performance of the program. In computationally expensive applications such as geophysical problems, the impact is more significant. The imbalance caused by inefficient task scheduling can generate an application non-scalable. Therefore this work investigates the workload scheduling in geophysical methods. Three types of workload scheduling will be compared: centralized dynamic (CD), decentralized static (DS), and decentralized dynamic (DD). The CD was implemented with the technique master-slave, where the master node is responsible for the distribution of the tasks to other nodes called slaves. The DS was implemented with an equal division of tasks before the execution of them. The DD implements the work-stealing method proposed by Assis et al. (2019), where an idle node can steal the tasks of an overloaded node. The principal geophysical method used was 2D Full waveform inversion (FWI) with the acoustic wave. To analyze the performance of workload scheduling methods, we employ a synthetic velocity model and present speedup, efficiency, and load distribution plots generated with different model sizes and different quantity of nodes. The FWI code and the workload scheduling methods were implemented in C with distributed memory parallelization and using the message passing interface (MPI) library. With the results of the workload scheduling methods in FWI, it was applied the workstealing (because this technique presented the more effective performance) in another geophysical problem: Least-squares migration (LSM). We used the LSM with DS implemented by Chauris and Cocher (2017) to compare with the LSM with work-stealing. The LSM code and DS used in this problem were implemented in Fortran and the workstealing in C. The communication between the nodes was implemented using MPI. To analyze the performance of workload scheduling methods in LSM, we used the marmousi velocity model.pt_BR
dc.description.resumoA organização das tarefas entre os nós computacionais impacta diretamente no desempenho da aplicação. Considerando aplicações computacionalmente caras como os problemas geofísicos o impacto é mais significante. O desbalancemanto causado por um escalonamento ineficiente das tarefas pode tornar a aplicação não escalavel. Sendo assim esse trabalho investiga o escalonamento de tarefas em métodos geofísicos. Esse trabalho compara três tipos de escalonadores: centralizado dinâmico (CD), descentralizado estático (DS, do inglês Decentralized Static), descentralizado dinâmico (DD). O CD foi implementado através da técnica mestre-escravo o qual possui um nó mestre responsável pela distribuição das tarefas entre os outros nós chamados de escravos. O DS é a divisão igualitária da quantidade de tarefas entre os nós antes do início da execução delas. O DD utilizado implementa o método work-stealing proposto por Assis et al. (2019), qual o nó ocioso rouba a tarefa de um nó sobrecarregado. O principal método geofísico utilizado foi a inversão completa da forma de onda (FWI, do inglês Full Waveform Inversion) 2D com a onda acústica. Para analisar o desempenho dos escalonadores de tarefas foram gerados gráficos de speedup, eficiência e distribuição das tarefas entre os nós. O tamanho do problema foi definido a partir de modelos de velocidades sintéticos de diferentes tamanhos executados para diferentes quantidades de nós. O código do FWI e do escalonadores foram implementados em C em memória distribuída usando a biblioteca MPI. A partir dos resultados do FWI, foi aplicado o work-stealing (por ter apresentado comportamento mais eficiente) em outro problema geofisico: a migração por mínimos quadrados (LSM, do inglês Least Square Migration). Para comparar a implemetação LSM com work-stealing usamos o LSM com DS proposto por Chauris and Cocher (2017). O código do LSM e DS utilizado neste problema foram implementados em Fortran e o workstealing em C. A comunicação entre os nós foi implementado usando MPI. Para analisar a desempenho do escalonador em LSM, usamos modelo de velocidades marmousi.pt_BR
dc.identifier.citationSANTANA, Carla dos Santos. Workload scheduling analysis in geophysical numerical methods. 2020. 78f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufrn.br/handle/123456789/30253
dc.languagept_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal do Rio Grande do Nortept_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.initialsUFRNpt_BR
dc.publisher.programPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃOpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEscalonamento de tarefaspt_BR
dc.subjectFWIpt_BR
dc.subjectLSMpt_BR
dc.subjectWork-stealingpt_BR
dc.subjectCentralizado dinâmicopt_BR
dc.subjectDescentralizado estáticopt_BR
dc.subjectDescentralizado dinâmicopt_BR
dc.subjectComputação de alto desempenhopt_BR
dc.subjectMPIpt_BR
dc.titleWorkload scheduling analysis in geophysical numerical methodspt_BR
dc.typemasterThesispt_BR

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