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Refinando e Balanceando o Particionamento de Aplicações Científicas baseadas em Tarefas em Plataformas Heterogêneas
Author(s) -
Lucas Leandro Nesi,
Arnaud Legrand,
Lucas Mello Schnorr
Publication year - 2020
Language(s) - Portuguese
Resource type - Conference proceedings
DOI - 10.5753/eradrs.2020.10775
Subject(s) - computer science , physics , humanities , philosophy
Aplicações científicas podem sofrer com o desbalanceamento de carga causada pelo seu próprio algoritmo, ou pelas plataformas computacionais heterogêneas. Abordagens com escalonamento dinâmico, como o paradigma orientado a tarefas, podem auxiliar na programação e na redução deste desbalanceamento. Este trabalho visa estudar estratégias, para /runtimes/ baseados em tarefas, para melhor balancear o particionamento destas aplicações.