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机构

1 篇 univ sci & techn...
1 篇 univ tsukuba ctr...
1 篇 univ lille lifl ...

作者

2 篇 aouad lamine m.
2 篇 petiton serge g.
1 篇 sato mitsuhisa

语言

2 篇 英文

检索条件"主题词=out-of-core programming"

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详细简洁

排序：

Grid and cluster matrix computation with persistent storage and out-of-core programming

Grid and cluster matrix computation with persistent storage ...

引用

IEEE International Conference on Cluster Computing

作者： Aouad, Lamine M. Petiton, Serge G. Sato, Mitsuhisa Univ Lille LIFL & INRIA Futurs Lille France Univ Tsukuba Ctr Comp Sci Tsukuba Ibaraki 305 Japan

ISBN: (纸本)9780780394858

In this paper we present a performance evaluation of a large-scale numerical application on a cluster and a global Grid/Cluster platform. The computational resources are a cluster of clusters (34 nodes, 84 processors) and a local area network Grid (128 nodes), distributed on two geographic sites: Tsukuba university (Japan) and university of Lille I (France). We compare a classical MPI (Message Passing Interface) version with global Grid/Cluster versions. We also present and test some techniques for numerical applications on a Grid/Cluster infrastructure based on out-of-core programming and an efficient data placement. We discuss the performances of a block-based Gauss-Jordan method for large matrix inversion. As experimental Grid middleware we use the XtremWeb system to manage non-dedicated distributed resources.

关键词： linear algebra cluster of clusters Grid and global computing persistent storage out-of-core programming

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Parallel basic matrix algebra on the grid'5000 large scale distributed platform

Parallel basic matrix algebra on the grid'5000 large scale d...

引用

IEEE International Conference on Cluster Computing

作者： Aouad, Lamine M. Petiton, Serge G. Univ Sci & Technol Lab Informat Fondamentale Lille Lille France

ISBN: (纸本)9781424403271

In this paper we present a performance evaluation of large scale matrix algebra applications on the Grid'5000 platform. Grid'5000 is a nation wide experimental set of clusters which provide a reconfigurable and highly controllable and monitorable instrument. We test the scalability of the experimental tool and some optimization techniques for large scale matrix algebra applications in grid infrastructures based on an efficient data locality, already presented for non-dedicated grid platforms. This includes persistent data placement and explicit management of local memories on the computational nodes. We discuss the performances of a block-based matrix-vector product and the Gauss-Jordan. method for large matrix inversion. As experimental grid middleware we use the XtremWeb system to manage the Grid'5000 computational resources. We also compare these results with those obtained on large non-dedicated computational platforms distributed on two geographic sites in France and Japan. we show the effectiveness of the presented data placement techniques but that some constraints and limitations on the experimentation and underlying tools make scalability and realistic expectations more difficult.

关键词： matrix algebra the Grid'5000 platform persistent data storage out-of-core programming

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