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Algorithmic Issues for (Distributed) Heterogeneous Computing Platforms. Extended Abstract

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dc.contributor.author Laboratoire de l'informatique du parallélisme fr
dc.contributor.author Boudet, Vincent fr
dc.contributor.author Rastello, Fabrice fr
dc.contributor.author Robert, Yves fr
dc.date.accessioned 2006-11-22T15:01:18Z
dc.date.available 2006-11-22T15:01:18Z
dc.date.issued 1999-03 en_US
dc.identifier.other LIP-RR - 1999-19 en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/2332/725
dc.description.abstract (eng) Future computing platforms will be distributed and heterogeneous. Such platforms range from heterogeneous networks of workstations (NOWs) to collections of NOWs and parallel servers scattered throughout the world and linked through high-speed networks. Implementing tightly-coupled algorithms on such platforms raises several challenging issues. New data distribution and load balancing strategies are required to squeeze the most out of heterogeneous platforms. In this paper, we first summarize previous results obtained for heterogeneous NOWs, dealing with the implementation of standard numerical kernels such as finite-difference stencils or dense linear solvers. Next we target distributed collections of heterogeneous NOWs, and we discuss data allocation strategies for dense linear solvers on top of such platforms. These results indicate that a major algorithmic and software effort is needed to come up with efficient numerical libraries on the computational grid. en_US
dc.description.abstract (fre) Sans aucun doute, les machines parallèles du futur seront des machines distribuées et hétérogènes. Cela va du simple réseau hétérogène de stations de travail (NOW), à l'interconnexion de tels réseaux et de machines parallèles répartis dans le monde entier et reliées par des réseaux rapides. Dans ce rapport, tout d'abord, nous résumons les résultats précédemment obtenus, relatifs au calcul linéaire ou aux problèmes de différences finies, sur un simple NOW hétérogène. Ensuite, nous traitons du problème de l'allocation des données en algèbre linéaire dans le cas d'un réseau plus large, composé de sous réseaux, etc... Ces résultats montrent la nécessité d'un effort conséquent dans cette direction avant de pouvoir, à terme, mettre en place une librairie d'algèbre linéaire efficace sur le réseau mondial des stations de travail. fr
dc.format.extent 2+9p fr
dc.format.extent 208977 bytes
dc.format.extent 23 bytes
dc.format.mimetype application/pdf
dc.format.mimetype application/octet-stream
dc.language.iso eng en_US
dc.rights http://lara.inist.fr/utilisation.jsp en_US
dc.source.uri ftp://ftp.ens-lyon.fr/pub/LIP/Rapports/RR/RR1999/RR1999-19.ps.Z en_US
dc.subject Meta-Computing en_US
dc.subject Meta-Computing fr
dc.subject Heterogeneous Networks en
dc.subject Computational Grid en
dc.subject Distributed-Memory en
dc.subject Different-Speed Processors en
dc.subject Scheduling en
dc.subject Mapping en
dc.subject Finite-Difference Stencils en
dc.subject Numerical Libraries en
dc.subject Computational Grid fr
dc.subject Plateforme Hétérogène fr
dc.subject Mémoire Distribuée fr
dc.subject Processeurs de Vitesses Différentes fr
dc.subject Ordonnancement fr
dc.subject Distribution fr
dc.subject Librairies de Calcul Numérique fr
dc.subject Méthodes de Différences Finies fr
dc.title Algorithmic Issues for (Distributed) Heterogeneous Computing Platforms. Extended Abstract en_US
dc.type Research report en_US

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