Análisis de rendimiento y optimización de algoritmos paralelos Best-First Search sobre multicore y cluster de multicore

• Main Author: Sanz, Victoria María
• Other Authors: De Giusti, Armando Eduardo
• Language: es
• Published: 2015
• Subjects: Best-First Search; algoritmos paralelos; análisis de rendimiento; multicore; cluster de multicore; Algorithms; Parallel algorithms; Clustering; Ciencias Informáticas
• Online Access: http://hdl.handle.net/10915/44478; http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/44478

El objetivo general de esta tesis se centra en la investigación y desarrollo de algoritmos paralelos de búsqueda en grafos best-first search para arquitecturas multicore y cluster de multicore, que mejoran los existentes y se utilizan para resolver problemas de optimización combinatoria y de planificación, acompañado de un análisis de rendimiento (speedup, eficiencia, escalabilidad) de los mismos. La temática propuesta es de interés en la actualidad por la complejidad computacional de dichos algoritmos de búsqueda y las posibilidades que brindan las arquitecturas mencionadas. Los algoritmos presentados en esta tesis pueden aplicarse para resolver problemas reales como planificación de rutas óptimas, navegación automática de un robot o vehículo, alineamiento óptimo de secuencias, entre otros. Los temas de investigación derivados son múltiples y se refieren tanto a la paralelización de algoritmos sobre (a) arquitecturas de memoria compartida, como son los multicore (b) arquitecturas de memoria distribuida, como son los clusters (c) y también sobre arquitecturas híbridas, tal es el caso de los clusters de multicore. El aporte de la tesis es el desarrollo de dos algoritmos paralelos best-first-search propios, uno apto para su ejecución sobre máquinas de memoria compartida (multicore) y otro apto para máquinas de memoria distribuida (cluster), basados en el algoritmo HDA* (Hash Distributed A*), en los cuales se incluyen técnicas originales que optimizan su rendimiento. Asimismo, se presenta un análisis de rendimiento de los algoritmos desarrollados a medida que escala la carga de trabajo y la arquitectura paralela subyacente. Para finalizar, se compara la memoria consumida por ambos algoritmos y el rendimiento alcanzado cuando se los ejecuta sobre una máquina multicore; estos análisis presentan originalidad en el área. Los resultados arrojados indican que se obtendría un beneficio al convertir HDA* en una aplicación híbrida, cuando la arquitectura subyacente es un cluster de multicore, por lo que se sientan las bases para éste algoritmo híbrido.