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首页> 外文会议>IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Processing >Using Hierarchical Dependency Data Flows to Enable Dynamic Scalability on Parallel Patterns
【24h】

Using Hierarchical Dependency Data Flows to Enable Dynamic Scalability on Parallel Patterns

机译：使用分层依赖关系数据流以在并行模式下启用动态可扩展性

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Hierarchical dependencies are presented as an extension to data flow programming that allows parallel programs dynamically scale on a heterogeneous environment. The concept can help Grid parallel programs to cope with changes in processors, or Cloud and multi-core frameworks to manage energy use. A data stream with dependencies can be split, which in turn allows for a greater use of processors. The concept shows a 6% overhead when running with split dependencies on shared memory. The overhead on a cluster environment is masked by the network delay. Hierarchical dependencies show a 18.23% increase in non-functional code when the feature was added to a 5-point stencil implementation.
机译：分层依赖项被呈现为数据流程编程的扩展，其允许并行程序在异构环境上动态缩放。该概念可以帮助网格并行程序，以应对处理器的变化，或云和多核框架来管理能源使用。可以拆分具有依赖性的数据流，这又允许更好地使用处理器。在共享内存上运行拆分依赖性时，该概念显示出6％的开销。网络延迟掩盖群集环境中的开销。分层依赖项显示在将该功能添加到5点模板实现时，在“功能代码”中显示非功能代码的增加18.23％。

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