A general framework to understand parallel performance in heterogeneous clusters: Analysis of a new adaptive parallel genetic algorithm

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dc.contributor.authorBazterra, Victor E.
dc.contributor.authorCuma, Martin
dc.contributor.authorFerraro, Marta Beatriz
dc.contributor.authorFacelli, Julio C.
dc.date.accessioned2019-04-05T16:05:16Z
dc.date.available2019-04-05T16:05:16Z
dc.date.issued2005-12
dc.date.updated2019-03-27T18:18:08Z
dc.description.abstractThis paper presents a general model to define, measure and predict the efficiency of applications running on heterogeneous parallel computer systems. Using this framework, it is possible to understand the influence that the heterogeneity of the hardware has on the efficiency of an algorithm. This methodology is used to compare an existing parallel genetic algorithm with a new adaptive parallel model. All the performance measurements were taken in a loosely coupled cluster of processors. © 2004 Elsevier Inc. All rights reserved.es
dc.description.filFil: Bazterra, Victor E.. Universidad de Buenos Aires; Argentina. University of Utah; Estados Unidos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
dc.description.filFil: Cuma, Martin. University of Utah; Estados Unidos. Universidad de Buenos Aires; Argentina
dc.description.filFil: Ferraro, Marta Beatriz. University of Utah; Estados Unidos. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Oficina de Coordinación Administrativa Ciudad Universitaria. Instituto de Física de Buenos Aires. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Física de Buenos Aires; Argentina
dc.description.filFil: Facelli, Julio C.. University of Utah; Estados Unidos. Universidad de Buenos Aires; Argentina
dc.formatapplication/pdfes
dc.identifier.citationBazterra, Victor E.; Cuma, Martin; Ferraro, Marta Beatriz; Facelli, Julio C.; A general framework to understand parallel performance in heterogeneous clusters: Analysis of a new adaptive parallel genetic algorithm; Academic Press Inc Elsevier Science; Journal Of Parallel And Distributed Computing; 65; 1; 12-2005; 48-57es
dc.identifier.institucionalCONICET
dc.identifier.issn0743-7315es
dc.identifier.repoCONICET Digital
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11336/73283
dc.journal.ciudadNueva Yorkes
dc.journal.number1es
dc.journal.pagination48-57es
dc.journal.paisEstados Unidoses
dc.journal.titleJournal Of Parallel And Distributed Computinges
dc.journal.volume65es
dc.language.isoenges
dc.publisherAcademic Press Inc Elsevier Sciencees
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.jpdc.2004.09.011
dc.relation.alternativeidinfo:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0743731504001741
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess*
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/*
dc.subjectHETEROGENEOUS PARALLEL ENVIRONMENTes
dc.subjectPARALLEL GENETIC ALGORITHMSes
dc.subjectPERFORMANCE ANALYSISes
dc.subject.classificationAstronomíaes
dc.subject.classificationCiencias Físicases
dc.subject.classificationCIENCIAS NATURALES Y EXACTASes
dc.titleA general framework to understand parallel performance in heterogeneous clusters: Analysis of a new adaptive parallel genetic algorithmes
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/artículo
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion

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