Geri Dön

Koşut algoritmaların koşut hesaplama platformlarına atanması için model güdümlü yazılım geliştirme

Model-dri̇ven software development for mappi̇ng of parallel algori̇thms to parallel computi̇ng platforms

  1. Tez No: 415229
  2. Yazar: ETHEM ARKIN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. KAYHAN MUSTAFA İMRE, PROF. DR. BEDİR TEKİNERDOĞAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 126

Özet

Mevcut eğilim bilgisayar sistemlerindeki kullanılan işlemci sayısının önemli ölçüde artışta olduğunu göstermektedir. 2020 yılı itibari ile super bilgisayarların yüksek ölçekli seviyede hesaplama yapabilmesi için yüzbinlerce işlem biriminden oluşması planlanmaktadır. Tek işlemciden koşut bilgisayar mimarilerine uzanan bu eğilim ile birlikte yüksek başarımlı hesaplama için gereken ihtiyaç koşut hesaplamanın benimsenmesini sağlamaktadır. Koşut hesaplama gücünden yararlanmak için bu koşut hesaplama platformlarına atanabilen ve çalıştırılabilen koşut algoritmaların tanımlanması gerekmektedir. Sınırlı sayıda işlem biriminden oluşan küçük hesaplama platformları için koşut algoritmaların atanması elle yapılabilmektedir. Ancak, yüksek ölçekli sistemler gibi büyük koşut hesaplama platformlarında olabilecek atama seçenek sayısı önemli ölçüde artmaktadır ve atama işlemi takip edilemez olmaktadır. Bu nedenle, uygun atamaların elde edilmesi ve hedef kodun oluşturulması için otomatik bir yaklaşımın tanımlanması gerekmektedir. Bu tezde, koşut algoritmaların koşut hesaplama platformlarına atanması için model güdümlü yazılım geliştirme yaklaşımı sunulmaktadır. Yaklaşım, algoritma parçalamasının ve koşut hesaplama platformlarının modellenmesi, algoritmanın koşut hesaplama platformuna atanmasının modellenmesi için gereken yeniden kullanılabilir varlıkların tanımlanması, uygun atamaların oluşturulması ve son kodun üretilmesi ve konuşlandırılması için gereken faaliyetleri içermektedir. Modellemelerin yapılması için koşut hesaplama üst modeli tanımlanmıştır ve bu üst modelden mimari bakış açıları elde edilmiştir. Yaklaşım iyi bilinen koşut algoritmalar kullanılarak değerlendirilmiştir.

Özet (Çeviri)

The current trend shows that the number of processors used for computer systems are dramatically increasing. By the year 2020, it is planned that supercomputers will have hundreds of thousands of processing units to compute at exascale level. The need for high performance computing together with this trend from single processor to parallel computer architectures has leveraged the adoption of parallel computing. To benefit from parallel computing power usually parallel algorithms are defined that can be mapped and executed on these parallel computing platforms. For small computing platforms with a limited number of processing units the mapping process can be carried out manually. However, for large scale parallel computing platforms such as exascale systems, the number of possible mapping alternatives increases dramatically and the mapping process becomes intractable. Therefore, an automated approach to derive feasible mappings and generate target code must be defined. In this thesis a model driven software development approach for mapping parallel algorithms to parallel computing platforms is provided. The approach includes several activities for modeling the algorithm decomposition and parallel computing platform, defining the reusable assets for modeling the mapping of the algorithm to parallel computing platform, generating feasible mappings, and generating and deploying the final code. For modeling to be possible, the metamodel for the parallel computing is defined and architecture viewpoints are adopted from the metamodel. The approach is evaluated using well-known parallel algorithms.

Benzer Tezler

  1. Read mapping methods optimized for multiple gpgpus

    Çoklu gpgpu sistemleri için eniyilenmiş dizi hizalama yöntemleri

    AZITA NOURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. CAN ALKAN

  2. Çoklu otonom insansız hava araçları için paralel programlama tabanlı yol planlaması

    Parallel programming based path planning for multi autonomous unmmaned vehicles

    ÖMER ÇETİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHava Harp Okulu Komutanlığı

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜRAY YILMAZ

  3. Computational methods for integer factorization

    Çarpanlara ayırma için hesaplamalı yöntemler

    DENİZ KIRLIDOĞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. Boosting performance of hls optimization for soc based hardware accelerators

    Soc tabanlı donanım hızlandırmalarında hls performansını yükseltme

    AZİZ BERKİN KOCAAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CÜNEYT FEHMİ BAZLAMAÇCI

  5. Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data

    Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi

    BEYZA ÇİZMECİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ