Graph/hypergraph partitioning models for simultaneous load balancing on computation and data
Eş zamanlı hesaplama ve veri yükü dengeleme için çizge/hiperçizge bölümleme modelleri
- Tez No: 541572
- Danışmanlar: PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Literatürde, dağıtık hafıza mimarilerinde düzensiz surette seyrek uygula- maların hesaplama yükünü dengelemek için başarılı bölümleme modelleri ve metotları önerilmiştir ve kullanılmıştır. Ancak, literatür işlemcilerin hem hesaplama hem veri yükünü dengelemeyi amaçlayan bölümleme modelleri ile metotlarından yoksun bulunmaktadır. Bu tezde, işlemcilerin hesaplama ve veri yükünü eşzamanlı olarak dengelemeyi amaçlayan çizge/hiperçizge modelleri ve metotları önererek bu boşluğu kapamaya çalışıyoruz. Önerilen modellerin ve metotların geçerliliği, iki genişçe kullanılan düzensiz şekilde seyrek uygulamada, paralel çözüm ağı (mesh) simülasyonlarında ve paralel seyrek matris seyrek matris çarpımında, test edildi.
Özet (Çeviri)
In the literature, several successful partitioning models and methods have been proposed and used for computational load balancing of irregularly sparse appli- cations on distributed-memory architectures. However, the literature lacks par- titioning models and methods that encode both computational and data load balancing of processors. In this thesis, we try to close this gap by proposing graph and hypergraph partitioning models and methods that simultaneously en- code computational and data load balancing of processors. The validity of the proposed models and methods are tested on two widely-used irregularly sparse applications: parallel mesh simulations and parallel sparse matrix sparse matrix multiplication.
Benzer Tezler
- Hypergraph models for parallel sparse matrix-matrix multiplication
Paralel seyrek matris-matris çarpımı için hiperçizge modelleri
KADİR AKBUDAK
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- Reordering methods for exploiting spatial and temporal localities in parallel sparse matrix-vector multiplication
Paralel seyrek matris vektör çarpımında uzaysal ve zamansal yerelliği kullanmak için sıralma yöntemleri
NABIL F. T. ABUBAKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- Recursive bipartitioning models for performance improvement in sparse matrix computations
Seyrek matris hesaplamalarında performans iyileşmesi için özyinelemeli ikiye bölümleme modelleri
SEHER ACER
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT
- Hypergraph models for sparse matrix partitioning and reordering
Seyrek matris bölümleme ve yeniden-düzenleme için hiperçizge modelleri
ÜMİT VEYSEL ÇATALYÜREK
Doktora
İngilizce
1999
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEVDET AYKANAT
- Partitioning models for scaling distributed graph computations
Dağıtık çizge hesaplamalarının ölçeklendirilmesi için bölümleme yöntemleri
GÜNDÜZ VEHBİ DEMİRCİ
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVDET AYKANAT