1. Identificação | |
Tipo de Referência | Tese ou Dissertação (Thesis) |
Site | mtc-m21d.sid.inpe.br |
Código do Detentor | isadg {BR SPINPE} ibi 8JMKD3MGPCW/3DT298S |
Identificador | QABCDSTQQW/46C4U9H |
Repositório | urlib.net/www/2022/02.14.13.19 |
Última Atualização | 2022:05.03.13.44.30 (UTC) administrator |
Repositório de Metadados | urlib.net/www/2022/02.14.13.19.50 |
Última Atualização dos Metadados | 2022:08.06.21.39.59 (UTC) administrator |
Chave Secundária | INPE-18548-TDI/3193 |
Chave de Citação | Miranda:2022:CoMPHP |
Título | Common MPI-based HPC approaches in Python evaluated for selected test cases |
Título Alternativo | Soluções comuns baseadas em MPI para processamento de alto desempenho em Python avaliadas em casos de teste selecionados |
Curso | CAP-COMP-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR |
Ano | 2022 |
Data | 2022-02-17 |
Data de Acesso | 02 maio 2024 |
Tipo da Tese | Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) |
Tipo Secundário | TDI |
Número de Páginas | 195 |
Número de Arquivos | 1 |
Tamanho | 2841 KiB |
|
2. Contextualização | |
Autor | Miranda, Eduardo Furlan |
Banca | Mendes, Celso Luiz (presidente) Stephany, Stephan (orientador) Santiago Júnior, Valdivino Alexandre de Fazenda, Álvaro Luiz |
Endereço de e-Mail | eduardo.furlan.m@gmail.com, eduardo.miranda@inpe.br |
Universidade | Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) |
Cidade | São José dos Campos |
Histórico (UTC) | 2022-02-14 13:19:50 :: eduardo.miranda@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022-02-15 12:17:42 :: pubtc@inpe.br -> eduardo.miranda@inpe.br :: 2022-03-22 18:32:30 :: eduardo.miranda@inpe.br -> pubtc@inpe.br :: 2022-03-25 12:24:49 :: pubtc@inpe.br -> eduardo.miranda@inpe.br :: 2022-03-25 20:40:09 :: eduardo.miranda@inpe.br -> administrator :: 2022-05-03 12:57:05 :: administrator -> pubtc@inpe.br :: 2022-05-17 11:36:07 :: pubtc@inpe.br -> simone :: 2022-05-17 11:42:22 :: simone :: -> 2022 2022-05-17 11:42:23 :: simone -> administrator :: 2022 2022-08-06 21:39:59 :: administrator -> :: 2022 |
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3. Conteúdo e estrutura | |
É a matriz ou uma cópia? | é a matriz |
Estágio do Conteúdo | concluido |
Transferível | 1 |
Palavras-Chave | high performance computing Python programming environment parallel computing processamento de alto desempenho ambiente de programação Python computação paralela |
Resumo | A number of the most common MPI-based high-performance computing approaches available in the Python programming environment of the LNCC Santos Dumont supercomputer are compared using three selected test cases. Python includes specific libraries, development tools, implementations, documentation and optimization or parallelization resources. It provides a straightforward way to allow programs to be written with a high level of abstraction, but the parallelization features to exploit multiple cores, processors or accelerators such as GPUs are diverse and may not be easily selectable by the programmer. This work compares common approaches in Python to increase computing performance for three test cases: a 2D heat transfer problem solved by the finite difference method, a 3D fast Fourier transform applied to synthetic data, and asteroid classification using a random forest. The corresponding serial and parallel implementations in Fortran 90 were taken as references to compare the computational performance. In addition to the performance results, a discussion of the trade-off between easiness of programming and computational performance is included. This work is intended as a primer for using parallel HPC resources in Python. RESUMO: Algumas das abordagens de computação de alto desempenho mais comuns baseadas em MPI disponíveis no ambiente de programação Python do supercomputador LNCC Santos Dumont são comparadas usando três casos de teste selecionados. Python inclui bibliotecas específicas, ferramentas de desenvolvimento, implementações, documentação e recursos de otimização ou paralelização. Ele fornece uma maneira direta de permitir que programas sejam escritos com um alto nível de abstração, mas os recursos de paralelização para explorar vários núcleos, processadores ou aceleradores, como GPUs, são diversos e podem não ser facilmente selecionáveis pelo programador. Este trabalho compara abordagens comuns em Python para se obter processamento de alto desempenho desempenho utilizando três casos de teste: um problema de transmissão de calor bidimensional resolvido por diferenças finitas, uma transformada rápida de Fourier tridimensional aplicada a dados sintéticos e uma classificação de asteróides por floresta aleatória. As correspondentes implementações seriais e paralelas em Fortran 90 foram tomadas como referência para comparação de desempenho nesses casos de teste. Além dos resultados de desempenho, inclui-se uma discussão sobre o compromisso entre facilidade de programação e desempenho de processamento. Este trabalho pretende ser uma introdução para o uso de recursos de processamento de alto desempenho baseados em MPI para Python. |
Área | COMP |
Arranjo 1 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção pgr ATUAIS > CAP > Common MPI-based HPC... |
Arranjo 2 | urlib.net > BDMCI > Fonds > Produção a partir de 2021 > CGIP > Common MPI-based HPC... |
Conteúdo da Pasta doc | acessar |
Conteúdo da Pasta source | originais/@4primeirasPaginas.pdf | 03/05/2022 10:31 | 411.7 KiB | originais/defesa.pdf | 29/03/2022 16:31 | 122.4 KiB | originais/Eduardo_F_Miranda_-_Dissertacao_2022-02-25.pdf | 29/03/2022 12:11 | 2.7 MiB | |
Conteúdo da Pasta agreement | |
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4. Condições de acesso e uso | |
URL dos dados | http://urlib.net/ibi/QABCDSTQQW/46C4U9H |
URL dos dados zipados | http://urlib.net/zip/QABCDSTQQW/46C4U9H |
Idioma | en |
Arquivo Alvo | publicacao.pdf |
Grupo de Usuários | eduardo.miranda@inpe.br pubtc@inpe.br simone |
Visibilidade | shown |
Licença de Direitos Autorais | urlib.net/www/2012/11.12.15.10 |
Permissão de Leitura | allow from all |
Permissão de Atualização | não transferida |
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5. Fontes relacionadas | |
Repositório Espelho | urlib.net/www/2021/06.04.03.40.25 |
Unidades Imediatamente Superiores | 8JMKD3MGPCW/3F2PHGS 8JMKD3MGPCW/46KUES5 |
Acervo Hospedeiro | urlib.net/www/2021/06.04.03.40 |
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6. Notas | |
Campos Vazios | academicdepartment affiliation archivingpolicy archivist callnumber contenttype copyholder creatorhistory descriptionlevel dissemination doi electronicmailaddress format group isbn issn label lineage mark nextedition notes number orcid parameterlist parentrepositories previousedition previouslowerunit progress readergroup resumeid rightsholder schedulinginformation secondarydate secondarymark session shorttitle sponsor subject tertiarymark tertiarytype url versiontype |
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