Avaliação de algoritmos de ordenação em sistemas paralelos
Anna Catharina da Costa Dantas
DISSERTAÇÃO
Português
T/UNICAMP D235a
Campinas, SP : [s.n.], 1997.
152f. : il.
Orientador: Ivan Luiz Marques Ricarte
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de Computação
Resumo: A classificação ou ordenação de dados tem assumido grandes proporções no âmbito do processamento de informações, tanto devido a sua importância na análise de desempenho quanto pelo fato de ser utilizado como processo intermediário em diversas aplicações. Os primeiros estudos sobre ordenação...
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Resumo: A classificação ou ordenação de dados tem assumido grandes proporções no âmbito do processamento de informações, tanto devido a sua importância na análise de desempenho quanto pelo fato de ser utilizado como processo intermediário em diversas aplicações. Os primeiros estudos sobre ordenação se deram a partir dos algoritmos seqüenciais. Entretanto, o tamanho crescente das aplicações tratadas vem impondo maior demanda de tempo de execução e memória, provocando uma necessidade de evolução. Para tentar minimizar os efeitos de complexidade dos algoritmos seqüenciais de ordenação, diversos algoritmos paralelos vêm sendo propostos. A combinação entre a tecnologia disponibilizada pelo processamento paralelo e a eficiência dos algoritmos de ordenação produz algoritmos paralelos de ordenação com alto poder de computação. Esse trabalho avalia alguns dos algoritmos paralelos de ordenação interna disponíveis na literatura, aplicáveis ou adaptados a multicomputadores MIMD de memória distribuída, interconectados por redes locais. Alguns benchmarks com diferentes características de distribuição de probabilidade foram implementados para validar os resultados apresentados, obtidos a partir da execução paralela suportada por bibliotecas de comunicação por troca de mensagens
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Abstract: Data sorting has assumed large proportions in the field of information processing, even because of its importance in performance analysis and also because of its use as an intermediate process for several applications. The first researches about sorting have been undertaken trough serial...
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Abstract: Data sorting has assumed large proportions in the field of information processing, even because of its importance in performance analysis and also because of its use as an intermediate process for several applications. The first researches about sorting have been undertaken trough serial algorithms. However, the increasing size of treated applications has imposed demand on execution time and memory, leading to evolution necessities. In order to minimize complexity effects of serial sorting algorithms, many parallel algorithms have been proposed. The combination between technology made available by parallel processing and efficiency of sorting algorithms produces parallel sorting algorithms with high computation power. This work evaluates some parallel internal sorting algorithms available in actual literature, applicable to or adapted for distributed memory MIMD multicomputers, interconnected by local works. Some benchmarks with different features of probability distribution have been complemented to validate presented results. Such results have been obtained from parallel execution supported by libraries that provide communication by message-passing
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