ترغب بنشر مسار تعليمي؟ اضغط هنا

يندرج البحث في مجال التسامح مع الأعطال في البيئات التفرعية الواسعة مثل الحوسبة الشبكية (grid) و عناقيد الحواسيب (cluster) بهدف إيجاد أفضل الطرق للتعامل مع الأخطاء المتعقلة بتعطل أحد الأجهزة الموجودة في البيئة أو الناتجة عن انقطاع شبكة الاتصال و ذلك لضمان استمرارية عمل التطبيقات المتوازية المنفذة ضمن هذه البيئة في ظل وجود الأعطال. قمنا في البحث بدراسة لنموذج البيئة التفرعية المعتمد و التطبيقات المتوازية المنفذة ضمنه، ثم قدمنا آلية تخزين / استرجاع تمكننا من ضمان استمرارية التطبيق في حال ظهور أي عطل باستخدام التمثيل المجرد لحالة التطبيق على المعالجات و المتمثل بمخطط تدفق البيانات (macro dataflow) للتطبيقات التي تستخدم خوارزمية سرقة العمل ( work stealing ) لتوزيع المهام بين المعالجات و تُنفذ في بيئات تفرعية واسعة غير متجانسة و ديناميكية، و ذلك بكلفة بسيطة مضافة لكلفة التنفيذ المتوازي نتيجة حفظ جزء من العمل خلال التنفيذ الطبيعي (fault-free execution) فضلاً عن ذلك تم تقديم نموذج رياضي لحساب التعقيد الزمني (الكلفة) لهذه الآلية المقترحة .
سنقدم في هذا البحث استراتيجية ذاتية التكيف تمكننا من كتابة خوارزمية متوازية تتكيف مع عدد الموارد المتوفرة على البيئة التفرعية المخصصة لتنفيذ البرنامج المتوازي. إن التطبيقات المتوازية المدروسة و المعنية بالبحث هي تطبيقات ممثلة بمخطط تدفق البيانات ا لمبني ديناميكياً خلال التنفيذ. تقوم الطريقة المقترحة هنا على المزاوجة بين خوارزمية تسلسلية و أخرى متوازية معتمدين على مبدأ سرقة العمل في جدولة المهام. و نقدم دراسة لتعقيد هذه الخوارزمية المتكيفة و تحليل لأدائها على معالج و مقارنته مع خوارزمية تفرعية تقليدية.
mircosoft-partner

هل ترغب بارسال اشعارات عن اخر التحديثات في شمرا-اكاديميا