Análise do desempenho de uma aplicação geofísica com paralelismo em tarefas

Abstract

Na busca por obter cada vez melhor desempenho computacional, o desenvolvimento de técnicas que possam tornar as aplicações mais velozes e eficientes é um ponto essencial. Na área da pesquisa geofísica, a modelagem Fletcher é uma aplicação importante na identificação de estruturas geológicas e reservatórios de petróleo e gás. Para o funcionamento prático da modelagem Fletcher são necessários resultados rápidos e precisos; sendo assim, sua implementação em software tira proveito do paralelismo fork-join. Contudo, essa abordagem pode ser pouco maleável em relação a recursos computacionais como sincronização de dados e contenção de cache. Neste sentido, este trabalho apresenta uma alternativa inovadora à implementação da modelagem Fletcher baseada em OpenMP, usando paralelismo em tarefas com OmpSs-2, comparando em seguida o desempenho do software sob diferentes entradas e diferentes configurações de balanceamento de carga. Os experimentos realizados evidenciaram uma redução significativa no tempo de execução, com ganhos que chegam a 14,55% em determinadas condições de simulação.

In the quest to achieve increasingly better computational performance, the development of techniques that can make applications faster and more efficient is an essential focus. In the field of geophysical research, the Modelagem Fletcher is a critical application for identifying geological structures and oil and gas reservoirs. For the practical operation of the Modelagem Fletcher, fast and accurate results are necessary; therefore, its implementation in software leverages forkjoin parallelism. However, this approach may not be very flexible concerning computational resources such as data synchronization and cache contention. In this context, this work presents an innovative alternative for implementing Fletcher modeling based on OpenMP, utilizing task parallelism with OmpSs-2, and subsequently comparing software performance under different inputs and various load balancing configurations. The experiments conducted showed a significant reduction in execution time, with gains reaching 14.55% under certain simulation conditions.