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Originaltitel:
Evaluation of the Actor Model for the Parallelization of Block-Structured Adaptive HPC Applications
Übersetzter Titel:
Evaluierung des Aktormodells für die Parallelisierung block-strukturierter adaptiver HPC-Applikationen
Autor:
Pöppl, Alexander Ludwig
Jahr:
2021
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Bader, Michael Georg (Prof. Dr.)
Gutachter:
Bader, Michael Georg (Prof. Dr.); Glaß, Michael (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik
Stichworte:
actor model, HPC, tsunami simulation, parallel programming models
Übersetzte Stichworte:
Aktormodell, HPC, Tsunamisimulation, parallele Programmiermodelle
TU-Systematik:
MAT 650d; DAT 532d
Kurzfassung:
This thesis explores the advantages of using the actor model over the conventional Bulk Synchronous Parallelism (BSP) in the field of HPC. In actor-based applications, actors are connected into a graph that propels the parallel computation through the exchange of tokens. I implemented actor actor libraries for use in the invasive computing technology stack and on HPC systems and use them to create distributed actor-based tsunami proxy applications that implement more complex coordination schemes...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Meine Dissertation evaluiert die Vorteile des Aktormodells gegenüber dem traditionellen Massensynchronen Parallelismus (BSP) im HPC-Bereich. In aktor-basierten Applikationen werden Aktoren zu einem Graphen verbunden, der die parallele Berechnung durch den Austausch von Tokens vorantreibt. Ich entwickelte Aktorbibliotheken sowohl für den invasiven Technologiestack als auch für HPC-Systeme, und evaluierte diese anhand verteilter Tsunami-Proxy-Applikationen mit komplexeren Koordinationsschemata und...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1574475
Eingereicht am:
28.09.2020
Mündliche Prüfung:
18.02.2021
Dateigröße:
13715377 bytes
Seiten:
238
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20210218-1574475-1-0
Letzte Änderung:
31.05.2021
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