https://github.com/paulapoley/computacion-paralela-con-mpi-en-linux-analisis-y-medicion-del-rendimiento

Este repositorio contiene un proyecto de la asignatura Arquitectura de Sistemas y Software de Base, que explora la computación paralela con MPI en Linux. Incluye la modificación de programas para medir tiempos, ejecutar procesos en paralelo y analizar el rendimiento en diversas configuraciones.
https://github.com/paulapoley/computacion-paralela-con-mpi-en-linux-analisis-y-medicion-del-rendimiento

c gnuplot linux mpi openmpi

Last synced: 2 months ago
JSON representation

Este repositorio contiene un proyecto de la asignatura Arquitectura de Sistemas y Software de Base, que explora la computación paralela con MPI en Linux. Incluye la modificación de programas para medir tiempos, ejecutar procesos en paralelo y analizar el rendimiento en diversas configuraciones.

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/paulapoley/computacion-paralela-con-mpi-en-linux-analisis-y-medicion-del-rendimiento
• Owner: paulapoley
• License: apache-2.0
• Created: 2024-08-28T11:32:29.000Z (9 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-08-28T12:18:00.000Z (9 months ago)
• Last Synced: 2025-01-12T12:46:19.298Z (4 months ago)
• Topics: c, gnuplot, linux, mpi, openmpi
• Language: C
• Homepage:
• Size: 3.21 MB
• Stars: 0
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

Awesome Lists containing this project

README

        

# Título: Computacion-Paralela-con-MPI-en-Linux-Analisis-y-Medicion-del-Rendimiento

Este repositorio contiene un proyecto de la asignatura Arquitectura de Sistemas y Software de Base, que explora la computación paralela con MPI en Linux. Incluye la modificación de programas para medir tiempos, ejecutar procesos en paralelo y analizar el rendimiento en diversas configuraciones.

## 1. Descripción

El objetivo de esta práctica es explorar y aplicar técnicas de computación paralela con MPI en sistemas de memoria distribuida. Se modificaron y optimizaron programas para medir tiempos de ejecución, realizar estimaciones numéricas y analizar el rendimiento en diferentes configuraciones de procesos. La práctica incluye ejercicios que abarcan desde la modificación básica de programas hasta la ejecución paralela en múltiples PCs.

## 2. Contenidos del Repositorio

El repositorio está organizado en varias carpetas y archivos que contienen el código fuente, scripts, documentación y resultados del análisis.

### 2.1. Código Fuente (src)

La carpeta /src contiene los programas en C y los scripts asociados:

- [hola_mundo_avanzado.c](src/hola_mundo_avanzado.c): Programa modificado para incluir el nombre del procesador.

  

-  [prod_escalar_mpi.c](src/prod_escalar_mpi.c): Programa que realiza el producto escalar y mide el tiempo de ejecución.

  

-  [integracion_trapecios_pi_esqueleto.c](src/integracion_trapecios_pi_esqueleto.c): Programa paralelo para estimar el valor de π utilizando el método de los trapecios.

-  [integracion_trapecios_pi_esqueleto_modif.c](src/integracion_trapecios_pi_esqueleto_modif.c): Versión modificada del programa para estimación de π con mejoras en la medición de tiempos y optimización.

- [slots.conf](src/slots.conf): Configuración para el número de procesos en el sistema.

### 2.2. Documentos (docs)

La carpeta /docs incluye documentos y gráficos generados durante la práctica:

- [Computacion-paralela-MPI-PPC.pdf](docs/Computacion-paralela-MPI-PPC.pdf): Documento que ofrece una explicación general del proyecto y sus componentes.

## 3. Características Principales

-**Lenguaje y Entorno:** C y Linux.

-**Tecnologías Utilizadas:**

  - MPI (Message Passing Interface)

  - GNUplot para la visualización de datos

    

-**Ejercicios:**

  - Modificación y mejora de programas de ejemplo.

  - Medición del tiempo de ejecución usando MPI_Wtime.

  - Estimación de π y análisis de rendimiento.

  - Ejecución en un clúster de PCs.

## 4. Resultados y Observaciones

- Medición del Tiempo: Los tiempos de ejecución se recopilaron variando el número de procesos, y se observó que la aceleración no siempre sigue una tendencia lineal.

  

- Estudio de Rendimiento: Se realizaron gráficos de tiempo y aceleración para analizar el comportamiento del programa en diferentes configuraciones.