Algoritmo para detección de sobrecargas y posibles fallos cluster HPC local
Los sistemas High Performance Computing (HPC), ha incrementado el número de unidades de procesamiento (núcleos) significativamente [22]. Actualmente, estos sistemas poseen una gran potencia de cómputo, todo parece indicar que esta tendencia continuará aumentando durante los próximos años, debido a l...
| Autor: | |
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión borrador |
| Fecha de publicación: | 2017 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Institución Universitaria Politécnico Grancolombiano |
| Repositorio: | Alejandría Repositorio Institucional |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:alejandria.poligran.edu.co:10823/1022 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/10823/1022 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Hpc Cluster Lustre Darshan Clustering Sistemas de Computo Documento de Maestría |
| Sumario: | Los sistemas High Performance Computing (HPC), ha incrementado el número de unidades de procesamiento (núcleos) significativamente [22]. Actualmente, estos sistemas poseen una gran potencia de cómputo, todo parece indicar que esta tendencia continuará aumentando durante los próximos años, debido a las constantes mejoras tecnológicas, lo que hace posible el incremento tanto del número de núcleos por procesador, como el número de procesadores en estos sistemas. Los usuarios de estos sistemas, desean obtener el máximo partido a toda esta potencia, a la hora de ejecutar sus aplicaciones, ya sea disminuyendo el tiempo de ejecución de sus aplicaciones, o ejecutando sus aplicaciones con una carga mayor de trabajo. |
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