A runtime system for parallel programing with shared memory paradigm over a heterogeneus distributed systems.

O avanço na tecnologia de hardware está permitindo que máquinas SMP de 2 a 8 processadores estejam disponíveis a um custo cada vez menor, possibilitando que a incorporação de tais máquinas em aglomerados de PC's ou até mesmo a composição de um aglomerado de SMP's sejam alternativas cada vez mais viáveis para computação de alto desempenho. O grande desafio é extrair o potencial que tal conjunto de máquinas oferece. Uma alternativa é usar um paradigma híbrido de programação para aproveitar a arquitetura de memória compartilhada através de multihreadeing e utilizar o modelo de troca de mensagens para comunicação entre os nós. Contudo, essa estratégia impõe uma tarefa árdua e pouco produtiva para o programador da aplicação. Este trabalho apresenta o sistema CPAR- Cluster que oferece uma abstração de memória compartilhada no topo de um aglomerado formado por nós mono e multiprocessadores. O sistema é implementado no nível de biblioteca e não faz uso de recursos especiais tais como hardware especializado ou alteração na camada de sistema operacional. Serão apresentados os modelos, estratégias, questões de implementação e os resultados obtidos através de testes realizados com a ferramenta e que apresentaram comportamento esperado.The advance in hardware technologies is making small configuration SMP machines (from 2 to 8 processors) available at a low cost. For this reason, the inclusion of an SMP node into a cluster of PCs or even clusters of SMPs are becoming viable alternatives for high performance computing. The challenge is the exploitation of the computational resources that these platforms provide. A Hybrid programming paradigm which uses shared memory architecture through multihreading and also message passing model for inter node communication is an alternative. However, programming in such paradigm is very hard. This thesis presents CPAR- Cluster, a runtime system, that provides shared memory abstraction on top of a cluster composed by mono and multiprocessor nodes. Its implementation is at the library level and doesn't require special resources such as particular hardware or operating system moditfications. Models, strategies, implementation aspects and results will be presented