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Título: ADAPTIVE RELAXED SYNCHRONIZATION THROUGH THE USE OF SUPERVISED LEARNING METHODS
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): ANDRE LUIS CAVALCANTI BUENO

Colaborador(es):  NOEMI DE LA ROCQUE RODRIGUEZ - Orientador
ELISA DOMINGUEZ SOTELINO - Coorientador
Número do Conteúdo: 34602
Catalogação:  31/07/2018 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34602@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=34602@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.34602

Resumo:
Parallel computing systems have become pervasive, being used to interact with the physical world and process a large amount of data from various sources. It is essential, therefore, the continuous improvement of computational performance to keep up with the increasing rate of the amount of information that needs to be processed. Some of these applications admit lower quality in the final result in exchange for increased execution performance. This work aims to evaluate the feasibility of using supervised learning methods to ensure that the Relaxed Synchronization technique, used to increase execution performance, provides results within acceptable limits of error. To do so, we have created a methodology that uses some input data to assemble test cases that, when executed, will provide input values for the training of supervised learning methods. This way, when the user uses his/her application (in the same training environment) with a new input, the trained classification algorithm will suggest the relax synchronization factor that is best suited to the triple application/input/execution environment. We used this methodology insome well-known parallel applications and showed that, by combining Relaxed Synchronization with supervised learning methods, it was possible to maintain the maximum established error rate. In addition, we evaluated the performance gain obtained with this technique for a number of scenarios in each application.

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