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estilo de vida. ICONTEC comprometido con Latinoamérica y el mundo DESCOMPOSICIÓN DE DATOS MUTIPROCESAMIENTO” MUTIPROCESAMIENTO” INTEGRANTES: Patricia Flores Fabricio Sánchez

Descomposicion De Datos

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Calidad, un estilo de vida. ICONTEC comprometido con Latinoamérica y el mundo

DESCOMPOSICIÓN DE DATOS

““MUTIPROCESAMIENTO”MUTIPROCESAMIENTO”

INTEGRANTES:

Patricia Flores

Fabricio Sánchez

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INTRODUCCIÓN:

• Método poderoso para derivar la concurrencia de los algoritmos que trabajan con gran cantidad de datos.

• Es realizada en dos pasos:– Descomposición de los datos (entrada,

intermedio, salidas).– Descomposición de las tareas de cómputo.

•  Evaluar todas las posibles formas de descomposición de los datos y determinar cuál de estas es la más eficiente.

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DESCOMPOSICIÓN DE LOS DATOS DE SALIDA:

Cada elemento de la salida puede ser procesado independientemente de otros, como una función desde la entrada, una vez que se realiza la descomposición de los datos de salida se induce a una descomposición de los problemas entre tareas, donde cada tarea es asignada una porción del trabajo de la descomposición de la salida.

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EJEMPLO(1/2):

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EJEMPLO:

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Se concentra en el particionamiento de las operaciones del problema.

– “Control parallel”.– Se trata de dividir el procesamiento en tareas disjuntas.

• Luego se examinan los datos a utilizar por las tareas definidas.

– Si los datos son disjuntos, resulta un PARTICIONAMIENTO COMPLETO.

– Si los datos NO son disjuntos, resulta un PARTICIONAMIENTO INCOMPLETO.

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Apropiado para algoritmos que trabajan con una gran cantidad de datos: el problema está en el volumen.

• Habitualmente se realiza en dos etapas:– Partición de los datos.– Cambio en la computación para trabajar

con múltiples particiones de datos.

• ¿Qué datos hay que dividir en particiones (los deentrada, los intermedios)?: Depende del caso

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• Casos típicos:

– Distribuir código para asociar requerimientos a recursos locales.

– Cada tarea trabaja temporalmente con sus datos locales, pero debe existir comunicación.

•EJEMPLO: Multiplicación de matrices

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Partición de los datos de salida:

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Partición de los datos de entrada y de salida

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Partición de datos intermedios “La descomposición de datos intermedios puede explotar

mejor la concurrencia en el problema”

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GRACIAS