[pyar] consulta sobre cluster

[Pedro Pezzarini]

El patch preempt_rt predispone el kernel para uso en tiempo real, lo que
podría reflejar con más realismo tus pruebas.
Podrías obtener un mejor resultado a tus tests subiendo el pid del proceso,
o usar Docker para descartar cambios de contexto con otros procesos y medir
sobre el container.

On Tue, Aug 1, 2017, 12:34 AM Fabricio Fernández <fabricio.hmf en gmail.com>
wrote:

> Buenas Pedro,
>
> Ejecuto el código sobre Linux 16LTS. No tengo idea qué es un patch
> preempt_rt. Cómo podría eso ayudar en relación al uso de los threads en
> paralelo?
>
> Saludos,
> Fabricio.
>
> El lun., 31 de jul. de 2017 a la(s) 19:17, Pedro Pezzarini <
> jose2190 en gmail.com> escribió:
>
>> Buenas Fabricio, sobre que OS estás corriendo tus pruebas?.
>> Si es sobre un kernel Linux, estas utilizando un patch preempt_rt?
>>
>> Saludos!
>>
>> 2017-07-31 17:33 GMT-03:00 Gustavo Campanelli <gedece en gmail.com>:
>>
>>>
>>>
>>> 2017-07-31 15:55 GMT-03:00 Fabricio Fernández <fabricio.hmf en gmail.com>:
>>>
>>>> Buenas,
>>>>
>>>> Estoy trabajando con un modelo de cálculo numérico escrito en C/C++
>>>> paralelizado con openmp, que se ejecuta en una máquina con 48 theads.
>>>>
>>>> Un loop de cálculo tarda más con 48  theads que con 10 theads.
>>>>
>>>> Para mí no tiene mucho sentido. Porque tarda mas usando mas theads?
>>>>
>>>> Gracias!
>>>>
>>>> Fabricio.
>>>>
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>>>> Lista de Correo de PyAr - Python Argentina - pyar en python.org.ar
>>>> Sitio web: http://www.python.org.ar/
>>>>
>>>> Para administrar la lista (o desuscribirse) entrar a
>>>> http://listas.python.org.ar/listinfo/pyar
>>>>
>>>> La lista de PyAr esta Hosteada en USLA - Usuarios de Software Libre de
>>>> Argentina - http://www.usla.org.ar
>>>
>>>
>>> Todo lo paralelizable incluye un costo extra que es el necesario para
>>> gestionar los threads. Esto provoca que la productividad por paralelismo no
>>> crezca en forma lineal. Entonces, dependiendo del programa, se puede tardar
>>> más al gestionar varios núcleos que unos pocos.
>>>
>>> Todo depende del grado de dependencias existentes entre diversos threads
>>> y la duración real de los mismos. A más duración individual y menor
>>> interdependencia, el trabajo es más paralelizable.
>>>
>>> Gedece
>>>
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