Оценка производительности приложений параллельной обработки изображений
Волотовский С.Г., Казанский Н.Л., Попов С.Б., Серафимович П.Г.

Аннотация:
Предложен метод оценки производительности приложений, предназначенных для параллельной обработки изображений. Данный метод базируется на сочетании аналитического подхода и использования результатов вычислительных экспериментов. Аналитическая составляющая метода представлена в характерном для типовых задач параллельной обработки изображений виде и параметрически учитывает три вида вычислительных затрат: использование процессора, межпроцессорные пересылки данных, операции ввода/вывода. Результаты вычислительных экспериментов использованы для оценки неизвестных параметров аналитической модели, что позволяет эффективным образом строить новые или модифицировать существующие алгоритмы параллельной обработки изображений.

Abstract:
Analytical and simulation approaches used for performance estimation of image parallel processing applications. Analytical formulation consists of three components: CPU calculation, MPI communication and I/O operations. Simulations used for estimation of parameters of the analytical model. Isoefficiency analysis shows the character of scalability dependence of parallel image processing applications on mask size, iterations number and share of I/O operations.

Ключевые слова :
параллельные вычисления, обработка изображений, масштабируемость параллельных приложений.

Key words:
parallel computing, image processing, scalability of parallel applications.

Литература:

  1. Bagrodia R. Performance Prediction of Large Parallel Applications Using Parallel Simulations / R. Bagrodia, E. Deelman, S. Docy and T. Phan // Proc. Seventh ACM SIGPLAN Symp. Principles and Practices of Parallel Programming (PPoPP `99). – 1999. – P. 151-162.
  2. Nunez, A. New techniques for simulating high performance MPI applications on large storage networks / A. Nunez, J. Fernandez, J.D. Garcia, F. Garcia and J. Carretero // The Journal of Supercomputing. – 2010. – Vol. 51, No. 1. – P. 40-57.
  3. Krietemeyer, M. The PRIOmark Parallel I/O-Benchmark / M. Krietemeyer, D. Versick, D. Tavangarian // Proc. of IASTED’05. – 2005. – P. 21-27.
  4. Попов, С.Б. Концепция распределённого хранения и параллельной обработки крупноформатных изображений / С.Б. Попов // Компьютерная оптика. – 2007.– Т. 31, № 4. – С. 77-85. – ISSN 0134-2452.
  5. Попов, С.Б. Моделирование информационной структуры параллельной обработки изображений / С.Б. По­пов // Компьютерная оптика. – 2010. – Т. 34, № 2. – С. 231-242. – ISSN 0134-2452.
  6. Gashnikov, M.V. Software System for Transmitting Lar­ge-Size Images via the Internet / M.V. Gashnikov, N.I. Glu­mov, S.B. Popov, V.V. Segreyev, and E.A. Farberov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2001. – V. 11, No. 2. – P. 430-432.
  7. Callaghan, B. NFS Illustrated / B. Callaghan. – Boston: Addison-Wesley, 2000.
  8. http://www.clusterresources.com/products/torque-resource-manager.php
  9. Soifer, V.A. Computer Image Processing, Part I: Basic concepts and theory / V.A. Soifer, editor // VDM Verlag Dr. Muller, 2010.
  10. Soifer, V.A. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms / V.A. Soifer, editor // VDM Verlag Dr. Muller, 2010.
  11. da Silva, F. Scalability analysis of embarassingly parallel applications on large clusters / F. da Silva, H. Senger // Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW), IEEE International Symposium. – 2010. – P. 1-8.
  12. Johasz, Z. An Analytical Method for Predicting the Performance of Parallel Image Processing Operations / Z. Johasz // The Journal of Supercomputing. – 1998. – V. 12 N. 1-2. – P. 157-174.

References:

  1. Bagrodia R. Performance Prediction of Large Parallel Applications Using Parallel Simulations / R. Bagrodia, E. Deelman, S. Docy and T. Phan // Proc. Seventh ACM SIGPLAN Symp. Principles and Practices of Parallel Programming (PPoPP `99). – 1999. – P. 151-162.
  2. Nunez, A. New techniques for simulating high performance MPI applications on large storage networks / A. Nunez, J. Fer­nan­dez, J.D. Garcia, F. Garcia and J. Carretero // The Journal of Supercomputing. – 2010. – Vol. 51, No. 1. – P. 40-57.
  3. Krietemeyer, M. The PRIOmark Parallel I/O-Benchmark / M. Krietemeyer, D. Versick, D. Tavangarian // Proc. of IASTED’05. – 2005. – P. 21-27.
  4. Popov, S.B. Concept of distributed storage and parallel processing of large images / S.B. Popov // Computer Optics. – 2007. – V. 31, No. 4. – P. 77-85. – (in Russian).
  5. Popov, S.B. Modelling the task information structure in parallel image processing / S.B. Popov // Computer Optics. – 2010. – V. 34, No. 2. – P. 231-242. – (in Russian).
  6. Gashnikov, M.V. Software System for Transmitting Lar­ge-Size Images via the Internet / M.V. Gashnikov, N.I. Glu­mov, S.B. Popov, V.V. Segreyev, and E.A. Farberov // Pattern Recognition and Image Analysis. – 2001. – V. 11, No. 2. – P. 430-432.
  7. Callaghan, B. NFS Illustrated / B. Callaghan. – Boston: Addison-Wesley, 2000.
  8. http://www.clusterresources.com/products/torque-resource-manager.php
  9. Soifer, V.A. Computer Image Processing, Part I: Basic concepts and theory / V.A. Soifer, editor // VDM Verlag Dr. Muller, 2010.
  10. Soifer, V.A. Computer Image Processing, Part II: Methods and algorithms / V.A. Soifer, editor // VDM Verlag Dr. Muller, 2010.
  11. da Silva, F. Scalability analysis of embarassingly parallel applications on large clusters / F. da Silva, H. Senger // Parallel & Distributed Processing, Workshops and Phd Forum (IPDPSW), IEEE International Symposium. – 2010. – P. 1-8.
  12. Johasz, Z. An Analytical Method for Predicting the Performance of Parallel Image Processing Operations / Z. Johasz // The Journal of Supercomputing. – 1998. – V. 12 N. 1-2. – P. 157-174.
© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846) 332-56-22, факс: +7 (846) 332-56-20