Melhorando o Desempenho de Algoritmos do Tipo Branch & Bound em MPI via Escalonador com Roubo Aleatório de Tarefas

Abstract

Nossa principal contribuição é a integração de um modelo de escalonamento distribuído por roubo de tarefas para computação em MPI capaz de otimizar o desempenho de programas do tipo Branch & Bound. Esse escalonador é introduzido em tempo de compilação e é independente da distribuição MPI usada. Resultados experimentais mostram que se pode obter um ganho de até 80% no desempenho, mantendo o speedup próximo ao linear e sem a perda do consumo linear de memória. Esses ganhos se confirmam mesmo em um ambiente de processadores homogêneos, que tendem a produzir um menor desbalanceamento da carga de trabalho.