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Cette étude quantitative évalue la performance d'algorithmes parallèles de modélisation de surface sur des systèmes/machines multi-c¿urs réels/physiques et virtuels/clouds ; ces types de systèmes de calcul parallèle sont sous-utilisés, en général, et peu utilisés pour cette application, en particulier. Des expériences ont été réalisées sur ces machines/systèmes et des mesures de performance, notamment le temps d'exécution, l'accélération et l'efficacité, ont été obtenues pour divers algorithmes qui mettent en ¿uvre diverses stratégies de parallélisation de la technique d'insertion incrémentale…mehr

Produktbeschreibung
Cette étude quantitative évalue la performance d'algorithmes parallèles de modélisation de surface sur des systèmes/machines multi-c¿urs réels/physiques et virtuels/clouds ; ces types de systèmes de calcul parallèle sont sous-utilisés, en général, et peu utilisés pour cette application, en particulier. Des expériences ont été réalisées sur ces machines/systèmes et des mesures de performance, notamment le temps d'exécution, l'accélération et l'efficacité, ont été obtenues pour divers algorithmes qui mettent en ¿uvre diverses stratégies de parallélisation de la technique d'insertion incrémentale de l'algorithme de triangulation de Delaunay. Le test t a également été utilisé pour déterminer si les différences entre les performances de ces algorithmes (en ce qui concerne les mesures de performance susmentionnées) sur les "versions" réelles et virtuelles de ces systèmes, ainsi que pendant les différentes exécutions des algorithmes sur les deux versions des machines, sont statistiquement significatives ou non. Les résultats montrent que (1) le système physique est environ deux fois plus rapide que la machine en nuage pour l'exécution des programmes pour les différentes stratégies de parallélisation et (2) toutes les stratégies de parallélisation démontrent une faible évolutivité, à mesure que le nombre de threads/cores utilisés augmente.
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Autorenporträt
Um académico que deseja contribuir tanto na academia como na indústria, o Dr. Gyang gosta de pensar fora da caixa e examinar criticamente a base de vários pressupostos e conclusões que nós, como seres humanos, fazemos e alcançamos, respectivamente. Ele é meticuloso e preza a integridade académica e profissional acima de todos os outros traços de um académico.