ALGORITMOS DE BALANCE DE CARGA CON MANEJO DE ...

6.1. ConclusionesEsta reducción fue más significativa cuando el tamaño del tablero se incrementa y esindependiente del cluster utilizado.Para la aplicación de multiplicación de matrices (aplicación estática), los resultadosmostraron que el algoritmo global tiene mejores tiempos de respuesta cuando el númerode cores utilizados está entre 8 y 32. Sin embargo, al incrementar el número de cores sustiempos de respuesta se incrementan considerablemente, mientras que los tiempos delos algoritmos propuestos se reducen, manteniendo esta tendencia hasta 256 y 512 coresen el algoritmo toroide y árbol binario respectivamente. Superando así los tiempos derespuesta del algoritmo global.EscalabilidadPara la aplicación de las N-Reinas, se puede observar que los algoritmos propuestoslogran reducir el problema de escalabilidad del algoritmo global. En los resultados seobserva que para un tablero con N=16 y N=17, el desempeño del algoritmo global sedegrada a partir de 64 y 128 cores respectivamente, mientras que nuestros algoritmosmantienen un buen desempeño. Sólo hasta 1024 cores se observa que se presenta ligeramenteun problema de escalabilidad para las pruebas en donde se considera el tablerocon N=16, mientras que para N=17, el desempeño de los algoritmos no se degrada.Para la aplicación Multiplicación de Matrices, el problema de escalabilidad es notablepara el algoritmo global y se presenta a partir de 16 cores para tamaños de matricescuadradas 1000 y 1200. En el caso de los algoritmos propuestos, estos presentan mejordesempeño. El problema de escalabilidad se presenta cuando se utilizan 256 cores, aúncuando los algoritmos propuestos también pierden eficiencia a mayor número de cores,esta no es tan significativa, contrario a lo que sucede con el algoritmo global que pierdeeficiencia de forma exponencial.86