Parallel Stream Processing with MPI for Video Analytics and Data Visualization

Vogel, Adriano; Rista, Cassiano; Justo, Gabriel; Ewald, Endrius; Griebler, Dalvan; Mencagli, Gabriele; Fernandes, Luiz Gustavo

doi:10.1007/978-3-030-41050-6_7

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“…O tempo de execução sequencial em um core da máquina descrita acima é de 180 e 1160 segundos para as entradas 1 e 2 respectivamente. A métrica usada para avaliar o desempenho das implementações foi o throughput, sendo a métrica mais importante no processamento de streams [Vogel et al 2020]. O throughput foi calculado considerando o número de tarefas processadas (frames) dividido pelo tempo.…”

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Acelerando uma Aplicação de Detecção de Pistas com MPI

Justo

Filho

Vogel

et al. 2020

Anais Da Escola Regional De Alto Desempenho Da Região Sul (ERAD RS 2020)

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Aplicações de stream de vídeo demandam processamento de alto desempenho para atender requisitos de tempo real. Nesse cenário, a programação paralela distribuída é uma alternativa para acelerar e escalar o desempenho. Neste trabalho, o objetivo é paralelizar uma aplicação de detecção de pistas com a biblioteca MPI usando o padrão Farm e implementando duas estratégias de distribuição de tarefas. Os resultados evidenciam os ganhos de desempenho.

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“…O paradigma de processamento de stream consiste em computar um fluxo contínuo de dados, usualmente infinito e/ou irregular. Algumas dessas aplicações exigem respostas em tempo real [Vogel et al 2020], como por exemplo, a detecção de pistas. Neste caso, não é possível atender esse requisito através da execução sequencial.…”

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