62ª Reunião Anual da SBPC

A. Ciências Exatas e da Terra - 2. Ciência da Computação - 12. Simulação

ANÁLISE DE DESEMPENHO DE SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL ENTRE UBUNTU 9.10, ROCKS CLUSTERS 5.3 E WINDOWS XP.

Emanoel Carlos Gomes Ferraz Silva 1 David Willians dos Santos Cavalcanti Beserra 1 Samuel Carlos Romeiro de Azevedo Souto 1 José Mariel Pimentel de Andrade 2 Alberto Einstein Pereira de Araújo 3

1. Bacharelado em Ciência da Computação, UAG-UFRPE, Garanhuns - PE. 2. Unidade Acadêmica de Garanhuns, UFRPE, Garanhuns-PE. 3. Prof. Dr./Orientador - Unidade Acadêmica de Garanhuns, UFRPE, Garanhuns-PE.

INTRODUÇÃO:

Simulações computacionais são amplamente utilizadas em várias áreas de pesquisa com a finalidade de analisar o comportamento de sistemas complexos com muitos graus de liberdade. São objetos das simulações problemas de difícil solução analítica. Além disso, simular sistemas físicos traz a vantagem de otimizar a escolha de parâmetros, permitindo a simulação de experimentos que demandariam complexos arranjos experimentais. A realização de simulações envolve a construção de algoritmos que geralmente necessitam de grande disponibilidade de processamento, já que geralmente os cálculos envolvem grande quantidade de variáveis, dados e operações matemáticas. Para tanto, faz-se necessário que tenhamos conhecimento de quais ferramentas computacionais sejam mais adequadas, de modo a otimizar todo o processo. O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho de três sistemas operacionais na realização da simulação do modelo de Ising em duas dimensões utilizando a técnica de Monte Carlo.

METODOLOGIA:

A simulação foi implementada na linguagem de programação C, pois, assim como a linguagem FORTRAN, é amplamente utilizada para fins científicos. O programa possui três parâmetros que são necessários para a execução da simulação, são eles: dimensão da rede, passos para termalização e passos de monte Carlo. O tempo de simulação depende desses três parâmetros. Observamos que o tempo de processamento cresce de forma exponencial com o aumento da rede, devido às características do método de Monte Carlo, é necessário encontrar sistemas que otimizem o tempo de processamento. Para o experimento foram utilizados três computadores com as mesmas configurações, cada qual instalado com seu sistema operacional Microsoft Windows XP, Ubuntu 9.10 ou Rocks Cluster 5.3. Para a coleta de dados foram realizadas inúmeras simulações variando os mesmos parâmetros, executando-as nos três computadores e avaliando os tempos de resposta. Ao final, os dados foram representados em gráficos onde é comparado o desempenho de cada sistema operacional em relação aos parâmetros estabelecidos para cada simulação.

RESULTADOS:

Através dos dados coletados pudemos observar que o sistema operacional mais eficiente para a realização da nossa simulação foi o Microsoft Windows XP. Várias simulações foram realizadas, alterando os valores de entrada dos três parâmetros necessários para a execução do programa, e em todos os casos o Windows XP obteve o menor tempo de resposta sendo, portanto o mais eficiente. Em segundo lugar ficou o Ubuntu 9.10, também mantendo a mesma posição em todas as experiências realizadas. O Rocks, portanto, obteve o pior desempenho dentre os três sistemas operacionais. Tomando como base, por exemplo, o tempo gasto pelo Rocks Cluster, o Ubuntu chega a ser, em alguns casos, aproximadamente 17% mais eficiente, e o Windows XP chega a ser aproximadamente 25% mais rápido. Uma experiência interessante foi realizada com o Windows XP. Observando o bom desempenho desse sistema, executamos o processo da simulação em apenas um núcleo do processador. Ao contrário de antes, quando utilizava os dois núcleos e balanceava a carga entre eles, agora ele usava toda a disponibilidade desse único núcleo e ainda assim, possuía um melhor desempenho em relação aos demais.

CONCLUSÃO:

Observamos que o sistema operacional proprietário se demonstrou o mais rápido para a realização das simulações realizadas nesse trabalho. Observamos que as diferenças de eficiência entre os três sistemas estudados chegaram a ser da ordem de 25%. Podemos atribuir isso a otimização do sistema proprietário em relação ao hardware utilizado, ou devido ao fato de utilizarmos a interface gráfica nos três sistemas. Esse resultado é importante na escolha ou busca de soluções em problemas que necessitem utilizar simulações computacionais, o que não implica que ele será mais rápido e indicado a todos os casos possíveis, ao contrário, cada problema com suas próprias características, e, portanto, com suas respectivas ferramentas.

Instituição de Fomento: Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - FACEPE

Palavras-chave: modelagem computacional, sistemas operacionais, desempenho.