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Erschienen in:
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2015 | OriginalPaper | Buchkapitel

Overcoming Asynchrony: An Analysis of the Effects of Asynchronous Noise on Nearest Neighbor Synchronizations

verfasst von : Adam Hammouda, Andrew Siegel, Stephen Siegel

Erschienen in: Solving Software Challenges for Exascale

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

A simple model of noise with an adjustable level of asynchrony is presented. The model is used to generate synthetic noise traces in the presence of a representative bulk synchronous, nearest neighbor time stepping algorithm. The resulting performance of the algorithm is measured and compared to the performance of the algorithm in the presence of Gaussian distributed noise. The results empirically illustrate that asynchrony is a dominant mechanism by which many types of computational noise degrade the performance of bulk-synchronous algorithms, whether or not their macroscopic noise distributions are constant or random.

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Metadaten
Titel
Overcoming Asynchrony: An Analysis of the Effects of Asynchronous Noise on Nearest Neighbor Synchronizations
verfasst von
Adam Hammouda
Andrew Siegel
Stephen Siegel
Copyright-Jahr
2015
Buch
Solving Software Challenges for Exascale

Print ISBN: 978-3-319-15975-1

Electronic ISBN: 978-3-319-15976-8

Copyright-Jahr: 2015

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-15976-8_7