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Distributed model validation with Epsilon

机译:用epsilon分布式模型验证

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摘要

Scalable performance is a major challenge with current model management tools. As the size and complexity of models and model management programs increases and the cost of computing falls, one solution for improving performance of model management programs is to perform computations on multiple computers. In this paper, we demonstrate a low-overhead data-parallel approach for distributed model validation in the context of an OCL-like language. Our approach minimises communication costs by exploiting the deterministic structure of programs and can take advantage of multiple cores on each (heterogeneous) machine with highly configurable computational granularity. Our performance evaluation shows that the implementation is extremely low overhead, achieving a speed up of 24.5 x with 26 computers over the sequential case, and 122 x when utilising all six cores on each computer.
机译:可扩展性能是当前模型管理工具的主要挑战。 随着模型和模型管理计划的规模和复杂性增加和计算下降的成本,用于提高模型管理程序性能的一种解决方案是在多台计算机上执行计算。 在本文中,我们展示了一种在OCL的语言的上下文中的分布式模型验证的低开销数据并行方法。 我们的方法通过利用程序的确定性结构来最大限度地减少通信成本,并且可以利用具有高可配置的计算粒度的每个(异构)机器上的多个核心。 我们的性能评估表明,实现的开销极低,在每台计算机上使用所有六个核心,在连续情况下实现24.5倍的速度为24.5倍。

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