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Análisis del rendimiento en computación de altas prestaciones
| dc.contributor.advisor | Blanco Pérez, Vicente José | |
| dc.contributor.author | Zanardi Francisco, Ariane | |
| dc.contributor.other | Grado en Ingeniería Informática | |
| dc.date.accessioned | 2020-09-28T12:30:20Z | |
| dc.date.available | 2020-09-28T12:30:20Z | |
| dc.date.issued | 2020 | |
| dc.identifier.uri | http://riull.ull.es/xmlui/handle/915/21344 | |
| dc.description.abstract | La Computación de Alto Rendimiento está ganando fuerza en una gran variedad de campos. Podemos encontrar el uso de esta rama de la informática en nuestro día a día, desde aplicaciones móviles y redes sociales, hasta la previsión meteorológica y el desarrollo de medicamentos. Es por eso que esta herramienta debe usarse correctamente, buscando los mejores resultados en un tiempo razonable. Para lograrlo, los métodos y herramientas de Análisis del Rendimiento que se encargan de estudiar el comportamiento de los programas que se ejecutan en este tipo de sistemas son de una importancia capital, con el fin de optimizar el proceso de desarrollo y los algoritmos implementados. Los objetivos principales de este proyecto buscan, por un lado, mejorar la salida de la herramienta CALL con la que se obtienen distintas métricas de rendimiento de un algoritmo y, por otro, realizar a modo de ejemplo un análisis de rendimiento con dos algoritmos distintos pero que buscan resolver el mismo problema. Esta comparativa pretende demostrar la importancia de la visualización de los datos y del estudio del rendimiento de los algoritmos y aplicaciones en Computación de Altas Prestaciones. | |
| dc.description.abstract | High Performance Computing (HPC) is gaining strength in a great variety of fields. We can find the use of this type of computing technology in many usual software applications: from mobile applications and social networks, to weather forecasting and pharmaceuticals development for instance. For this reason, HPC technology must be used correctly, looking for the best results and performance. To achieve this goal, Performance Analysis methods and tools used to study the behavior of the programs executed in this kind of systems have a great importance. These methodologies help to optimize the development process and to implemented better algorithms. Two main goals are stated in this proyect: first, to improve the output of the instrumentation tool CALL, a tool with the ability to obtain different performance metrics of an algorithm. JSON, a modern data format is used for this purpose. Second, to develop a set of python scripts to analyze the performance data obtained for two different algorithms but seeking to solve the same problem. This comparison aims to demonstrate the importance of visualizing data and studying the performance of algorithms and applications in HPC. | |
| dc.format.mimetype | application/pdf | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.rights | Licencia Creative Commons (Reconocimiento-No comercial-Sin obras derivadas 4.0 Internacional) | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es_ES | |
| dc.subject | Computación en paralelo | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| dcterms.title | Análisis del rendimiento en computación de altas prestaciones |
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