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- W2489399803 abstract "En el entorno actual, diversas ramas de las ciencias, tienen la necesidad de auxiliarse de la computacion de altas prestaciones para la obtencion de resultados a relativamente corto plazo. Ello es debido fundamentalmente, al alto volumen de informacion que necesita ser procesada y tambien al costo computacional que demandan dichos calculos. El beneficio al realizar este procesamiento de manera distribuida y paralela, logra acortar de manera notable los tiempos de espera en la obtencion de los resultados. Para soportar ello, existen fundamentalmente dos modelos de programacion ampliamente extendidos: el modelo de paso de mensajes a traves de librerias basadas en el estandar MPI, y el de memoria compartida con la utilizacion de OpenMP. Las aplicaciones hibridas son aquellas que combinan ambos modelos con el fin de aprovechar en cada caso, las potencialidades especificas del paralelismo en cada uno. Lamentablemente, la practica ha demostrado que la utilizacion de esta combinacion de modelos, no garantiza necesariamente una mejoria en el comportamiento de las aplicaciones. Existen varios parametros que deben ser considerados a determinar la configuracion de la aplicacion que proporciona el mejor tiempo de ejecucion. El numero de proceso que se debe utilizar, el numero de hilos en cada nodo, la distribucion de datos entre procesos e hilos, y asi sucesivamente, son parametros que afectan seriamente elrendimiento de la aplicacion. El valor apropiado de tales parametros depende, por una parte, de las caracteristicas de arquitectura del sistema (latencia de las comunicaciones, el ancho de banda de comunicacion, el tamano y la distribucion de los niveles de memoria cache, la capacidad de computo, etc.) y, por otro lado, de la caracteristicas propias del comportamiento de la aplicacion. La contribucion fundamental de esta tesis radica en la utilizacion de una tecnica novedosa para la prediccion del rendimiento y la eficiencia de aplicaciones hibridas de tipo Master/Worker. En particular, dentro del mundo del aprendizaje automatizado, este metodo de prediccion es conocido como arboles de regresion basados en modelos analiticos. Los resultados experimentales obtenidos permiten ser optimista en cuanto al uso de este algoritmo para la prediccion de ambas metricas o para la seleccion de la mejor configuracion de parametros de ejecucion de la aplicacion." @default.
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