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Energy-aware matrix computations on multithreaded architectures

  • Autores: Manuel Francisco Dolz Zaragozá Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Pedro Alonso Jordá (dir. tes.) Árbol académico, Enrique Salvador Quintana Ortí (codir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universitat Jaume I ( España ) en 2014
  • Idioma: inglés
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Jesús Carretero Pérez (presid.) Árbol académico, Rafael Mayo Gual (secret.) Árbol académico, Antonio M. Vidal Maciá (voc.) Árbol académico, Thomas Ludwig (voc.) Árbol académico, Francisco Daniel Igual Peña (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: TDX
  • Resumen
    • Desde hace décadas, la computación de altas prestaciones ha concentrado sus esfuerzos en la optimización de algoritmos aplicados a la resolución de problemas complejos que aparecen en un amplio abanico de aplicaciones de casi todas las áreas científicas y tecnológicas. En este sentido el uso de herramientas y técnicas, tales como la computación paralela y distribuida, han impulsado la mejora de las prestaciones en este tipo de algoritmos y aplicaciones. Hoy en día, el término optimización hace referencia a la reducción del tiempo de ejecución, aunque también a la energía necesaria para su cómputo.

      La búsqueda de soluciones verdes o fuentes de energía alternativas que permitan reducir las emisiones de CO2 a la atmósfera demuestran la creciente preocupación por el medio ambiente. En el ámbito de las tecnologías de la información y, más concretamente, en la computación de altas prestaciones, la comunidad científico-técnica muestra especial interés en el desarrollo de componentes, herramientas y técnicas que permitan minimizar el consumo energético. En este sentido, se pretende que las aplicaciones sean conscientes de la energía disipada, tanto en el sistema operativo como en las bibliotecas de cómputo, comunicación y aplicaciones paralelas.

      Los objetivos de la presente tesis están orientados al estudio, análisis y aprovechamiento de las técnicas de ahorro disponibles en las arquitecturas de computadores multinúcleo e híbridas (CPU-GPU) actuales actuales con el fin de mejorar el rendimiento energético en aplicaciones que requieren la resolución de problemas de álgebra lineal densa y dispersa. Los resultados experimentales obtenidos que validan las ganancias conseguidas mediante medidores de energía, consiguiendo destacables ahorros energéticos y manteniendo un constante compromiso entre prestaciones y ahorros generados.


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