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Diseño, estudio y evaluación de librerías de numéricas en lenguajes de alto nivel para arquitecturas paralelas

  • Autores: Vicente Galiano Ibarra Árbol académico
  • Directores de la Tesis: Violeta Migallón Gomis (dir. tes.) Árbol académico, José Penadés Martínez (dir. tes.) Árbol académico
  • Lectura: En la Universidad Miguel Hernández de Elche ( España ) en 2007
  • Idioma: español
  • Tribunal Calificador de la Tesis: Enrique Salvador Quintana Ortí (presid.) Árbol académico, Héctor Migallón Gomis (secret.) Árbol académico, Vicente Emilio Vidal Gimeno (voc.) Árbol académico, María del Carmen Perea Marco (voc.) Árbol académico, Josep Arnal García (voc.) Árbol académico
  • Enlaces
    • Tesis en acceso abierto en: RediUMH
  • Resumen
    • Este trabajo se engloba dentro del campo de la realización de librerías computacionales para el desarrollo de aplicaciones científicas de altas prestaciones, librerías que trabajan sobre entornos computacionales de altas prestaciones, en particular sobre multiprocesadores de memoria distribuida, aunque pueden extenderse a multiprocesadores de memoria compartida, En particular se desarrolla un conjunto de interfaces de alto nivel a una parte importante de la colección de librerías ACTS, sin pérdida significativa de eficiencia. Estas librerías conforman un conjunto de rutinas útiles en el desarrollo de aplicaciones científicas de altas prestaciones utilizando código robusto y escalable. El trabajo desarrollado denominado PyACTS, opta por el lenguaje de programación Python para el desarrollo de las interfaces de alto nivel con el fin de proporcionar un acceso sencillo a dichas librerías. Dentro del paquete PyACTS que ha sido desarrollado en este trabajo se incluye los módulos PyBLACS, PyPBLAS y PyScaLAPACK que permiten el acceso en alto nivel a las librerías BLACS, PBLAS y ScaLAPACK pertenecientes a la colección ACTS. Estas librerías implementan diversas operaciones de álgebra lineal con matrices densas (PyPBLAS), resolución de sistemas de ecuaciones lineales, problemas de mínimos cuadrados, obtención de valores propios y descomposición en valores singulares, obtención de valores propios en matrices simétricas, además de un conjunto extenso de rutinas computacionales complementarias (PyScaLAPACK) y permiten la ejecución de comunicaciones en el entorno paralelo sin pérdida de ancho de banda (PyBLACS).

      Adicionalmente, se adjunta una interfaz al estándar de gestión de datos de grandes dimensiones netCDF. Para ello se ha desarrollado PyPNetCDF, librería que permite el acceso en paralelo a ficheros netCDF desde el lenguaje de alto nivel escogido en este trabajo (Python).


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