Easing parallel programming on heterogeneous systems
- Autores: Ana Moretón Fernández
- Directores de la Tesis: Arturo González Escribano (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad de Valladolid ( España ) en 2018
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Jose Daniel Garcia Sanchez (presid.) , Yuri Torres de la Sierra (secret.) , Herbert Kuchen (voc.)
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: UVADOC
- Resumen
El modo más frecuente de resolver aplicaciones de HPC (High performance Computing) en tiempos de ejecución razonables y de una forma escalable es mediante el uso de sistemas de cómputo paralelo. La tendencia actual en los sistemas de HPC es la inclusión en la misma máquina de ejecución de varios dispositivos de cómputo, de diferente tipo y arquitectura. Sin embargo, su uso impone al programador retos específicos. Un programador debe ser experto en las herramientas y abstracciones existentes para memoria distribuida, los modelos de programación para sistemas de memoria compartida, y los modelos de programación específicos para para cada tipo de co-procesador, con el fin de crear programas híbridos que puedan explotar eficientemente todas las capacidades de la máquina. Actualmente, todos estos problemas deben ser resueltos por el programador, haciendo así la programación de una máquina heterogénea un auténtico reto.
Esta Tesis trata varios de los problemas principales relacionados con la programación en paralelo de los sistemas altamente heterogéneos y distribuidos. En ella se realizan propuestas que resuelven problemas que van desde la creación de códigos portables entre diferentes tipos de dispositivos, aceleradores, y arquitecturas, consiguiendo a su vez máxima eficiencia, hasta los problemas que aparecen en los sistemas de memoria distribuida relacionados con las comunicaciones y la partición de estructuras de datos.
