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dc.rights.licensehttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/en_US
dc.contributorGiulianelli, Danielspa
dc.contributorDe Luca, Gracielaspa
dc.creatorGiulianelli, Danielspa
dc.creatorDe Luca, Gracielaspa
dc.creatorCasas, Nicanorspa
dc.creatorDíaz, Federicospa
dc.creatorMartín, Sergiospa
dc.creatorValiente, Waldospa
dc.creatorMaximiliano, Jesus Hernanspa
dc.date2015-12-31-
dc.date.accessioned2019-10-23T18:41:22Z-
dc.date.available2019-10-23T18:41:22Z-
dc.identifier.citationGiulianelli, D.; De Luca, G.; Casas , N.; Díaz, F.; Martín ,S.;Valiente, W.; Maximiliano, J. H.(2015) Aplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardware. [Archivo PDF]. San Justo: Universidad Nacional de La Matanza. Recuperado de http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410spa
dc.identifier.urihttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/410en
dc.descriptionEn este proyecto de investigación está enfocado primeramente en desarrollar técnicas de optimización basadas en información de bajo nivel obtenida directamente del hardware de las unidades de procesamiento gráfico (conocido como GPU), que puedan ser aplicadas a todo tipo de algoritmos científicos en una o varias computadoras con GPU conectadas en red. Se investigó cómo los indicadores de hardware de la GPU proveen dicha información, investigamos cuál es el efecto de cada indicador por separado o de varios en conjunto sobre el rendimiento de los algoritmos ejecutados. Para esto utilizamos herramientas de profiling provistas por los fabricantes de las GPU. Luego se probaron optimizaciones en distinto algoritmos científicos tales como el N-Body para simulaciones gravitatorias, Schönhage-Strassen para multiplicación de enteros, y SGP4/SDP4 para predicción de posición orbital de satélites artificiales, BLAS en matrices dispersas, entre otros. Se evaluó en la etapa final cuales son los indicadores y técnicas de optimización comunes a los diferentes algoritmos, y una guía de optimización utilizando indicadores de hardware de GPU que pueda ser utilizada por científicos y programadores de cualquier área tanto para una sola computadora, como para un clúster de computadoras con GPU conectadas por red.spa
dc.descriptionFil: . Giulianelli, Daniel. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionFil:. De Luca, Graciela. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionFil:. Casas , Nicanor.Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionFil:. Díaz, Federico.Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionFil:. Martín ,Sergio. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionFil:. Valiente, Waldo. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.descriptionMaximiliano, Jesus Hernan. Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas; Argentina.spa
dc.formatapplication/pdfen_US
dc.languagespaen_US
dc.publisherUniversidad Nacional de La Matanza, Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicasspa
dc.relationAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5 AR)en_US
dc.relation.hasversionhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/407-
dc.relation.hasversionhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/408-
dc.relation.hasversionhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/409-
dc.relation.hasversionhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/412-
dc.relation.hasversionhttp://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/413-
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectHARDWAREen_US
dc.subjectGP-GPUen_US
dc.subjectOPTIMIZACIONspa
dc.subjectMatrices dispersasspa
dc.titleAplicación de GP-GPU Computing para la optimización de algoritmos científicos mediante el uso de profiling de hardwarespa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/reporten_US
dc.typeinfo:ar-repo/semantics/informe técnicoen_US
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionen_US
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