Los importantes avances en la investigación, de numerosas áreas de conocimiento, han venido propiciados por una mejora en las estrategias de computación empleadas. A modo de ejemplo, la Computación de Altas Prestaciones permite la utilización colaborativa de múltiples procesadores para acelerar la resolución de problemas científicos, e incluso abordar problemas de mayor dimensión.

Sin embargo, existen diversas aplicaciones cuyos requisitos computacionales pueden llegar a exceder la capacidad de cómputo de una única organización. En este sentido, los recientes incrementos en el ancho de banda de las redes de comunicaciones han propiciado la idea de unir recursos computacionales geográficamente distribuidos, proporcionando una infraestructura global de computación conocida como el Grid.

En esta tesis se combina la Computación de Altas Prestaciones y la Computación en Grid con el objetivo de acelerar la ejecución de aplicaciones científicas, y permitir la resolución de problemas que no pueden ser abordados, en tiempo razonable, con los recursos de una sola organización.

Para ello se ha desarrollado un sistema que ofrece una capa de abstracción que simplifica la ejecución de aplicaciones científicas generales sobre infraestructuras Grid. Este sistema, denominado GMarte, ofrece funcionalidad de metaplanificación de tareas para la ejecución concurrente de aplicaciones paralelas sobre recursos basados en Globus Toolkit, el software estándar en Grids computacionales. Posteriormente, y de acuerdo a la tendencia actual hacia las arquitecturas software orientadas a servicios, se ha construido un servicio Grid de metaplanificación genérico, interoperable y basado en tecnologías estándar. Este servicio Grid aporta funcionalidad de metaplanificador a múltiples clientes, que interactúan con él por medio de herramientas gráficas de alto nivel, utilizando mecanismos de seguridad para la protección de datos. De esta manera se consigue simplificar y potenciar la utilización de las tecnologías Grid para la ejecución eficiente de aplicaciones científicas.

La estrategia de computación propuesta se ha utilizado en dos aplicaciones biomédicas: la simulación de la actividad eléctrica cardiaca y el diseño de proteínas de propósito específico. Para ello se ha desarrollado, en primer lugar, un sistema de simulación paralelo de la propagación del potencial de acción en tejidos cardiacos. En segundo lugar se ha implementado un sistema eficiente para el diseño de proteínas de propósito específico. En ambos casos, la utilización de la Computación de Altas Prestaciones ha permitido acelerar las ejecuciones y abordar problemas de mayor dimensión.

Finalmente se han realizado ejecuciones de ambas aplicaciones sobre diversos despliegues computacionales Grid, con el objetivo de evaluar las ventajas de una estrategia que combina ambas técnicas computacionalmente avanzadas.