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Modelo de estimación de rendimiento para arquitecturas paralelas heterogéneas

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Modelo de estimación de rendimiento para arquitecturas paralelas heterogéneas

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dc.contributor.advisor Vidal Maciá, Antonio Manuel es_ES
dc.contributor.author González García, Cristina Yenyxe es_ES
dc.date.accessioned 2013-02-22T10:36:25Z
dc.date.available 2013-02-22T10:36:25Z
dc.date.created 2012-02-29
dc.date.issued 2013-02-22
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/27244
dc.description.abstract [ES] Un modelo de estimación de rendimiento predice el coste de un algoritmo a partir de una serie de parámetros. En el campo de la computación paralela en CPU se dispone de múltiples modelos para realizar esta estimación de manera teórica, pero si el algoritmo se ejecuta sobre una GPU solo existen unos pocos que presentan importantes carencias. El objetivo de este trabajo es cubrir de alguna manera este vacío, proporcionando un modelo de alto nivel que permita estimar costes de una manera sencilla y que dé soporte para la evaluación de algoritmos ejecutados sobre arquitecturas heterogéneas. Para ello, se comparan varios modelos de GPU ya existentes, y el que exhibe un mejor rendimiento es tomado como base y se le añaden nuevas consideraciones para mejorar las estimaciones. Finalmente, se implementan varios algoritmos para validar las estimaciones del nuevo modelo, comparándolo con los resultados experimentales y con los obtenidos con el modelo de referencia. Dichos algoritmos son la reducción, el producto matriz-vector y la factorización de Cholesky. es_ES
dc.description.abstract [EN] A performance model predicts the cost of an algorithm, based on a set of parameters. In the field of parallel CPU computing there are many models which allow to perform a theoretical estimation, but just a few of them exist for algorithms executed in GPU, which present important limitations. This work aims to fulfill this void, providing a high-level model which allows to estimate cost easily and supports evaluating algorithms executed in heterogeneous architectures. In order achieve this goal, previous GPU models are compared using some simple algorithms, and the model which exhibits the best performance is taken as a basis and new considerations are included in order to improve its estimations. Finally, some algorithms are implemented in order to validate the new model estimations, compared both with experimental results and the ones got with the base model. These algorithms are reduction, matrix-vector product and Cholesky's decomposition. es_ES
dc.format.extent 137 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd) es_ES
dc.subject Gpu es_ES
dc.subject Computación paralela es_ES
dc.subject Modelo de estimación de rendimiento es_ES
dc.subject Parallel computing es_ES
dc.subject Performance estimation model es_ES
dc.subject.other Máster Universitario en Computación Paralela y Distribuida-Màster Universitari en Computació Paral·Lela i Distribuïda es_ES
dc.title Modelo de estimación de rendimiento para arquitecturas paralelas heterogéneas es_ES
dc.type Tesis de máster es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Servicio de Alumnado - Servei d'Alumnat es_ES
dc.description.bibliographicCitation González García, CY. (2012). Modelo de estimación de rendimiento para arquitecturas paralelas heterogéneas. http://hdl.handle.net/10251/27244 es_ES
dc.description.accrualMethod Archivo delegado es_ES


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