Estudio comparativo de las prestaciones de diferentes modelos de programación paralela

Abstract

[ES] Hoy día disponemos de múltiples soluciones para el procesamiento de grandes volúmenes de datos, pero no es trivial seleccionar la más adecuada para cada tipo de situación. Debemos tener en cuenta, en cada caso, el tipo de hardware disponible, la cantidad de información que queremos procesar y la tecnología software aplicable entre otros muchos aspectos. En este trabajo hemos profundizado en distintos paradigmas de programación tanto paralela como distribuida. Basándonos en un sencillo algoritmo de multiplicación de matrices, hemos realizado diversas implementaciones a partir de distintas soluciones software (MPI, OpenMP, Pthreads, CUDA, etc) y las hemos probado sobre diversos tipos de hardware (procesadores, tarjetas gráficas y coprocesadores vectoriales), realizando un análisis de los resultados y extrayendo conclusiones.

[EN] Nowadays, we have a lot of solutions to process big amounts of data, but it is not easy to select the most adequate on each kind of situation. We should take care of: The different available hardwares, the amount of data to process and the applicable software technology In this study we went in depth with different paradigms for parallel and distributed programing. We have taken a simple matrix multiplication algorithm as base to develop various implementations using different software solutions (MPI, OpenMP, Pthreads, CUDA, etc) and we tested them over different types of hardware (processors, coprocessors and graphics cards) making an analysis of the results and drawing conclusions.