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dc.contributor.advisor | González Escribano, Arturo | es |
dc.contributor.author | Baeza Sanz, Carlos | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática | es |
dc.date.accessioned | 2015-12-22T19:19:32Z | |
dc.date.available | 2015-12-22T19:19:32Z | |
dc.date.issued | 2015 | |
dc.identifier.uri | http://uvadoc.uva.es/handle/10324/15192 | |
dc.description.abstract | El paralelismo de datos es un paradigma de computación paralela donde se ejecutan las mismas tareas sobre diferentes datos de una estructura. Repartiendo adecuadamente los datos entre los diferentes elementos de proceso se reparten las tareas a realizar y se incrementa la velocidad de ejecución. La política de partición de datos empleada influye en gran medida en el rendimiento final de la aplicación y debe de ser elegida teniendo en cuenta el tipo de problema que se quiere paralelizar. Este proyecto se centra en el estudio de una política de partición de datos compleja: la partición bloque-cíclica. Se estudia el efecto en el rendimiento de un parámetro clave de esta política, el tamaño de bloque. Así mismo, se estudia el impacto del sistema de almacenamiento y acceso a los datos de estructura tipo array cuando se utiliza esta técnica de partición. El estudio se realizará en el contexto del desarrollo de Hitmap, una biblioteca de funciones para la programación de aplicaciones paralelas basadas en el manejo de arrays jerárquicos. | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject | [Pendiente de asignar] | es |
dc.title | Explotación de una política de partición de datos para aplicaciones paralelas | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | es |
dc.description.degree | Grado en Ingeniería Informática | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International |
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- Trabajos Fin de Grado UVa [27929]
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