2026-05-05T23:04:53Zhttps://uvadoc.uva.es/oai/requestoai:uvadoc.uva.es:10324/504062021-11-18T21:51:15Zcom_10324_38col_10324_852
Triangularización de espacios de datos a través de la librería Hitmap
Prieto Tárrega, Hugo
Torres de la Sierra, Yuri
Santamaría Valenzuela, María Inmaculada
Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid
Actualmente, el paradigma de la computación paralela es ampliamente utilizado por
cientificos e investigadores para la resolución de problemas de cálculo con gran carga
computacional. En la lista de TOP 500 se refleja el ranking con los 500 supercomputadores
más potentes del mundo que existen en la actualidad. Estos sistemas son empleados para
realizar cálculos con grandes volúmenes de datos en diferentes áreas de conocimiento tales
como las matemáticas, la astronomía, la biología o la medicina.
Dentro del paradigma de la computación paralela destacamos la técnica denominada como
“Tiling". Esta técnica consiste en el reparto de la carga computacional entre diferentes
unidades computaciones. Este reparto de carga se consigue a través del particionado del
espacio de memoria donde se alojan los datos. Se realiza una división del dominio de datos
del problema en bloques asignados a cada procesador.
Hitmap es una librería diseñada por el grupo de investigación Trasgo que aúna mecanismos
de comunicación así como mecanismos del particionado de datos. Este particionado se
realiza con bloques de forma rectangular modelados a través de la estructura de datos
Shape, que permite la creación de polígonos rectangulares de n-dimensiones.
En este trabajo se desarrolla una extensión de la librería Hitmap para la triangularización
del espacio de datos. Esta técnica se implementa a través de particiones triangulares de
memoria permitiendo al sistema de cómputo paralelo aprovechar mejor la geometría del
espacio de datos en ciertos tipos de problema, para reducir, en la medida de lo posible, las
operaciones de comunicación y sincronización. Para realizar este particionado en polígonos
triangulares se desarrollan los algoritmos de intersección, diferencia y unión.
Nowadays, the paradigm of parallel computing is widely used by scientists and researchers
for solving computational problems with high computational load. The TOP 500 list
reflects the ranking of the 500 most powerful supercomputers in the world that currently
exist. These systems are used to perform calculations with large volumes of data in
dfferent areas of knowledge such as mathematics, astronomy, biology or medicine.
Within the paradigm of parallel computing we highlight the technique known as "Tiling".
This technique consists of the distribution of the computational load between different
computational units. This load sharing is achieved through the partitioning of the memory
space where the data is stored. The data domain of the problem is divided into blocks
assigned to each processor.
Hitmap is a library designed by the Trasgo research group that combines communication
mechanisms as well as data partitioning mechanisms. This partitioning is done with
rectangular shaped blocks modeled through the Shape data structure, which allows the
creation of n-dimensional rectangular polygons.
In this project an extension of the Hitmap library is developed for the triangularization of
the data space. This technique is implemented through triangular memory partitions,
allowing the parallel computing system to take better advantage of the geometry of the
data space in certain types of problems, to reduce, as far as possible, the communication
and synchronization operations. To carry out this partitioning in triangular polygons, the
intersection, difference and union algorithms are developed.
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info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
https://uvadoc.uva.es/handle/10324/50406
spa
info:eu-repo/semantics/openAccess
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