Simulación paramétrica paralela. Aplicación a modelos de predicción de inundaciones.

El modelado y la simulación de inundaciones provocadas por el desborde de ríos brinda sistemas computacionales para el estudio y la predicción de estos fenómenos naturales, con el objetivo de pronosticar su comportamiento. Estos sistemas necesitan tomar gran cantidad de datos de entrada para aumentar su precisión, como también deben generar múltiples escenarios para cubrir todas las situaciones de riesgo. Por esto, son de cómputo intensivo y pueden tomar días de procesamiento hasta lograr resultados. A este problema se le suma la falta de certeza en los valores de los datos de entrada del proceso. Mediante la programación paralela y los avances en cómputo de alto rendimiento en clusters de computadoras, se pretende atenuar el problema de la incertidumbre de los datos de entrada y optimizar el proceso de predicción mediante la simulación de múltiples escenarios. Con este trabajo se pretende desarrollar una metodología para optimizar la predicción de inundaciones provocadas por el desborde de ríos, en principio de llanuras o planicies, y en particular en la Cuenca del Río Salado o en el Paraná Medio.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Simulación paramétrica paralela. Aplicación a modelos de predicción de inundaciones.

El modelado y la simulación de inundaciones provocadas por el desborde de ríos brinda sistemas computacionales para el estudio y la predicción de estos fenómenos naturales, con el objetivo de pronosticar su comportamiento. Estos sistemas necesitan tomar gran cantidad de datos de entrada para aumentar su precisión, como también deben generar múltiples escenarios para cubrir todas las situaciones de riesgo. Por esto, son de cómputo intensivo y pueden tomar días de procesamiento hasta lograr resultados. A este problema se le suma la falta de certeza en los valores de los datos de entrada del proceso. Mediante la programación paralela y los avances en cómputo de alto rendimiento en clusters de computadoras, se pretende atenuar el problema de la incertidumbre de los datos de entrada y optimizar el proceso de predicción mediante la simulación de múltiples escenarios. Con este trabajo se pretende desarrollar una metodología para optimizar la predicción de inundaciones provocadas por el desborde de ríos, en principio de llanuras o planicies, y en particular en la Cuenca del Río Salado o en el Paraná Medio.Eje: Procesamiento Concurrente, Paralelo y DistribuidoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

GAPS : generador de aplicaciones sintéticas

Gaps es un generador de aplicaciones sintéticas de estructura compuesta Master/Worker de pipelines. Para crear una aplicación sintética, el investigador utilizará Gaspar, que recibe un fichero de texto con los parámetros de la aplicación a generar: cantidad de workers, etapas, tamaño de mensaje a enviar, etc., y genera un fichero con las propiedades de cada etapa. A partir de estos datos, Gaps, que esta hecho en C con MPI, genera y ejecuta la aplicación paralela. Estas aplicaciones se utilizan para comprobar en un entorno real los estudios analíticos que constituyen el modelo de rendimiento y sintonización dinámica.Gaps és un generador d'aplicacions sintètiques d'estructura composta Màster/Worker de pipelines. Per a crear una aplicació sintètica, d'investigador utilitzarà Gaspar, que rep un fitxer de text amb els paràmetres de l'aplicació a generar: quantitat de workers, etapes, grandària de missatge a enviar, etc., i genera un fitxer amb les propietats de cada etapa. A partir d'aquestes dades, Gaps, que està fet en C amb MPI, genera i executa l'aplicació paral·lela. Aquestes aplicacions s'utilitzen per a comprovar en un entorn real els estudis analítics que constitueixen el model de rendiment i sintonització dinàmica

Sintonización dinámica de aplicaciones MPI

En la actualidad, la computación de altas prestaciones está siendo utilizada en multitud de campos científicos donde los distintos problemas estudiados se resuelven mediante aplicaciones paralelas/distribuidas. Estas aplicaciones requieren gran capacidad de cómputo, bien sea por la complejidad de los problemas o por la necesidad de solventar situaciones en tiempo real. Por lo tanto se debe aprovechar los recursos y altas capacidades computacionales de los sistemas paralelos en los que se ejecutan estas aplicaciones con el fin de obtener un buen rendimiento. Sin embargo, lograr este rendimiento en una aplicación ejecutándose en un sistema es una dura tarea que requiere un alto grado de experiencia, especialmente cuando se trata de aplicaciones que presentan un comportamiento dinámico o cuando se usan sistemas heterogéneos. En estos casos actualmente se plantea realizar una mejora de rendimiento automática y dinámica de las aplicaciones como mejor enfoque para el análisis del rendimiento. El presente trabajo de investigación se sitúa dentro de este ámbito de estudio y su objetivo principal es sintonizar dinámicamente mediante MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment) una aplicación MPI empleada en computación de altas prestaciones que siga un paradigma Master/Worker. Las técnicas de sintonización integradas en MATE han sido desarrolladas a partir del estudio de un modelo de rendimiento que refleja los cuellos de botella propios de aplicaciones situadas bajo un paradigma Master/Worker: balanceo de carga y número de workers. La ejecución de la aplicación elegida bajo el control dinámico de MATE y de la estrategia de sintonización implementada ha permitido observar la adaptación del comportamiento de dicha aplicación a las condiciones actuales del sistema donde se ejecuta, obteniendo así una mejora de su rendimiento.En l'actualitat, la computació d'altes prestacions està sent utilitzada en multitud de camps científics on els diferents problemes estudiats es resolen mitjançant aplicacions paral·leles/distribuïdes. Aquestes aplicacions requereixen gran capacitat de còmput, bé sigui per la complexitat dels problemes o per la necessitat de solucionar situacions en temps real. Per tant s'ha d'aprofitar els recursos i altes capacitats computacionals dels sistemes paral·lels en els quals s'executen aquestes aplicacions amb la finalitat d'obtenir un bon rendiment. No obstant això, assolir aquest rendiment en una aplicació executant-se en un sistema és una tasca complexa que requereix d'un alt grau d'experiència, especialment quan es tracta d'aplicacions que presenten un comportament dinàmic o quan s'usen sistemes heterogenis. En aquests casos actualment es planteja realitzar una millora de rendiment automàtica i dinàmica de les aplicacions com la millor via per l'anàlisi del rendiment. El present treball d'investigació es situa dins d'aquest àmbit d'estudi i el seu objectiu principal és és sintonitzar dinàmicament mitjançant MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment) una aplicació MPI empleada en computació d'altes prestacions que segueixi un paradigma Master/Worker. Les tècniques de sintonització integrades en MATE han estat desenvolupades a partir de l'estudi d'un model de rendiment que reflecteix els colls d'ampolla propis d'aplicacions situades sota un paradigma Master/Worker: balanceig de càrrega i nombre de workers. L'execució de l'aplicació triada sota el control dinàmic de MATE i de l'estratègia de sintonització implementada ha permès observar l'adaptació del comportament d'aquesta aplicació a les condicions actuals del sistema on s'executa, obtenint així una millora en el seu rendiment.At the present time, high performance computing is used in a multitude of scientific fields, where the problems studied are resolved using parallel/distributed applications. These applications require an enormous computing capacity due to both the complexity of the problems and the necessity to solve them in real time situations. Therefore, the computational capacities and resources of the parallel systems, where these applications are executed, must be taken advantage of to attain this vital high performance. However, achieving high performance in applications executed in parallel systems is a complicated task that requires a high degree of experience, especially when dealing with applications with dynamic behaviour or those running on heterogenous systems. In these cases the use of automatic and dynamic performance improvements is proposed as a better approach to performance analysis. The research presented falls within this field of study and has the principle objective of dynamically tuning, using MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment), an MPI application which employs high performance computing following the Master/Worker paradigm. The tuning techniques integrated in MATE have been developed following a study of the performance model that reflects the bottlenecks specific to the Master/Worker paradigm: load balancing and the number of workers. The execution of the chosen application under the dynamic control of MATE using the tuning strategies implemented has permitted the observation of the behaviour of said application adapting to the changing conditions in the system where it is being executed, thus obtaining an improvement in the performance