Parallel approaches to shortest-path problems for multilevel heterogeneous computing

Existen diferentes algoritmos que solucionan problemas de computación del camino-más-corto. Estos problemas son clave dentro de la optimización combinatoria por sus múltiples aplicaciones en la vida real. Últimamente, el interés de la comunidad científica por ellos crece significativamente, no sólo por la amplia aplicabilidad de sus soluciones, sino también por el uso eficiente de la computación paralela. La aparición de nuevos modelos de programación junto con las modernas GPUs, ha enriquecido el rendimiento de los algoritmos paralelos anteriores, y ha propiciado la creación otros más eficientes. El uso conjunto de estos dispositivos junto con las CPUs conforman la herramienta perfecta para enfrentarse a los problemas más costosos del cálculo de caminos-más-cortos. Esta Tesis Doctoral aborda ambos contextos mediante: el desarrollo de nuevos planteamientos sobre GPUs para problemas de caminos-más-cortos, junto con el estudio de configuraciones óptimas; y el diseño de soluciones que combinan algoritmos secuenciales y paralelos en entornos heterogéneos.Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos

Easing parallel programming on heterogeneous systems

El modo más frecuente de resolver aplicaciones de HPC (High performance Computing) en tiempos de ejecución razonables y de una forma escalable es mediante el uso de sistemas de cómputo paralelo. La tendencia actual en los sistemas de HPC es la inclusión en la misma máquina de ejecución de varios dispositivos de cómputo, de diferente tipo y arquitectura. Sin embargo, su uso impone al programador retos específicos. Un programador debe ser experto en las herramientas y abstracciones existentes para memoria distribuida, los modelos de programación para sistemas de memoria compartida, y los modelos de programación específicos para para cada tipo de co-procesador, con el fin de crear programas híbridos que puedan explotar eficientemente todas las capacidades de la máquina. Actualmente, todos estos problemas deben ser resueltos por el programador, haciendo así la programación de una máquina heterogénea un auténtico reto. Esta Tesis trata varios de los problemas principales relacionados con la programación en paralelo de los sistemas altamente heterogéneos y distribuidos. En ella se realizan propuestas que resuelven problemas que van desde la creación de códigos portables entre diferentes tipos de dispositivos, aceleradores, y arquitecturas, consiguiendo a su vez máxima eficiencia, hasta los problemas que aparecen en los sistemas de memoria distribuida relacionados con las comunicaciones y la partición de estructuras de datosDepartamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)Doctorado en Informátic

Desarrollo de un modelo de programación para simplificar el uso de aceleradores hardware

Hoy en día el uso de aceleradores hardware, como las GPUs o las XeonPhi entre otros, está cada vez más extendido dentro del contexto de la computación de alto rendimiento. Desarrollar aplicaciones que usen estos aceleradores puede ser una tarea compleja, sobretodo si dicha aplicación conlleva una gestión no trivial de transferencias de memoria o una compleja configuración del dispositivo. En este proyecto se pretende desarrollar una biblioteca para el desarrollo de aplicaciones que usen aceleradores hardware. Esta biblioteca pretende liberar al programador de tediosas tareas como la gestión de transferencias, configuración del acelerador y la sincronización, entre otros, a la vez que se evitan posibles fallos de una incorrecta gestión manual.Grado en Ingeniería Informátic

Identification of Data Structure with Machine Learning: From Fisher to Bayesian networks

This thesis proposes a theoretical framework to thoroughly analyse the structure of a dataset in terms of a) metric, b) density and c) feature associations. To look into the first aspect, Fisher's metric learning algorithms are the foundations of a novel manifold based on the information and complexity of a classification model. When looking at the density aspect, the Probabilistic Quantum clustering, a Bayesian version of the original Quantum Clustering is proposed. The clustering results will depend on local density variations, which is a desired feature when dealing with heteroscedastic data. To address the third aspect, the constraint-based PC-algorithm is the starting point of many structure learning algorithms, it is focused on finding feature associations by means of conditional independent tests. This is then used to select Bayesian networks, based on a regularized likelihood score. These three topics of data structure analysis were fully tested with synthetic data examples and real cases, which allowed us to unravel and discuss the advantages and limitations of these algorithms. One of the biggest challenges encountered was related to the application of these methods to a Big Data dataset that was analysed within the framework of a collaboration with a large UK retailer, where the interest was in the identification of the data structure underlying customer shopping baskets

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 274, ESA 2023, Complete Volum

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volume

LIPIcs, Volume 244, ESA 2022, Complete Volum

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2019: libro de actas

Trabajos presentados en el XXI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC), celebrado en la provincia de San Juan los días 25 y 26 de abril 2019, organizado por la Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI) y la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan.Red de Universidades con Carreras en Informátic