Defining Asymptotic Parallel Time Complexity of Data-dependent Algorithms

The scientific research community has reached a stage of maturity where its strong need for high-performance computing has diffused into also everyday life of engineering and industry algorithms. In efforts to satisfy this need, parallel computers provide an efficient and economical way to solve large-scale and/or time-constrained problems. As a consequence, the end-users of these systems have a vested interest in defining the asymptotic time complexity of parallel algorithms to predict their performance on a particular parallel computer. The asymptotic parallel time complexity of data-dependent algorithms depends on the number of processors, data size, and other parameters. Discovering the main other parameters is a challenging problem and the clue in obtaining a good estimate of performance order. Great examples of these types of applications are sorting algorithms, searching algorithms and solvers of the traveling salesman problem (TSP). This article encompasses all the knowledge discovery aspects to the problem of defining the asymptotic parallel time complexity of datadependent algorithms. The knowledge discovery methodology begins by designing a considerable number of experiments and measuring their execution times. Then, an interactive and iterative process explores data in search of patterns and/or relationships detecting some parameters that affect performance. Knowing the key parameters which characterise time complexity, it becomes possible to hypothesise to restart the process and to produce a subsequent improved time complexity model. Finally, the methodology predicts the performance order for new data sets on a particular parallel computer by replacing a numerical identification. As a case of study, a global pruning traveling salesman problem implementation (GP-TSP) has been chosen to analyze the influence of indeterminism in performance prediction of data-dependent parallel algorithms, and also to show the usefulness of the defined knowledge discovery methodology. The subsequent hypotheses generated to define the asymptotic parallel time complexity of the TSP were corroborated one by one. The experimental results confirm the expected capability of the proposed methodology; the predictions of performance time order were rather good comparing with real execution time (in the order of 85%)

z/WORKSPACE

El proyecto presentado tiene como finalidad definir e implementar un sistema de gestión documental (CMS) a nivel informático para la empresa FIATC Seguros que proporcione los métodos necesarios para la buena gestión de la documentación.El projecte presentat té com a finalitat definir i implementar un sistema de gestió documental (CMS) a nivell informàtic per a l'empresa FIATC Seguros, que proporcioni els mètodes necessaris per la bona gestió de la documentació

Un modelo analítico para la predicción del rendimiento en reconstrucción tomográfica.

Los estudios tridimensionales (3D) de especímenes biológicos a niveles subcelulares han sido posible gracias a la tomografía electrónica, al procesamiento de imágenes y a las técnicas de reconstrucción 3D. Para lograr la demanda de los requerimientos computacionales de grandes volúmenes, se han aplicado estrategias de paralelización con descomposición de dominio. Aunque esta combinación ya ha probado ser útil para tomografía electrónica de especímenes biológicos, un modelo de predicción de rendimiento aún no ha sido descrito. Tal modelo debería permitir conocer la aplicación paralela y predecir su funcionamiento bajo diferentes parámetros o plataformas hardware. Este artículo describe un modelo analítico de predicción de rendimiento para BPTomo, una aplicación paralela para reconstrucción tomográfica. El funcionamiento de la aplicación es analizado paso a paso para crear una formulación analítica del problema. El modelo es validado comparando los tiempos estimados para conjuntos de datos representativos con tiempos medidos en un cluster tipo beowulf.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Un modelo analítico para la predicción del rendimiento en reconstrucción tomográfica.

Los estudios tridimensionales (3D) de especímenes biológicos a niveles subcelulares han sido posible gracias a la tomografía electrónica, al procesamiento de imágenes y a las técnicas de reconstrucción 3D. Para lograr la demanda de los requerimientos computacionales de grandes volúmenes, se han aplicado estrategias de paralelización con descomposición de dominio. Aunque esta combinación ya ha probado ser útil para tomografía electrónica de especímenes biológicos, un modelo de predicción de rendimiento aún no ha sido descrito. Tal modelo debería permitir conocer la aplicación paralela y predecir su funcionamiento bajo diferentes parámetros o plataformas hardware. Este artículo describe un modelo analítico de predicción de rendimiento para BPTomo, una aplicación paralela para reconstrucción tomográfica. El funcionamiento de la aplicación es analizado paso a paso para crear una formulación analítica del problema. El modelo es validado comparando los tiempos estimados para conjuntos de datos representativos con tiempos medidos en un cluster tipo beowulf.Eje: II - Workshop de computación gráfica, imágenes y visualizaciónRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

BECOME: A Modular Recommender System for Coaching and Promoting Empowerment in Healthcare

In this chapter, we present BECOME (Behavior Change recOMender systEm), a modular Recommender System built to cope with issues like personalization, adaptation, and delivery of contents pertinently designed to solve idiosyncrasies of various topics in the healthcare field. The main objective is to empower citizens or patients to make informed decisions to improve their health condition. It deals with a double-edged personalization process as one of the key aspects to fostering self-empowerment: content dynamically personalized and adapted as new information is gathered and flexibility in the strategies and timings of the delivery. Thus, we take personalization one step further by not only tailoring the content, which is the standard customization strategy, but also adapting its timings and complexity in a dynamic manner while dealing with the feeling of having an entity (the coach) behind, ready to help. To show the modularity of the system and the diverse ways of interaction, different studies representing various use cases are presented

¿Podemos predecir en algoritmos paralelos no deterministas?

penden

Defining Asymptotic Parallel Time Complexity of Data-dependent Algorithms

The scientific research community has reached a stage of maturity where its strong need for high-performance computing has diffused into also everyday life of engineering and industry algorithms. In efforts to satisfy this need, parallel computers provide an efficient and economical way to solve large-scale and/or time-constrained problems. As a consequence, the end-users of these systems have a vested interest in defining the asymptotic time complexity of parallel algorithms to predict their performance on a particular parallel computer. The asymptotic parallel time complexity of data-dependent algorithms depends on the number of processors, data size, and other parameters. Discovering the main other parameters is a challenging problem and the clue in obtaining a good estimate of performance order. Great examples of these types of applications are sorting algorithms, searching algorithms and solvers of the traveling salesman problem (TSP). This article encompasses all the knowledge discovery aspects to the problem of defining the asymptotic parallel time complexity of datadependent algorithms. The knowledge discovery methodology begins by designing a considerable number of experiments and measuring their execution times. Then, an interactive and iterative process explores data in search of patterns and/or relationships detecting some parameters that affect performance. Knowing the key parameters which characterise time complexity, it becomes possible to hypothesise to restart the process and to produce a subsequent improved time complexity model. Finally, the methodology predicts the performance order for new data sets on a particular parallel computer by replacing a numerical identification. As a case of study, a global pruning traveling salesman problem implementation (GP-TSP) has been chosen to analyze the influence of indeterminism in performance prediction of data-dependent parallel algorithms, and also to show the usefulness of the defined knowledge discovery methodology. The subsequent hypotheses generated to define the asymptotic parallel time complexity of the TSP were corroborated one by one. The experimental results confirm the expected capability of the proposed methodology; the predictions of performance time order were rather good comparing with real execution time (in the order of 85%)

z/WORKSPACE

El proyecto presentado tiene como finalidad definir e implementar un sistema de gestión documental (CMS) a nivel informático para la empresa FIATC Seguros que proporcione los métodos necesarios para la buena gestión de la documentación.El projecte presentat té com a finalitat definir i implementar un sistema de gestió documental (CMS) a nivell informàtic per a l'empresa FIATC Seguros, que proporcioni els mètodes necessaris per la bona gestió de la documentació

¿Podemos predecir en algoritmos paralelos no deterministas?

¿Podemos predecir en algoritmos paralelos no deterministas? Sí, es posible. A lo largo de este documento se demostrará esta afirmación. La evaluación científica de algoritmos para solucionar todo tipo de problemas es uno de los puntos clave en ciencias de la computación. En el terreno de ciencia computacional (una disciplina emergente) continuamente surgen nuevos desafíos