Factores de rendimiento asociados a SPMD

Actualmente existen muchas aplicaciones paralelas/distribuidas en las cuales SPMD es el paradigma más usado. Obtener un buen rendimiento en una aplicación paralela de este tipo es uno de los principales desafíos dada la gran cantidad de aplicaciones existentes. Este objetivo no es fácil de resolver ya que existe una gran variedad de configuraciones de hardware, y también la naturaleza de los problemas pueden ser variados así como la forma de implementarlos. En consecuencia, si no se considera adecuadamente la combinación "software/hardware" pueden aparecer problemas inherentes a una aplicación iterativa sin una jerarquía de control definida de acuerdo a este paradigma. En SPMD todos los procesos ejecutan el mismo código pero computan una sección diferente de los datos de entrada. Una solución a un posible problema del rendimiento es proponer una estrategia de balance de carga para homogeneizar el cómputo entre los diferentes procesos. En este trabajo analizamos el benchmark CG con cargas heterogéneas con la finalidad de detectar los posibles problemas de rendimiento en una aplicación real. Un factor que determina el rendimiento en esta aplicación es la cantidad de elementos nonzero contenida en la sección de matriz asignada a cada proceso. Determinamos que es posible definir una estrategia de balance de carga que puede ser implementada de forma dinámica y demostramos experimentalmente que el rendimiento de la aplicación puede mejorarse de forma significativa con dicha estrategia.There currently are many 'parallel/distributed' applications that use the SPMD paradigm. Getting a good performance in a parallel application of this type is a major challenge because of the large number of existing applications. This objective is not easily achieved because there are many hardware configurations possible, and also the nature of the problems can be varied as well as its implementation. Consequently, if not adequately consider the combination 'software/hardware' inherent problems can occur without an iterative application defined control hierarchy according to this paradigm. In SPMD all processes execute the same code but they compute a different section of the input data. In this paper we analyze the benchmark CG with heterogeneous loads in order to detect possible performance problems in a real application. One factor that determines the performance in this application is the number of elements nonzero contained in the array section assigned to each process. We determined that it is possible to define a load balancing strategy, which can be implemented dynamically, and we demonstrate experimentally that the application performance can be significantly improved with this approach.Actualment existeixen moltes aplicacions paral·leles/distribuïdes en les quals SPMD és el paradigma més emprat. Obtenir un bon rendiment en una aplicació paral·lela d'aquest tipus és un dels principals reptes donada la gran quantitat d'aplicacions existents. Aquest objectiu no és fàcil de resoldre donat que existeixen una gran varietat de configuracions de hardware, i també la naturalesa dels problemes pot ser variada així com la forma d'implementar-los. En conseqüència, si no es considera adequadament la combinació "software/hardware" poden aparèixer problemes inherents a una aplicació iterativa sense una jerarquia de control definida d'acord a aquest paradigma. En SPMD tots els processos executen el mateix codi però computen una secció diferent de les dades d'entrada. Una solució a un possible problema de rendiment es proposar una estratègia de balanceig de càrrega per homogeneïtzar el còmput entre els diferents processos. En aquest treball analitzem el benchmark CG amb càrregues heterogènies amb la finalitat de detectar els possibles problemes de rendiment en una aplicació real. Un factor que determina el rendiment en aquesta aplicació és la quantitat d'elements nonzero continguda en la secció de la matriu assignada a cada procés. Es determina que és possible definir una estratègia de balanceig de càrrega que pot ser implementada de forma dinàmica i es demostra de forma experimental que el rendiment de la aplicació pot millorar-se de forma significativa amb aquesta estratègia

Enfermedades crónicas

Adherencia al tratamiento farmacológico y relación con el control metabólico en pacientes con DM2Aluminio en pacientes con terapia de reemplazo renal crónico con hemodiálisis en Bogotá, ColombiaAmputación de extremidades inferiores: ¿están aumentando las tasas?Consumo de edulcorantes artificiales en jóvenes universitariosCómo crecen niños normales de 2 años que son sobrepeso a los 7 añosDiagnóstico con enfoque territorial de salud cardiovascular en la Región MetropolitanaEfecto a corto plazo de una intervención con ejercicio físico, en niños con sobrepesoEfectos de la cirugía bariátrica en pacientes con síndrome metabólico e IMC < 35 KG/M2Encuesta mundial de tabaquismo en estudiantes de profesiones de saludEnfermedades crónicas no transmisibles: Consecuencias sociales-sanitarias de comunidades rurales en ChileEpidemiología de las muertes hospitalarias por patologías relacionadas a muerte encefálica, Chile 2003-2007Estado nutricional y conductas alimentarias en adolescentes de 4º medio de la Región de CoquimboEstudio de calidad de vida en una muestra del plan piloto para hepatitis CEvaluación del proceso asistencial y de resultados de salud del GES de diabetes mellitus 2Factores de riesgo cardiovascular en población universitaria de la Facsal, universidad de TarapacáImplicancias psicosociales en la génesis, evolución y tratamiento de pacientes con hipertensión arterial esencialInfarto agudo al miocardio (IAM): Realidad en el Hospital de Puerto Natales, 2009-2010Introducción de nuevas TIC y mejoría de la asistencia a un programa de saludNiños obesos atendidos en el Cesfam de Puerto Natales y su entorno familiarPerfil de la mortalidad por cáncer de cuello uterino en Río de JaneiroPerfil del paciente primo-consultante del Programa de Salud Cardiovascular, Consultorio Cordillera Andina, Los AndesPrevalencia de automedicación en mujeres beneficiarias del Hospital Comunitario de Til-TiPrevalencia de caries en población preescolar y su relación con malnutrición por excesoPrevalencia de retinopatía diabética en comunas dependientes del Servicio de Salud Metropolitano Occidente (SSMOC)Problemas de adherencia farmacológica antihipertensiva en población mapuche: Un estudio cualitativoRol biológico de los antioxidantes innatos en pacientes portadores de VIH/SidaSobrepeso en empleados de un restaurante de una universidad pública del estado de São Paul

Red Nacional de reconocedores de suelos.

Los relevamientos sistemáticos de suelos en Argentina comenzaron en la década de 1960, en el marco del Plan Mapa de Suelos. Dicho plan, desarrollado y liderado por el INTA, dio impulso a la formación de especialistas y a la producción de cartografía de suelos a diferentes escalas. Sin embargo, a partir del año 2000 las actividades se redujeron notablemente y gran parte de los equipos provinciales formados hasta ese momento se desarticularon. Desde entonces los relevamientos continuaron de manera aislada sólo en aquellas provincias donde se mantuvieron los grupos de trabajo. Este hecho condujo a que actualmente diferentes regiones del país no cuenten con información acerca de las propiedades y distribución de suelos a una escala adecuada para la toma de decisiones. En este contexto, en el 2018 se crea la Red Nacional de Reconocedores de Suelos (RNRS) que organiza las capacidades técnicas y operativas a nivel nacional para dar pronta respuesta a la creciente demanda de cartografía. Se trata de un equipo interinstitucional e interdisciplinario de especialistas distribuidos por todo el país, que realiza tareas de relevamiento, produce y difunde cartografía básica y utilitaria de suelos, ofrece capacitación y genera espacios de discusión y actualización metodológica. A la fecha, la RNRS ha relevado aproximadamente 760.000 ha en el sur de Córdoba, estimando completar durante el presente año el relevamiento del departamento Río Cuarto. Esta estrategia organizacional permitirá avanzar en el mapeo semidetallado de suelos en nuestro país, estableciendo vinculaciones sinérgicas entre profesionales de diferentes instituciones a fin de fortalecer y potenciar los equipos de trabajo en cada región. El motivo de esta contribución es presentar la RNRS, sus objetivos, avances a la fecha y desafíos a futuro, haciendo una breve revisión del estado actual de los relevamientos a escala semidetallada en nuestro país.Fil: Moretti, Lucas M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Cerro Azul; ArgentinaFil: Rodriguez, Darío M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Schulz, Guillermo A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Kurtz, Ditmar Bernardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Altamirano D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: Amin, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Angelini, Marcos Esteban. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Wageningen University. Soil Geography and Landscape group; Holanda. International Soil Reference and Information Centre. World Soil Information; HolandaFil: Babelis, German Claudio. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Juan; ArgentinaFil: Becerra, Alejandra Gabriela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Córdoba. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Instituto Multidisciplinario de Biología Vegetal; ArgentinaFil: Bedendo, Dante Julian. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Paraná; ArgentinaFil: Boldrini, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Bongiovanni, C. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Bozzer, S. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cabrera, A. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Canale, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; AgentinaFil: Chilano, Y. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Cholaky, Carmen. Universidad Nacional de Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria; ArgentinaFil: Cisneros; José Manuel. Universidad Nacional de Río Cuarto. Cátedra de Uso y Manejo de Suelos; ArgentinaFil: Colazo, Juan Cruz. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria San Luis; ArgentinaFil: Corigliano, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Degioanni, Américo José. Universidad Nacional Río Cuarto. Facultad de Agronomía y Veterinaria. Departamento de Ecología Agraria; ArgentinaFil: de la Fuente, Juan Carlos Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Escobar, Dardo. Ministerio de Agricultura, Ganadería y Pesca; ArgentinaFil: Faule, L. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi. Córdoba. ArgentinaFil: Galarza, Carlos Martin. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: González, J. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Holzmann, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Alto Valle; ArgentinaFil: Irigoin, Julieta. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Luján. Departamento Tecnología; ArgentinaFil: Lanfranco, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; ArgentinaFil: León Giacosa, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Matteio, J.P. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; ArgentinaFil: Márquez, C. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Marzari, R. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Mattalia, M.L. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Morales Poclava, P.C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Salta; ArgentinaFil: Muñoz, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez; ArgentinaFil: Paladino, Ileana Ruth. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos; Argentina. Universidad Nacional de Lomas de Zamora. Facultad de Ciencias Agrarias; ArgentinaFil: Parra, B. Universidad Nacional de Río Cuarto; ArgentinaFil: Pérez, M. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Pezzola, A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Perucca, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Porcel de Peralta, R. Gobierno de Córdoba. Ministerio de Agricultura y Ganadería; ArgentinaFil: Renaudeau, S. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Salustio, M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Marcos Juárez. Agencia de Extensión Rural Río Cuarto; ArgentinaFil: Sapino, V. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Tenti Vuegen, L.M. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Instituto de Suelos. ArgentinaFil: Tosolini, R. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Rafaela; ArgentinaFil: Vicondo, M.E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Manfredi; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. ArgentinaFil: Vizgarra, L.A. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Quimili; ArgentinaFil: Ybarra, D.D. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; ArgentinaFil: Winschel, C. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Hilario Ascasubi; ArgentinaFil: Zamora, E. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA). Estación Experimental Agropecuaria Corrientes; Argentin

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Factores de rendimiento asociados a SPMD

Actualmente existen muchas aplicaciones paralelas/distribuidas en las cuales SPMD es el paradigma más usado. Obtener un buen rendimiento en una aplicación paralela de este tipo es uno de los principales desafíos dada la gran cantidad de aplicaciones existentes. Este objetivo no es fácil de resolver ya que existe una gran variedad de configuraciones de hardware, y también la naturaleza de los problemas pueden ser variados así como la forma de implementarlos. En consecuencia, si no se considera adecuadamente la combinación "software/hardware" pueden aparecer problemas inherentes a una aplicación iterativa sin una jerarquía de control definida de acuerdo a este paradigma. En SPMD todos los procesos ejecutan el mismo código pero computan una sección diferente de los datos de entrada. Una solución a un posible problema del rendimiento es proponer una estrategia de balance de carga para homogeneizar el cómputo entre los diferentes procesos. En este trabajo analizamos el benchmark CG con cargas heterogéneas con la finalidad de detectar los posibles problemas de rendimiento en una aplicación real. Un factor que determina el rendimiento en esta aplicación es la cantidad de elementos nonzero contenida en la sección de matriz asignada a cada proceso. Determinamos que es posible definir una estrategia de balance de carga que puede ser implementada de forma dinámica y demostramos experimentalmente que el rendimiento de la aplicación puede mejorarse de forma significativa con dicha estrategia.There currently are many 'parallel/distributed' applications that use the SPMD paradigm. Getting a good performance in a parallel application of this type is a major challenge because of the large number of existing applications. This objective is not easily achieved because there are many hardware configurations possible, and also the nature of the problems can be varied as well as its implementation. Consequently, if not adequately consider the combination 'software/hardware' inherent problems can occur without an iterative application defined control hierarchy according to this paradigm. In SPMD all processes execute the same code but they compute a different section of the input data. In this paper we analyze the benchmark CG with heterogeneous loads in order to detect possible performance problems in a real application. One factor that determines the performance in this application is the number of elements nonzero contained in the array section assigned to each process. We determined that it is possible to define a load balancing strategy, which can be implemented dynamically, and we demonstrate experimentally that the application performance can be significantly improved with this approach.Actualment existeixen moltes aplicacions paral·leles/distribuïdes en les quals SPMD és el paradigma més emprat. Obtenir un bon rendiment en una aplicació paral·lela d'aquest tipus és un dels principals reptes donada la gran quantitat d'aplicacions existents. Aquest objectiu no és fàcil de resoldre donat que existeixen una gran varietat de configuracions de hardware, i també la naturalesa dels problemes pot ser variada així com la forma d'implementar-los. En conseqüència, si no es considera adequadament la combinació "software/hardware" poden aparèixer problemes inherents a una aplicació iterativa sense una jerarquia de control definida d'acord a aquest paradigma. En SPMD tots els processos executen el mateix codi però computen una secció diferent de les dades d'entrada. Una solució a un possible problema de rendiment es proposar una estratègia de balanceig de càrrega per homogeneïtzar el còmput entre els diferents processos. En aquest treball analitzem el benchmark CG amb càrregues heterogènies amb la finalitat de detectar els possibles problemes de rendiment en una aplicació real. Un factor que determina el rendiment en aquesta aplicació és la quantitat d'elements nonzero continguda en la secció de la matriu assignada a cada procés. Es determina que és possible definir una estratègia de balanceig de càrrega que pot ser implementada de forma dinàmica i es demostra de forma experimental que el rendiment de la aplicació pot millorar-se de forma significativa amb aquesta estratègia

A grid-hypergraph load balancing approach for agent based applications in HPC systems

Hoy en día, una gran cantidad de problemas científicos y de ingeniería pueden ser estudiados y resueltos gracias a sistemas HPC (High Performance Computing). Los entornos HPC pueden resolver problemas cuando éstos son más complejos y los requerimientos de cómputo aumentan. Dentro de las aplicaciones HPC, existe un caso particular llamado ABMS (Agent-Based Modelling and Simulation), el cual permite analizar las propiedades emergentes de un sistema a partir de simular las interacciones entre entidades autónomas llamadas agentes. Las interacciones y comportamiento de los agentes están definidas según sus reglas de acción, parámetros y la evolución del conjunto de la población y del entorno simulado. Con la aparición de las plataformas ABMS para entornos HPC, los sistemas reales pueden ser modelados, analizados y simulados de forma más precisa, a través de incluir un gran número de agentes y reglas complejas, para representar más detalles, parámetros e interacciones del sistema. Esto conlleva a modelos basados en agentes (AB) aún más complejos, resultando un alto costo computacional. En este sentido, simular modelos AB complejos y realistas en un tiempo razonable es sólo si la simulación es ejecutada en paralelo en un entorno HPC. En términos de estructura de programa paralelo, SPMD (Single Program Multiple Data) es la más usada, la cual consiste en ejecutar el mismo programa en diferentes PEs (processing elements), pero sobre un distinto subconjunto del dominio. Sin embargo, en simulaciones grandes y complejas, aparecen requerimientos de cómputo irregulares y sobrecarga de comunicación, debido a políticas inapropiadas de particionamiento de datos y características dinámicas de creación y eliminación de agentes, lo cual retrasa toda la simulación. En estos casos, una descomposición inicial no puede ofrecer una solución eficiente y la carga variable de cómputo/comunicación necesita ser abordada dinámicamente. Por lo cual, es altamente beneficiosa una solución dinámica para reajustar la carga de trabajo. Esta tesis propone una metodología que permite mejoras dinámicas en el rendimiento de aplicaciones ABMS SPMD para modelos basados en agentes espacialmente explícitos. La metodología presenta una estrategia de sintonización para reducir problemas de desbalance de carga durante la ejecución de la aplicación. Esta estrategia ajusta la carga de trabajo global de la simulación, migrando grupos de agentes entre PEs según sus cargas computacionales y su interconectividad, modelando el sistema como un hipergrafo. Un hipergrafo es una generalización de grafo qué, en este caso, permite modelar interacciones de grupos de agentes de forma más precisa. Este hipergrafo se particiona utilizando un algoritmo paralelo de particionamento para decidir una distribución más apropiada. Esta estrategia define dos fases: monitorización and sintonización. En la fase de monitorización, se mide el tiempo de ejecución para evaluar problemas de rendimiento y, cuando sea necesario, aplicar la estrategia de balance de carga en la fase de sintonización. La estrategia de balance de carga contiene tres componentes principales: la representación de sistema de los agentes (ASR), las políticas de sintonización y la migración de agente. Esta estrategia, representa grupos de agentes como grids y modela la carga de trabajo de los grids como un hipergrafo, el cual se particiona para determinar una distribución más balanceada. Finalmente, los agentes son migrados por grupos para ajustar la carga de trabajo global. Adicionalmente, se define un mecanismo eficiente para comunicación de los agentes basado el ASR. Hemos evaluado esta estrategia usando una plataforma ABMS HPC real, llamada Flame (Flexible Large Scale Agent Modelling Environment), y simulando tres modelos reales Susceptible-Infected-Remove (SIR), Colorectal Tumour Growth (CTG) and Keratinocyte Colony Formation (KCF). Evaluando distintos aspectos de nuestra metodología, así como en su conjunto, hemos obtenido importantes ganancias de rendimiento y una significativa reducción del tiempo total de ejecución.Nowadays, there are a large amount of scientific and engineering problems that can be studied and solved thanks to High Performance Computing (HPC) systems. HPC environments can solve computing problems when these become more complex and the amount of required computing power increases. Within HPC applications there is a particular case called Agent-Based Modelling and Simulation (ABMS), which allows analysing the emergent properties of a system from simulating the interactions amongst autonomous entities called agents. Agent interactions and behaviour are defined according to their procedural rules, characteristic parameters and the evolution of the whole population and the simulated environment. With the emergence of ABMS platforms intended to HPC environments, real systems can be more accurately modelled, analysed and simulated through including larger number of agents and complex rules for representing more system details, parameters and interactions. This leads to very complex agent-based (AB) models, resulting in a high computational cost. In this sense, simulating complex and realistic AB models is only feasible in a reasonable time if the simulation is executed in parallel on a HPC environment. In terms of the programming structure, due to its scalability and simplicity, single program multiple data (SPMD) is the dominant parallel application structure and consists of executing the same program in all processing elements (PEs), but on a different subset of the domain. However, in complex and large SPMD AMBS applications, improper data partition policies and dynamic characteristics related to the creation and elimination of agents introduce uneven computing requirements and network communication overhead that delays the simulation and may propagate across all PEs. Here, the initial decomposition cannot offer an efficient solution and the computing/communication workload needs to be dynamically tackled. At this point, an efficient dynamic solution to readjust the workload is incredibly beneficial. This thesis proposes a methodology that enables dynamic performance enhancements for SPMD ABMS applications and spatially-explicit AB models. The methodology introduces a tuning strategy which dynamically minimises the gaps of computing and communication workloads between PEs. As a result, the application will be able to process large number of agents with complex rules as fast and efficiently as possible. The strategy adjusts the global simulation workload migrating groups of agents among the PEs, according to their computation workload and their interconnectivity modelled using a hypergraph. A hypergraph is a graph generalisation that, in this case, allows more accurately modelling groups of agents’ interactions. This hypergraph is lastly partitioned using a parallel partitioning algorithm to decide a proper workload distribution. This approach defines two phases: monitoring and tuning. In the monitoring phase, the application workload is measured at runtime to identify and evaluate performance problems according to a permissive imbalance value and, when necessary, applying the load balancing strategy in the tuning phase. The load balancing contains three main components: agent system representation (ASR), tuning decisions and agent migration. The ASR, created through a clustering algorithm, represents groups of agents as grids, and models the grid’s workload as a global hypergraph which is partitioned to determine a more balanced grid distribution. From this distribution, groups of agents are migrated for adjusting the global workload. Additionally, we provide an efficient agent communication mechanism, based on the ASR, to determine the message receivers PEs. We have evaluated our strategy using a real HPC ABMS platform, so-called Flexible Large Scale Agent Modelling Environment (Flame), simulating three real AB models Susceptible-Infected-Remove, Colorectal Tumour Growth and Keratinocyte Colony Formation. Evaluating different aspects of our methodology, as well as an integral whole, we have obtained significant performance gains and hence an important reduction of the total execution times

A grid-hypergraph load balancing approach for agent based applications in HPC systems /

Bibliografia.Hoy en día, una gran cantidad de problemas científicos y de ingeniería pueden ser estudiados y resueltos gracias a sistemas HPC (High Performance Computing). Los entornos HPC pueden resolver problemas cuando éstos son más complejos y los requerimientos de cómputo aumentan. Dentro de las aplicaciones HPC, existe un caso particular llamado ABMS (Agent-Based Modelling and Simulation), el cual permite analizar las propiedades emergentes de un sistema a partir de simular las interacciones entre entidades autónomas llamadas agentes. Las interacciones y comportamiento de los agentes están definidas según sus reglas de acción, parámetros y la evolución del conjunto de la población y del entorno simulado. Con la aparición de las plataformas ABMS para entornos HPC, los sistemas reales pueden ser modelados, analizados y simulados de forma más precisa, a través de incluir un gran número de agentes y reglas complejas, para representar más detalles, parámetros e interacciones del sistema. Esto conlleva a modelos basados en agentes (AB) aún más complejos, resultando un alto costo computacional. En este sentido, simular modelos AB complejos y realistas en un tiempo razonable es sólo si la simulación es ejecutada en paralelo en un entorno HPC. En términos de estructura de programa paralelo, SPMD (Single Program Multiple Data) es la más usada, la cual consiste en ejecutar el mismo programa en diferentes PEs (processing elements), pero sobre un distinto subconjunto del dominio. Sin embargo, en simulaciones grandes y complejas, aparecen requerimientos de cómputo irregulares y sobrecarga de comunicación, debido a políticas inapropiadas de particionamiento de datos y características dinámicas de creación y eliminación de agentes, lo cual retrasa toda la simulación. En estos casos, una descomposición inicial no puede ofrecer una solución eficiente y la carga variable de cómputo/comunicación necesita ser abordada dinámicamente. Por lo cual, es altamente beneficiosa una solución dinámica para reajustar la carga de trabajo. Esta tesis propone una metodología que permite mejoras dinámicas en el rendimiento de aplicaciones ABMS SPMD para modelos basados en agentes espacialmente explícitos. La metodología presenta una estrategia de sintonización para reducir problemas de desbalance de carga durante la ejecución de la aplicación. Esta estrategia ajusta la carga de trabajo global de la simulación, migrando grupos de agentes entre PEs según sus cargas computacionales y su interconectividad, modelando el sistema como un hipergrafo. Un hipergrafo es una generalización de grafo qué, en este caso, permite modelar interacciones de grupos de agentes de forma más precisa. Este hipergrafo se particiona utilizando un algoritmo paralelo de particionamento para decidir una distribución más apropiada. Esta estrategia define dos fases: monitorización and sintonización. En la fase de monitorización, se mide el tiempo de ejecución para evaluar problemas de rendimiento y, cuando sea necesario, aplicar la estrategia de balance de carga en la fase de sintonización. La estrategia de balance de carga contiene tres componentes principales: la representación de sistema de los agentes (ASR), las políticas de sintonización y la migración de agente. Esta estrategia, representa grupos de agentes como grids y modela la carga de trabajo de los grids como un hipergrafo, el cual se particiona para determinar una distribución más balanceada. Finalmente, los agentes son migrados por grupos para ajustar la carga de trabajo global. Adicionalmente, se define un mecanismo eficiente para comunicación de los agentes basado el ASR. Hemos evaluado esta estrategia usando una plataforma ABMS HPC real, llamada Flame (Flexible Large Scale Agent Modelling Environment), y simulando tres modelos reales Susceptible-Infected-Remove (SIR), Colorectal Tumour Growth (CTG) and Keratinocyte Colony Formation (KCF). Evaluando distintos aspectos de nuestra metodología, así como en su conjunto, hemos obtenido importantes ganancias de rendimiento y una significativa reducción del tiempo total de ejecución.Nowadays, there are a large amount of scientific and engineering problems that can be studied and solved thanks to High Performance Computing (HPC) systems. HPC environments can solve computing problems when these become more complex and the amount of required computing power increases. Within HPC applications there is a particular case called Agent-Based Modelling and Simulation (ABMS), which allows analysing the emergent properties of a system from simulating the interactions amongst autonomous entities called agents. Agent interactions and behaviour are defined according to their procedural rules, characteristic parameters and the evolution of the whole population and the simulated environment. With the emergence of ABMS platforms intended to HPC environments, real systems can be more accurately modelled, analysed and simulated through including larger number of agents and complex rules for representing more system details, parameters and interactions. This leads to very complex agent-based (AB) models, resulting in a high computational cost. In this sense, simulating complex and realistic AB models is only feasible in a reasonable time if the simulation is executed in parallel on a HPC environment. In terms of the programming structure, due to its scalability and simplicity, single program multiple data (SPMD) is the dominant parallel application structure and consists of executing the same program in all processing elements (PEs), but on a different subset of the domain. However, in complex and large SPMD AMBS applications, improper data partition policies and dynamic characteristics related to the creation and elimination of agents introduce uneven computing requirements and network communication overhead that delays the simulation and may propagate across all PEs. Here, the initial decomposition cannot offer an efficient solution and the computing/communication workload needs to be dynamically tackled. At this point, an efficient dynamic solution to readjust the workload is incredibly beneficial. This thesis proposes a methodology that enables dynamic performance enhancements for SPMD ABMS applications and spatially-explicit AB models. The methodology introduces a tuning strategy which dynamically minimises the gaps of computing and communication workloads between PEs. As a result, the application will be able to process large number of agents with complex rules as fast and efficiently as possible. The strategy adjusts the global simulation workload migrating groups of agents among the PEs, according to their computation workload and their interconnectivity modelled using a hypergraph. A hypergraph is a graph generalisation that, in this case, allows more accurately modelling groups of agents' interactions. This hypergraph is lastly partitioned using a parallel partitioning algorithm to decide a proper workload distribution. This approach defines two phases: monitoring and tuning. In the monitoring phase, the application workload is measured at runtime to identify and evaluate performance problems according to a permissive imbalance value and, when necessary, applying the load balancing strategy in the tuning phase. The load balancing contains three main components: agent system representation (ASR), tuning decisions and agent migration. The ASR, created through a clustering algorithm, represents groups of agents as grids, and models the grid's workload as a global hypergraph which is partitioned to determine a more balanced grid distribution. From this distribution, groups of agents are migrated for adjusting the global workload. Additionally, we provide an efficient agent communication mechanism, based on the ASR, to determine the message receivers PEs. We have evaluated our strategy using a real HPC ABMS platform, so-called Flexible Large Scale Agent Modelling Environment (Flame), simulating three real AB models Susceptible-Infected-Remove, Colorectal Tumour Growth and Keratinocyte Colony Formation. Evaluating different aspects of our methodology, as well as an integral whole, we have obtained significant performance gains and hence an important reduction of the total execution times

Factores de rendimiento asociados a SPMD

Actualmente existen muchas aplicaciones paralelas/distribuidas en las cuales SPMD es el paradigma más usado. Obtener un buen rendimiento en una aplicación paralela de este tipo es uno de los principales desafíos dada la gran cantidad de aplicaciones existentes. Este objetivo no es fácil de resolver ya que existe una gran variedad de configuraciones de hardware, y también la naturaleza de los problemas pueden ser variados así como la forma de implementarlos. En consecuencia, si no se considera adecuadamente la combinación "software/hardware" pueden aparecer problemas inherentes a una aplicación iterativa sin una jerarquía de control definida de acuerdo a este paradigma. En SPMD todos los procesos ejecutan el mismo código pero computan una sección diferente de los datos de entrada. Una solución a un posible problema del rendimiento es proponer una estrategia de balance de carga para homogeneizar el cómputo entre los diferentes procesos. En este trabajo analizamos el benchmark CG con cargas heterogéneas con la finalidad de detectar los posibles problemas de rendimiento en una aplicación real. Un factor que determina el rendimiento en esta aplicación es la cantidad de elementos nonzero contenida en la sección de matriz asignada a cada proceso. Determinamos que es posible definir una estrategia de balance de carga que puede ser implementada de forma dinámica y demostramos experimentalmente que el rendimiento de la aplicación puede mejorarse de forma significativa con dicha estrategia.There currently are many 'parallel/distributed' applications that use the SPMD paradigm. Getting a good performance in a parallel application of this type is a major challenge because of the large number of existing applications. This objective is not easily achieved because there are many hardware configurations possible, and also the nature of the problems can be varied as well as its implementation. Consequently, if not adequately consider the combination 'software/hardware' inherent problems can occur without an iterative application defined control hierarchy according to this paradigm. In SPMD all processes execute the same code but they compute a different section of the input data. In this paper we analyze the benchmark CG with heterogeneous loads in order to detect possible performance problems in a real application. One factor that determines the performance in this application is the number of elements nonzero contained in the array section assigned to each process. We determined that it is possible to define a load balancing strategy, which can be implemented dynamically, and we demonstrate experimentally that the application performance can be significantly improved with this approach.Actualment existeixen moltes aplicacions paral·leles/distribuïdes en les quals SPMD és el paradigma més emprat. Obtenir un bon rendiment en una aplicació paral·lela d'aquest tipus és un dels principals reptes donada la gran quantitat d'aplicacions existents. Aquest objectiu no és fàcil de resoldre donat que existeixen una gran varietat de configuracions de hardware, i també la naturalesa dels problemes pot ser variada així com la forma d'implementar-los. En conseqüència, si no es considera adequadament la combinació "software/hardware" poden aparèixer problemes inherents a una aplicació iterativa sense una jerarquia de control definida d'acord a aquest paradigma. En SPMD tots els processos executen el mateix codi però computen una secció diferent de les dades d'entrada. Una solució a un possible problema de rendiment es proposar una estratègia de balanceig de càrrega per homogeneïtzar el còmput entre els diferents processos. En aquest treball analitzem el benchmark CG amb càrregues heterogènies amb la finalitat de detectar els possibles problemes de rendiment en una aplicació real. Un factor que determina el rendiment en aquesta aplicació és la quantitat d'elements nonzero continguda en la secció de la matriu assignada a cada procés. Es determina que és possible definir una estratègia de balanceig de càrrega que pot ser implementada de forma dinàmica i es demostra de forma experimental que el rendiment de la aplicació pot millorar-se de forma significativa amb aquesta estratègia

Compilación de Proyectos de Investigacion de 1984-2002

Instituto Politecnico Nacional. UPIICS

Recorridos pendulares entre investigación, docencia y extensión

Congresos, JornadasEs indudable que la misión social que tiene la Universidad y en especial, en caso de las carreras que se dictan en la FAUD, implica trabajar para desmaterializar las barreras muchas veces existentes entre quienes hacen la arquitectura y el diseño industrial y quienes investigan o enseñan estas disciplinas, llevando la oferta puertas afuera, transfiriendo los arribos en pensamiento, en conocimiento y creatividad. El reconocimiento simultáneo de vacancia en las tres áreas, como asimismo en los múltiples campos de trabajo profesional; la redefinición de modos y recursos posibles de ser aplicados en ellos; la dotación de resultados de la praxis de investigación a la profesión y la elaboración de lógicas desde ésta hacia la enseñanza, son conceptos a definir con conclusiones y recomendaciones. Por ello y por la circunstancia del momento de acreditación de la Carrera de Arquitectura, en la que se revisan sus fortalezas y debilidades es que se torna necesario rever cambios curriculares, generar nuevas modalidades pedagógico-didácticas, aplicar nuevas metodologías y recursos de investigación y de transferencia y proponer procedimientos innovativos que den respuesta al perfil profesional actual cuyos requerimientos de incumbencias se adecuen al dinamismo de lo real. Torna ineludible construir una idea de pensamiento democrático, colectivo de socialización de conocimientos, sobre el concepto de pluralidad y diversidad en cuanto a miradas ideológico-académicas y de reconocimiento del saber ético de la FAUD y de la UNC. La Secretaría de Investigación, y el Departamento de Arquitectura y Diseño, convocaron a estas jornadas realizadas el 3, 4 y 5 de abril de 2008 con el fin de reconocer las posibilidades de transferencia entre las actividades de Docencia, Práctica Profesional (transferencia) e Investigación -los tres postulados fundamentales de los estatutos de la UNC- y Viceversa, con la convicción de que el encuentro y la reflexión sobre los conocimientos específicos de la profesión mejoran la excelencia académica, revelan el panorama de la realidad para ser incorporada al currículo y a las demandas de investigación, instalando con su articulación un ámbito de construcción del conocimiento continuo, pertinente y permanente, abrigando los objetos de: Incentivar la práctica del intercambio de los resultados alcanzados y sus métodos de transferencia a la docencia y a la sociedad; Identificar, difundir y reflexionar sobre la factibilidad y la oferta técnica, profesional y científica de los desarrollos de investigación; Reflexionar sobre la enseñanza de la arquitectura y el diseño industrial y sus producidos; Definir prioridades en líneas de investigación y de transferencia al medio, para su retroalimentación a la docencia.Fil: Peralta, Carolina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Di Marco, Alba Irene. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ambrosini, Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ochoa, Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bonetto, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Elorza, Ana Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Monayar, Virginia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Becerra, Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Vicco, Silvana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Liborio, Miriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Senmartin, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Chiantore, Yanina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gasparetti, Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Budovski, Vilma. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Novello, María Alejandra. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mas, Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Castellán, Walter. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Repiso, Luciana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ferreyra, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Avila, María Mercedes. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Polo, Marta Raquel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Suárez, Darío. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Balián, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Eraso, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Suez, Laura. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Retarolli, José María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Fiorito, Marcelo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Firpo, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Riera, Ana Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Monjo, Federico. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Rainero, Liliana C. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Varas, Juan. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Durando, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Cornejo, Margarita. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Caporossi, Celina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Díaz Terreno, Fernando. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Feretti, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Barbaresi, Carlo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Barrado, Carlo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Casasnovas, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gutierrez Crespo, Nora. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mondejar, Adolfo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gentile, Lorena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Kahan, Débora. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Filippa, Stella. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Arnoletto, Enrique. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Duca, Claudio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Quagliotti, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: O'Neil, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Papalardo, Liliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gareca, Claudia del Carmen. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bonaiutti, Hugo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Elicabe, Alberto. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Simonetti, Isolda. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Adler, Alicia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Fabre, Raquel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: González, Gustavo G. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Vergara, Edgardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ponssa, Carolina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ruata, María Edel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Salgado, Iván Edgardo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Fernández Saiz, María del Carmen. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Fandiño, Lilians. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gasparetti, Isabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Taberna, Jorge. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Barraud, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Castellano, Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Abraham, Moriana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: De la Fuente, Federico. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Giurdanella, Silvano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Hernández, Teresita. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Scocco, Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Baigorrí, Germán. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Trettel, Paola. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Rivera Garat, Julio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Vilar, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ochoa, José María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Chaile, Silvio A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Lanzilotto, Clarisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Faraci, Mariano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Giraudo, Juana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Guardiola, María A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Solís, Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Grifone, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ceconato, Diego. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Barrionuevo, Juan Ignacio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Tosello, Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Goldner, Diego. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Soria, Matías. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Hernández, Silvia Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mengo, Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Verón, María José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Figueroa, María Elena. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Incatasciato, Adriana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mariconde, María Marta. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Zucaría, Ana Victoria. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Romo, Claudia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Pulido, María Elisa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ruiz, Jorge. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Lucero Antonietti, Paola. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ferrero, Aurelio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Rosa, Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Vélez, Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: De La Rua, Berta. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Civalero, Roxana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Medina, María Rebeca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Depetris, Adrián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Amarilla, Laura Ofelia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bustamente, Juana Lidia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Simes, Juan José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Avila, María Cristina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Samar, Lidia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: García, Damián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Cuadrado, Lucas. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Halac, Raúl M. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Marchisio, Mariela A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Buguña, Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Cometta, Catalina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Malpassi, Rosa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Agusto, Fabiana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Barbosa, Marcos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Del Blanco, Cristian. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Almandoz, Myriam. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Caeiro, Florencia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Cohen, Diana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Romanutti, Alejandro. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Zoppi, Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Burón, Mabel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ortíz Díaz, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bergallo, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Franchelo de Mariconde, María del Carmen. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Costanzo, Silvia B. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Vidal, Jorge R. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bettolli, Jorge. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Patti, Patricia ElenaFil: López, Martín Rafael. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Cáceres, Silvina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Doning, Vanesa. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Pereyra, Silvia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Carmignani, Mara Gabriela. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Álvarez, Teresita Nidia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Asís, Alejandra Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Bourdichon, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ávila, Víctor Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Marengo, María Cecilia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Colautti, Viviana Elizabeth. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Ferrando Ubios, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Forné, Mario O. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Gaete, Virginia A. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Girelli, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Goytía, Noemí. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Guzzetti, Celia Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Martínez, Mónica Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Heredia, Mirta Susana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Manavella, Atilio Anibal. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Mendoza, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Olguín, Guillermo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Oliva, Silvia Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Peschiutta, Hugo Daniel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Pérez, Hugo Ariel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Pérez de Lanzetti, Gloria Beatriz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Rebord, Germán Gustavo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Rubioli, José Rodolfo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Salgado, Iván Rodolfo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Santiá, Silvia Mónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; ArgentinaFil: Venturini, Edgardo José. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Arquitectura, Urbanismo y Diseño; Argentin