En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad.
Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos.
Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquellos que no son especialista en computación.
Es necesario desarrollar e implementar abstracciones de programación de alto nivel que permitan modelos de programación simples de usar. Las aplicaciones econométricas que requieren modelos de elección discreta son aplicaciones de este tipo. En este proyecto, se aplicarán las metodologías para crear abstracciones de programación de alto nivel para extender el framework R, para estas aplicaciones. Los objetivos del proyecto son cubrir las necesidades de: 1) procesamiento y soporte de resolución de problemas computacionales en econometría de otros grupos de investigación; y 2) transferencia del conocimiento de las tecnologías existentes, del diseño y desarrollo de aplicaciones en el área del procesamiento paralelo para la formación de recursos humanos; y para la actualización de graduados en informática y de otras áreas en este tipo de procesamiento que requieren las nuevas aplicaciones de gran escala. Los primeros resultados de este proyecto que comenzó, en junio de 2015, son dos cursos sobre computación paralelaEje: Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Di Pasquale, Ricardo

Trigila, Mariano

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 Paralelización de Aplicaciones Econométricas que requieren Estimaciónde los Modelos de Elección Discreta Mariano Trigila, Ricardo Di Pasquale Ingeniería en Informática / Facultad de Ciencias Fisicomatemáticas e Ingeniería /Pontificia Universidad Católica ArgentinaAlicia Moreau de Justo 1600 (Edificio San Jose) 2° Piso, Sector Investigadores, Box 39,  BuenosAires, Argentina marianotrigila@gmail.comricardo.dipasquale@gmail.comResumenEn  las  últimas  dos  décadas,  el  usoeficiente  del  hardware  para  aplicacionescientíficas  fue  creciendo  en  dificultad.Además,  muchas  de  estas  aplicacionesrequieren  mejorar  el  rendimiento  delprocesamiento  y  tratar  datos  masivos.Estos  son  sistemas  complejos  deimplementar  y en especial  para aquellosque no son especialista  en computación.Es  necesario  desarrollar  e  implementarabstracciones  de  programación  de  altonivel  que  permitan  modelos  deprogramación  simples  de  usar.  Lasaplicaciones econométricas que requierenmodelos  de  elección  discreta  sonaplicaciones  de  este  tipo.  En  esteproyecto,  se  aplicarán  las  metodologíaspara crear abstracciones de programaciónde alto nivel para extender el  frameworkR, para estas aplicaciones. Los objetivosdel  proyecto  son  cubrir  las  necesidadesde:   1)  procesamiento  y  soporte  deresolución de problemas computacionalesen  econometría  de  otros  grupos  deinvestigación;  y  2)  transferencia  delconocimiento  de  las  tecnologíasexistentes,  del  diseño  y  desarrollo  deaplicaciones en el área del procesamientoparalelo  para  la  formación  de  recursoshumanos;  y  para  la  actualización  degraduados en informática y de otras áreasen  este  tipo  de  procesamiento  querequieren las nuevas aplicaciones de granescala.  Los  primeros  resultados  de  esteproyecto que comenzó, en junio de 2015,son  dos  cursos  sobre  computaciónparalela.  Palabras  clave:  econometría,computación  paralela,  clústeres  de  bajocosto.ContextoA partir de la finalización del proyectode  instalación  del  clúster  decomputadoras  para  procesamientoparalelo  en  el  laboratorio  LAPPA de laFacultad de Fisicomatemática e Ingenieríade  la  Pontificia  Universidad  CatólicaArgentina (UCA), el presente proyecto dacomienzo  a  la  investigación  con  énfasisen la integración de computación de altorendimiento  (HPC:  High  PerformanceComputing),  la investigación y desarrolloen  el  área  de  algoritmos  aplicados  parabrindar  la  formación  y  asistencia  deprocesamiento  paralelo  que  requiereactualmente  la  comunidad  deinvestigación y enseñanza de la UCA y deotras  instituciones.  Este  proyecto  secentra  en  paralelización  de  aplicacioneseconométricas.  El principal resultado de757este  proyecto  será  la  formación  derecursos humanos para la investigación, laenseñanza y la asistencia  a otros gruposde  investigación  de  la  Facultad  deFisicomatemáticas  e  Ingeniería  de  laUCA y de la comunidad. IntroducciónEl  primer  desafío,  y  el  máscontrovertido  para  el  uso  de  lacomputación paralela,  consiste en que laprogramación secuencial  sigue siendo lahabilidad  más  habitual  de  losprogramadores  actuales.  El  segundodesafío  son  los  sistemas  operativos  ycompiladores.  Estos  fueron  creciendo  yevolucionaron  resistentes  al  cambio  quesupone  incluir  el  paralelismo.  El  tercerdesafío  final  es  como  medir  elrendimiento  en  lenguajes  y  frameworksde programación paralela sin que dependaestrictamente  del  programador  o  desugerencias  de  otros  que  realizarontrabajos similares. [1].Frente  a  esta  situación  deinterrogantes,  Asanovic  et  al.  [1]  de  laUniversidad  de  Berkeley  plantean  dospreguntas:  ¿Cómo  se  puede  desarrollartecnología  para  beneficiar  a  losprogramadores  actuales  de la  revoluciónparalela?  y  ¿Cómo  se  puede  innovarrápidamente sin compiladores y sistemasoperativos  apropiados?  El  problema  seagrava aún más si  el  investigador  no esdel área de computación.Por  lo  tanto,  varios  laboratorios  deinvestigación  en  computación  paraleladecidieron comenzar con la paralelizaciónde aplicaciones para clientes [1] [2], [3],[4], [5], [6]. El enfoque es empezar conlas  aplicaciones,  luego  el  software  yfinalmente el hardware [1]. El objetivo esencontrar  una  abstracción  de  más  altonivel  para  razonar  acerca  de  losrequerimientos de una aplicación paralela.La idea es definir  los requerimientos  deuna  aplicación  de  tal  forma  queno  sea  excesivamente  dependiente  deltipo  o  clase  de  aplicación  a  la  cualpertenece. En la Universidad de Berkeley[7],  proponen  que  se  definan  métodospara capturar los requerimientos comunesde clases de aplicaciones razonablementeseparadas  deimplementaciones individuales.   Idealmente,  el  objetivo  es  obtenerbuen  rendimiento  en  el  procesamientoparalelo  de  las  aplicaciones  del  futurotanto  en  arquitecturas  con  múltiplescomputadoras  como  en  arquitecturasmultinúcleos. Para  seleccionar  las  aplicaciones  sesugieren cinco criterios [1]:1. que  sea  desafiante  en  términos  deimpacto  social  y  de  uso  en  laactividad profesional; 2. que sea factible  a  corto plazo  y quetenga potencial a largo plazo; 3. que  requiera  speedup  significativo  omoderado  sobre  una  plataforma  máseficiente  y  adecuada  al  trabajo  quedebe realizarse;4. que cubra las posibles  plataformas yproductos que son habituales para esetipo de problema; 5. que  genere  nuevas  tecnologías  paraotras aplicaciones;6. que involucre a expertos del área de laaplicación  en  el  diseño,  uso  yevaluación  de  la  tecnologíadesarrollada.Una  de  las  clases  de  aplicacionespropuesta corresponde a las aplicaciones“vergonzosamente  paralelas”(embarrassingly parallel) [7]. Las tareasde  análisis  y  simulación  estadística  enáreas  tales  como  bioingeniería  yeconometría  son  de  estetipo [8]. En particular, la Universidad deBerkeley centra  el  estudio  sobre  una delas  aplicaciones  representativas  que  esMonte  Carlo [9].  Esta  clase  deaplicaciones paralelas, en particular en el758área  de econometría,  son requeridas  porotros  grupos  investigación  en  la  UCA,para  su  aplicación  en  educación  y  paraasistir a la comunidad en general. Estas  aplicaciones  tienen  comocaracterística  que  los  cálculos  dependende  resultados  estadísticos  de  múltiplesrepeticiones  de  ensayos  y  lascomunicaciones entre subtareas paralelasno  son  dominantes.  Estas  aplicacionesvergonzosamente  paralelas  sonconsideradas  fáciles  de paralelizar  sobremúltiples  computadoras  o  múltiplesnúcleos de una computadora, sin embargono son problemas paralelos clásicos. Poresta  razón  necesitan herramientasespeciales  y  en  general,  estudios  derendimiento  (speedup)  y  escalamientoespecíficos  para  encontrar  unaparalelización  eficiente  que  reduzca  eltiempo  necesario  para  realizar  losanálisis [10]. Por consiguiente,  el escasouso  de  computación  paralela  se  puedeexplicar  por las habilidades  informáticasque se requieren para desarrollar este tipode aplicaciones paralelas.Actualmente,  existen  versionesparalelas de software comúnmente usadopara econometría, por ejemplo, la versiónStata/MP de  Stata,  Parallel  ComputingToolbox de Matlab, o  MP Connect Setupde  SAS.  Cada  uno  de  estos  productosparalelos  publicita  quelos  programas  estadísticos  pueden  serimplementados  en  paralelo  con  muypocas  modificaciones  de  sus  métodosexistentes  y  que  reducen  el  tiempo  deprocesamiento  drásticamente  encomparación  con  la  versión  secuencialestándar. Las versiones paralelas de estosproductos  y  sus  licencias  de  uso  soncostosas y no suelen estar disponibles enuniversidades y centros de investigación.  En la literatura reciente hay múltiplesartículos  que  demuestran  el  crecienteinterés en la computación paralela para elárea de estadística y en especial usando R[11], [12]. R es un proyecto de softwarelibre  que  se  distribuye  bajo  la  licenciaGNU GPL y  está  disponible  para  todoslos  sistemas  operativos  de  PC.  Rproporciona  una  amplia  gama  deherramientas  estadísticas,  permitiendoque  el  desarrollador  las  extiendadefiniendo sus propias funciones en R eimplemente bibliotecas de algoritmos máscomplejos  de  carga  dinámica  usando C,C++  y  Fortran.  R  puede  integrase  condistintas  bases  de  datos  y  tiene  unacapacidad  gráfica  importante  [13].  Sinembargo,  R  por  sí  mismo  no  permiteejecución en  paralelo,  sino  que requierede alguno de los paquetes existentes quepermitan  distribuir  cálculos  sobremúltiples  computadoras  o  de  suintegración  con  plataformas  Big  Datacomo Apache Spark. En el reporte técnico de Schmidbergeret al.  [14], se reseñan dieciséis diferentespaquetes  que  proveen  soporte  paralelopara  R  y  se  compara  su  estado  dedesarrollo,  la  tecnología  paralelaempleada,  usabilidad,  aceptación  yrendimiento. El problema que subsiste esque requieren que el usuario/desarrolladorrealice  el  armado,  configuración  yadministración  del  clúster  para  resolverun  problema  en  particular.  Además,  lageneralización  es  compleja  ya  que  notodos  los  paquetes  corren  en  cualquierconfiguración  de  hardware  y  sistemaoperativo,  requieren  programación  enMPI o PVM para correr sobre un clúster yotros son específicos para grid.Líneas de Investigación, Desarrollo e InnovaciónEl  objetivo  de  este  proyecto  es  laformación de recursos humanos en el áreade procesamiento paralelo, para asistenciaa  otros  grupos  de  investigación  y  suaplicación  a  la  enseñanza  de  grado  y759posgrado  Se  toma  como  meta  lainvestigación  en  paralelización  debibliotecas  del  lenguaje  R  paraaplicaciones  econométricas  de  modelosde elección discreta  con el  enfoque queinvita adoptar la Universidad de Berkeley[7],  [1]  y  otros  centros  de  computaciónparalela [6], [5].Además, el tema  es apropiado para laformación  de  recursos  humanos  de  unproyecto  conformado  por  investigadoresque se están formando en investigación ybecarios porque cumple con las líneas deinvestigación general,  brinda ejemplos  ypermite  estudiar  exhaustivamentecaracterísticas,  limitaciones  y  solucionesespecíficas que requieren generalización. Las líneas de investigación son:1. El estudio de las características de lasaplicaciones  econométricas  y  susdesafíos  en  la  generalización.  Seestudiarán  los  modelos  de  regresiónlogística  multinomial  en  el  contextode  modelos  de  elección  discretausando el framework R.2. El estudio de las características de lacomputación  paralela,  su  impactosobre el speedup, sus dificultades parasu  generalización  y  los  limites  queimponen las plataformas de hardwarey  software  sobre  las  soluciones  aproblemas  econométricos  del  tipo“vergonzozamente  paralelo”.  En esteproyecto,  el  estudio  se  centra  sobreclústeres  del  tipo  Beowulf y  NOW(Network of Workstations).3. El  estudio  de  las  metodologías  dediseño  para  crear  soluciones  yabstracciones  exitosas  en  sistemasdistribuidos paralelos.4. El desarrollo de nuevas bibliotecas yextensiones  de  métodos  para  elproyecto  R.  El  aporte  se  centra  enbibliotecas  para  aplicaciones  querequieren  modelos  de  regresiónlogística  multinomial  que  usan  losprincipios  de  maximización,  talescomo  estimación  de  máximaverosimilitud. Resultados y Objetivos.El proyecto se inició en junio de 2015.Se publicaron dos artículos en congresosinternacionales  como  resultado  de  losestudios  realizados  sobre  computaciónparalela  para  clústeres  de  bajo  costo  yclústeres  NOW.  Estos  artículoscorresponden  a  los  resultados  deinstalación  del  clúster   Beowulf LAPPAde  la  UCA  y  su  adecuación  para  esteproyecto  [15].  El  segundo  artículocorresponde a un curso de postgrado paragraduados en carreras de computación. Esun  curso  de  diseño  y  programación  deaplicaciones  en  diferentes  ambientesparalelos (MPI, Apache Hadoop y Spark)[16].Además,  se  han  dicado  cursos  deextensión  a  la  comunidad  sobre  MPI  yOPENMP,  cumpliendo  con  uno  de  losobjetivos principales del proyecto que esla transferencia al área educativa para laformación de profesionales en el área.En  la  línea  de  investigacióncorrespondiente  a  las  aplicacioneseconométricas, se empezará a trabajar conasistencia  de  un  grupo  de  investigaciónque usa econometría  para su proyecto yque  será  el  usuario  inicial  de  lasextensiones  al  proyecto  R.Simultáneamente,  se  continúainvestigando  en  el  área  de  computaciónparalela. Una vez caracterizados el ambiente dedesarrollo  y  las  aplicacioneseconométricas  se  comenzará  con  elestudio de la metodologia de diseño y deabstracción,  para  la  implementación  delas bibliotecas correspondientes.760Formación de Recursos HumanosEl  equipo  actual  consta  de  dosinvestigadores.  Uno  de  ellos  estárealizando  su  doctorado  en  otrainstitución. En  la  Facultad  de  CienciasFísicomatemáticas  e  Ingeniería,  durante2015,  se  desarrollaron  Trabajos  Finales(Tesinas)  de  alumnos  de  grado  deIngeniería  en  Informática  en  temasrelacionados  con  las  temáticas  delproyecto.  Como  resultado  se  hacompletado  una  tesina  y  hay  2  tesinasactualmente en curso. Referencias[1]  Asanovic,  K.,  Bodik,  R.,  Demmel,  J.,Keaveny,  T.,  Keutzer,  K.,  Kubiatowicz,  J.,Morgan, N., Patterson, D., Sen, K., Wawrzynek,J., Wessel, D. and Yelick, K. 2009. “A View ofthe  Parallel  Computing  Landscape”.  Commun.ACM. 52, 10 (Oct. 2009), 56–67.[2]  Oxford  University,  Department  of  Statistics,http://www.stats.ox.ac.uk/research (1/15/2016).[3] Edinburg University School of Mathematics,http://www.maths.ed.ac.uk/research (1/15/2016)[4]  UCLA University,  Idre  (Institute  for  DigitalResearch  and  Education)http://www.hoffman2.idre.ucla.edu/  (1/15/2016).[5]  Pacific  Northwest  National  Laboratory,  U.S.Department  of  Energy,  High-PerformanceComputing: http://hpc.pnnl.gov/. (1/15/2016).[6]:  A  Strategy  for  Research  and  Innovationthrough  High  Performance  Computing,  EditorsMark Sawyer, Business Development and ProjectManager,  EPCC  Mark  Parsons,  ExecutiveDirector,  EPCC; Associate Dean for e-Research,University  of  Edinburg,  PlanetHPC is  supportedunder  Objective  “Computing  Systems”  ofChallenge  3  “Components  and  Systems”  of  theICT  Programme  of  the  European  Commission,http://cordis.europa.eu/fp7/ict/computing/documents/planethpc-strategy.pdf  (1/15/2016)[7]  Asanovic,  K.,  Bodik,  R.,  Catanzaro,  B.  C.,Gebis, J. J., Husbands, P., Keutzer, K., Patterson,D. A., Plishker, W.L., Shalf, J., Williams, S. W.and Yelick, K.A. 2006. The Landscape of ParallelComputing  Research:  A  View  from  Berkeley.Technical  Report  #UCB/EECS-2006-183.  EECSDepartment, University of California, Berkeley.[8] Grama, A., Karypis, G., Kumar, V., and GuptaA.  2003  Introduction  to  Parallel  Computing.Pearson Education, second edition.[9] Aspuru-Guzik A, Salomon-Ferrer, R., Austin,B.,  Perusquia-Flores,  R.,  Griffin,  M.A.,  Oliva,R.A., Skinner, D., Domin, D. and Lester, Jr., W.A.2005.  “Zori 1.0: A Parallel Quantum Monte CarloElectronic  Package,”  Journal  of  ComputationalChemistry,  26,  8, (Jun. 2005), 856–862.[10]  Bischl,  B.,  Lang,  M.,  Mersmann,  O.,Rahnenführer, J., Weihs, C., 2012, Computing onhigh  performance  clusters  with  R:  PackagesBatchJobs  and  BatchExperiments,  TechnicalReport, TU Techniche Universität Dortmund. [11] Eugster,  M. J.  A.,  Knaus,  J.,  Porzelius,  C.,Schmidberger,  M. & Vicedo, E. 2011, Hands-ontutorial  for  parallel  computing  with  R,Computational Statistics 26, 219–239. [12] Hayfield, T. & Racine, J. S. 2012,  Parallelnonparametric  kernel  smoothing  methods  formixed  data  types, http://cran.r-project.org/web/packages/npRmpi/npRmpi.pdf . [13]  Project  R.  https://www.r-project.org/(2/29/2016)[14]  Schmidberger  M, Morgan M, EddelbuettelD, Yu H, Tierney L, Mansmann U. 2009. “Stateof the Art in Parallel Computing with R.” Journalof  Statistical  Software,  31,  1,  1–27.http://www.jstatsoft.org/v31/i01/ (1/15/2016).[15]  Trigila,  M.,  2015,  “Cluster  Lappa:Implementation  of  a  Low  Cost  Cluster  ForParallel  Processing”.  WCSEIT'2015 II  WorldCongress  on  Systems  Engineering  andInformation  Technologies.  Vigo,  España,  13.https://issuu.com/council.copec/docs/ba_wcseit2015_full (2/29/2016).[16]  Trigila,  M.,  Di   Pasquale,  R.,  2016,“Teaching  Parallel  Computing  with  Low-CostCluster”.  INTERTECH  2016: XIV  InternationalConference  on  Engineering  and  TechnologyEducation, Salvador, Bahía, Brasil, 761

Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

El Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

 Paralelización de Aplicaciones Econométricas que requieren Estimación
de los Modelos de Elección Discreta 
Mariano Trigila, Ricardo Di Pasquale 
Ingeniería en Informática / Facultad de Ciencias Fisicomatemáticas e Ingeniería /
Pontificia Universidad Católica Argentina
Alicia Moreau de Justo 1600 (Edificio San Jose) 2° Piso, Sector Investigadores, Box 39,  Buenos
Aires, Argentina 
marianotrigila@gmail.com
ricardo.dipasquale@gmail.com
Resumen
En  las  últimas  dos  décadas,  el  uso
eficiente  del  hardware  para  aplicaciones
científicas  fue  creciendo  en  dificultad.
Además,  muchas  de  estas  aplicaciones
requieren  mejorar  el  rendimiento  del
procesamiento  y  tratar  datos  masivos.
Estos  son  sistemas  complejos  de
implementar  y en especial  para aquellos
que no son especialista  en computación.
Es  necesario  desarrollar  e  implementar
abstracciones  de  programación  de  alto
nivel  que  permitan  modelos  de
programación  simples  de  usar.  Las
aplicaciones econométricas que requieren
modelos  de  elección  discreta  son
aplicaciones  de  este  tipo.  En  este
proyecto,  se  aplicarán  las  metodologías
para crear abstracciones de programación
de alto nivel para extender el  framework
R, para estas aplicaciones. Los objetivos
del  proyecto  son  cubrir  las  necesidades
de:   1)  procesamiento  y  soporte  de
resolución de problemas computacionales
en  econometría  de  otros  grupos  de
investigación;  y  2)  transferencia  del
conocimiento  de  las  tecnologías
existentes,  del  diseño  y  desarrollo  de
aplicaciones en el área del procesamiento
paralelo  para  la  formación  de  recursos
humanos;  y  para  la  actualización  de
graduados en informática y de otras áreas
en  este  tipo  de  procesamiento  que
requieren las nuevas aplicaciones de gran
escala.  Los  primeros  resultados  de  este
proyecto que comenzó, en junio de 2015,
son  dos  cursos  sobre  computación
paralela.  
Palabras  clave:  econometría,
computación  paralela,  clústeres  de  bajo
costo.
Contexto
A partir de la finalización del proyecto
de  instalación  del  clúster  de
computadoras  para  procesamiento
paralelo  en  el  laboratorio  LAPPA de la
Facultad de Fisicomatemática e Ingeniería
de  la  Pontificia  Universidad  Católica
Argentina (UCA), el presente proyecto da
comienzo  a  la  investigación  con  énfasis
en la integración de computación de alto
rendimiento  (HPC:  High  Performance
Computing),  la investigación y desarrollo
en  el  área  de  algoritmos  aplicados  para
brindar  la  formación  y  asistencia  de
procesamiento  paralelo  que  requiere
actualmente  la  comunidad  de
investigación y enseñanza de la UCA y de
otras  instituciones.  Este  proyecto  se
centra  en  paralelización  de  aplicaciones
econométricas.  El principal resultado de
757
este  proyecto  será  la  formación  de
recursos humanos para la investigación, la
enseñanza y la asistencia  a otros grupos
de  investigación  de  la  Facultad  de
Fisicomatemáticas  e  Ingeniería  de  la
UCA y de la comunidad. 
Introducción
El  primer  desafío,  y  el  más
controvertido  para  el  uso  de  la
computación paralela,  consiste en que la
programación secuencial  sigue siendo la
habilidad  más  habitual  de  los
programadores  actuales.  El  segundo
desafío  son  los  sistemas  operativos  y
compiladores.  Estos  fueron  creciendo  y
evolucionaron  resistentes  al  cambio  que
supone  incluir  el  paralelismo.  El  tercer
desafío  final  es  como  medir  el
rendimiento  en  lenguajes  y  frameworks
de programación paralela sin que dependa
estrictamente  del  programador  o  de
sugerencias  de  otros  que  realizaron
trabajos similares. [1].
Frente  a  esta  situación  de
interrogantes,  Asanovic  et  al.  [1]  de  la
Universidad  de  Berkeley  plantean  dos
preguntas:  ¿Cómo  se  puede  desarrollar
tecnología  para  beneficiar  a  los
programadores  actuales  de la  revolución
paralela?  y  ¿Cómo  se  puede  innovar
rápidamente sin compiladores y sistemas
operativos  apropiados?  El  problema  se
agrava aún más si  el  investigador  no es
del área de computación.
Por  lo  tanto,  varios  laboratorios  de
investigación  en  computación  paralela
decidieron comenzar con la paralelización
de aplicaciones para clientes [1] [2], [3],
[4], [5], [6]. El enfoque es empezar con
las  aplicaciones,  luego  el  software  y
finalmente el hardware [1]. El objetivo es
encontrar  una  abstracción  de  más  alto
nivel  para  razonar  acerca  de  los
requerimientos de una aplicación paralela.
La idea es definir  los requerimientos  de
una  aplicación  de  tal  forma  que
no  sea  excesivamente  dependiente  del
tipo  o  clase  de  aplicación  a  la  cual
pertenece. En la Universidad de Berkeley
[7],  proponen  que  se  definan  métodos
para capturar los requerimientos comunes
de clases de aplicaciones razonablemente
separadas  de
implementaciones individuales. 
  Idealmente,  el  objetivo  es  obtener
buen  rendimiento  en  el  procesamiento
paralelo  de  las  aplicaciones  del  futuro
tanto  en  arquitecturas  con  múltiples
computadoras  como  en  arquitecturas
multinúcleos. 
Para  seleccionar  las  aplicaciones  se
sugieren cinco criterios [1]:
1. que  sea  desafiante  en  términos  de
impacto  social  y  de  uso  en  la
actividad profesional; 
2. que sea factible  a  corto plazo  y que
tenga potencial a largo plazo; 
3. que  requiera  speedup  significativo  o
moderado  sobre  una  plataforma  más
eficiente  y  adecuada  al  trabajo  que
debe realizarse;
4. que cubra las posibles  plataformas y
productos que son habituales para ese
tipo de problema; 
5. que  genere  nuevas  tecnologías  para
otras aplicaciones;
6. que involucre a expertos del área de la
aplicación  en  el  diseño,  uso  y
evaluación  de  la  tecnología
desarrollada.
Una  de  las  clases  de  aplicaciones
propuesta corresponde a las aplicaciones
“vergonzosamente  paralelas”
(embarrassingly parallel) [7]. Las tareas
de  análisis  y  simulación  estadística  en
áreas  tales  como  bioingeniería  y
econometría  son  de  este
tipo [8]. En particular, la Universidad de
Berkeley centra  el  estudio  sobre  una de
las  aplicaciones  representativas  que  es
Monte  Carlo [9].  Esta  clase  de
aplicaciones paralelas, en particular en el
758
área  de econometría,  son requeridas  por
otros  grupos  investigación  en  la  UCA,
para  su  aplicación  en  educación  y  para
asistir a la comunidad en general. 
Estas  aplicaciones  tienen  como
característica  que  los  cálculos  dependen
de  resultados  estadísticos  de  múltiples
repeticiones  de  ensayos  y  las
comunicaciones entre subtareas paralelas
no  son  dominantes.  Estas  aplicaciones
vergonzosamente  paralelas  son
consideradas  fáciles  de paralelizar  sobre
múltiples  computadoras  o  múltiples
núcleos de una computadora, sin embargo
no son problemas paralelos clásicos. Por
esta  razón  necesitan herramientas
especiales  y  en  general,  estudios  de
rendimiento  (speedup)  y  escalamiento
específicos  para  encontrar  una
paralelización  eficiente  que  reduzca  el
tiempo  necesario  para  realizar  los
análisis [10]. Por consiguiente,  el escaso
uso  de  computación  paralela  se  puede
explicar  por las habilidades  informáticas
que se requieren para desarrollar este tipo
de aplicaciones paralelas.
Actualmente,  existen  versiones
paralelas de software comúnmente usado
para econometría, por ejemplo, la versión
Stata/MP de  Stata,  Parallel  Computing
Toolbox de Matlab, o  MP Connect Setup
de  SAS.  Cada  uno  de  estos  productos
paralelos  publicita  que
los  programas  estadísticos  pueden  ser
implementados  en  paralelo  con  muy
pocas  modificaciones  de  sus  métodos
existentes  y  que  reducen  el  tiempo  de
procesamiento  drásticamente  en
comparación  con  la  versión  secuencial
estándar. Las versiones paralelas de estos
productos  y  sus  licencias  de  uso  son
costosas y no suelen estar disponibles en
universidades y centros de investigación.  
En la literatura reciente hay múltiples
artículos  que  demuestran  el  creciente
interés en la computación paralela para el
área de estadística y en especial usando R
[11], [12]. R es un proyecto de software
libre  que  se  distribuye  bajo  la  licencia
GNU GPL y  está  disponible  para  todos
los  sistemas  operativos  de  PC.  R
proporciona  una  amplia  gama  de
herramientas  estadísticas,  permitiendo
que  el  desarrollador  las  extienda
definiendo sus propias funciones en R e
implemente bibliotecas de algoritmos más
complejos  de  carga  dinámica  usando C,
C++  y  Fortran.  R  puede  integrase  con
distintas  bases  de  datos  y  tiene  una
capacidad  gráfica  importante  [13].  Sin
embargo,  R  por  sí  mismo  no  permite
ejecución en  paralelo,  sino  que requiere
de alguno de los paquetes existentes que
permitan  distribuir  cálculos  sobre
múltiples  computadoras  o  de  su
integración  con  plataformas  Big  Data
como Apache Spark. 
En el reporte técnico de Schmidberger
et al.  [14], se reseñan dieciséis diferentes
paquetes  que  proveen  soporte  paralelo
para  R  y  se  compara  su  estado  de
desarrollo,  la  tecnología  paralela
empleada,  usabilidad,  aceptación  y
rendimiento. El problema que subsiste es
que requieren que el usuario/desarrollador
realice  el  armado,  configuración  y
administración  del  clúster  para  resolver
un  problema  en  particular.  Además,  la
generalización  es  compleja  ya  que  no
todos  los  paquetes  corren  en  cualquier
configuración  de  hardware  y  sistema
operativo,  requieren  programación  en
MPI o PVM para correr sobre un clúster y
otros son específicos para grid.
Líneas de Investigación, 
Desarrollo e Innovación
El  objetivo  de  este  proyecto  es  la
formación de recursos humanos en el área
de procesamiento paralelo, para asistencia
a  otros  grupos  de  investigación  y  su
aplicación  a  la  enseñanza  de  grado  y
759
posgrado  Se  toma  como  meta  la
investigación  en  paralelización  de
bibliotecas  del  lenguaje  R  para
aplicaciones  econométricas  de  modelos
de elección discreta  con el  enfoque que
invita adoptar la Universidad de Berkeley
[7],  [1]  y  otros  centros  de  computación
paralela [6], [5].
Además, el tema  es apropiado para la
formación  de  recursos  humanos  de  un
proyecto  conformado  por  investigadores
que se están formando en investigación y
becarios porque cumple con las líneas de
investigación general,  brinda ejemplos  y
permite  estudiar  exhaustivamente
características,  limitaciones  y  soluciones
específicas que requieren generalización. 
Las líneas de investigación son:
1. El estudio de las características de las
aplicaciones  econométricas  y  sus
desafíos  en  la  generalización.  Se
estudiarán  los  modelos  de  regresión
logística  multinomial  en  el  contexto
de  modelos  de  elección  discreta
usando el framework R.
2. El estudio de las características de la
computación  paralela,  su  impacto
sobre el speedup, sus dificultades para
su  generalización  y  los  limites  que
imponen las plataformas de hardware
y  software  sobre  las  soluciones  a
problemas  econométricos  del  tipo
“vergonzozamente  paralelo”.  En este
proyecto,  el  estudio  se  centra  sobre
clústeres  del  tipo  Beowulf y  NOW
(Network of Workstations).
3. El  estudio  de  las  metodologías  de
diseño  para  crear  soluciones  y
abstracciones  exitosas  en  sistemas
distribuidos paralelos.
4. El desarrollo de nuevas bibliotecas y
extensiones  de  métodos  para  el
proyecto  R.  El  aporte  se  centra  en
bibliotecas  para  aplicaciones  que
requieren  modelos  de  regresión
logística  multinomial  que  usan  los
principios  de  maximización,  tales
como  estimación  de  máxima
verosimilitud. 
Resultados y Objetivos.
El proyecto se inició en junio de 2015.
Se publicaron dos artículos en congresos
internacionales  como  resultado  de  los
estudios  realizados  sobre  computación
paralela  para  clústeres  de  bajo  costo  y
clústeres  NOW.  Estos  artículos
corresponden  a  los  resultados  de
instalación  del  clúster   Beowulf LAPPA
de  la  UCA  y  su  adecuación  para  este
proyecto  [15].  El  segundo  artículo
corresponde a un curso de postgrado para
graduados en carreras de computación. Es
un  curso  de  diseño  y  programación  de
aplicaciones  en  diferentes  ambientes
paralelos (MPI, Apache Hadoop y Spark)
[16].
Además,  se  han  dicado  cursos  de
extensión  a  la  comunidad  sobre  MPI  y
OPENMP,  cumpliendo  con  uno  de  los
objetivos principales del proyecto que es
la transferencia al área educativa para la
formación de profesionales en el área.
En  la  línea  de  investigación
correspondiente  a  las  aplicaciones
econométricas, se empezará a trabajar con
asistencia  de  un  grupo  de  investigación
que usa econometría  para su proyecto y
que  será  el  usuario  inicial  de  las
extensiones  al  proyecto  R.
Simultáneamente,  se  continúa
investigando  en  el  área  de  computación
paralela. 
Una vez caracterizados el ambiente de
desarrollo  y  las  aplicaciones
econométricas  se  comenzará  con  el
estudio de la metodologia de diseño y de
abstracción,  para  la  implementación  de
las bibliotecas correspondientes.
760
Formación de Recursos Humanos
El  equipo  actual  consta  de  dos
investigadores.  Uno  de  ellos  está
realizando  su  doctorado  en  otra
institución. 
En  la  Facultad  de  Ciencias
Físicomatemáticas  e  Ingeniería,  durante
2015,  se  desarrollaron  Trabajos  Finales
(Tesinas)  de  alumnos  de  grado  de
Ingeniería  en  Informática  en  temas
relacionados  con  las  temáticas  del
proyecto.  Como  resultado  se  ha
completado  una  tesina  y  hay  2  tesinas
actualmente en curso. 
Referencias
[1]  Asanovic,  K.,  Bodik,  R.,  Demmel,  J.,
Keaveny,  T.,  Keutzer,  K.,  Kubiatowicz,  J.,
Morgan, N., Patterson, D., Sen, K., Wawrzynek,
J., Wessel, D. and Yelick, K. 2009. “A View of
the  Parallel  Computing  Landscape”.  Commun.
ACM. 52, 10 (Oct. 2009), 56–67.
[2]  Oxford  University,  Department  of  Statistics,
http://www.stats.ox.ac.uk/research (1/15/2016).
[3] Edinburg University School of Mathematics,
http://www.maths.ed.ac.uk/research (1/15/2016)
[4]  UCLA University,  Idre  (Institute  for  Digital
Research  and  Education)
http://www.hoffman2.idre.ucla.edu/  (1/15/2016).
[5]  Pacific  Northwest  National  Laboratory,  U.S.
Department  of  Energy,  High-Performance
Computing: http://hpc.pnnl.gov/. (1/15/2016).
[6]:  A  Strategy  for  Research  and  Innovation
through  High  Performance  Computing,  Editors
Mark Sawyer, Business Development and Project
Manager,  EPCC  Mark  Parsons,  Executive
Director,  EPCC; Associate Dean for e-Research,
University  of  Edinburg,  PlanetHPC is  supported
under  Objective  “Computing  Systems”  of
Challenge  3  “Components  and  Systems”  of  the
ICT  Programme  of  the  European  Commission,
http://cordis.europa.eu/fp7/ict/computing/docume
nts/planethpc-strategy.pdf  (1/15/2016)
[7]  Asanovic,  K.,  Bodik,  R.,  Catanzaro,  B.  C.,
Gebis, J. J., Husbands, P., Keutzer, K., Patterson,
D. A., Plishker, W.L., Shalf, J., Williams, S. W.
and Yelick, K.A. 2006. The Landscape of Parallel
Computing  Research:  A  View  from  Berkeley.
Technical  Report  #UCB/EECS-2006-183.  EECS
Department, University of California, Berkeley.
[8] Grama, A., Karypis, G., Kumar, V., and Gupta
A.  2003  Introduction  to  Parallel  Computing.
Pearson Education, second edition.
[9] Aspuru-Guzik A, Salomon-Ferrer, R., Austin,
B.,  Perusquia-Flores,  R.,  Griffin,  M.A.,  Oliva,
R.A., Skinner, D., Domin, D. and Lester, Jr., W.A.
2005.  “Zori 1.0: A Parallel Quantum Monte Carlo
Electronic  Package,”  Journal  of  Computational
Chemistry,  26,  8, (Jun. 2005), 856–862.
[10]  Bischl,  B.,  Lang,  M.,  Mersmann,  O.,
Rahnenführer, J., Weihs, C., 2012, Computing on
high  performance  clusters  with  R:  Packages
BatchJobs  and  BatchExperiments,  Technical
Report, TU Techniche Universität Dortmund. 
[11] Eugster,  M. J.  A.,  Knaus,  J.,  Porzelius,  C.,
Schmidberger,  M. & Vicedo, E. 2011, Hands-on
tutorial  for  parallel  computing  with  R,
Computational Statistics 26, 219–239. 
[12] Hayfield, T. & Racine, J. S. 2012,  Parallel
nonparametric  kernel  smoothing  methods  for
mixed  data  types, http://cran.r-
project.org/web/packages/npRmpi/npRmpi.pdf . 
[13]  Project  R.  https://www.r-project.org/
(2/29/2016)
[14]  Schmidberger  M, Morgan M, Eddelbuettel
D, Yu H, Tierney L, Mansmann U. 2009. “State
of the Art in Parallel Computing with R.” Journal
of  Statistical  Software,  31,  1,  1–27.
http://www.jstatsoft.org/v31/i01/ (1/15/2016).
[15]  Trigila,  M.,  2015,  “Cluster  Lappa:
Implementation  of  a  Low  Cost  Cluster  For
Parallel  Processing”.  WCSEIT'2015 II  World
Congress  on  Systems  Engineering  and
Information  Technologies.  Vigo,  España,  13.
https://issuu.com/council.copec/docs/ba_wcseit20
15_full (2/29/2016).
[16]  Trigila,  M.,  Di   Pasquale,  R.,  2016,
“Teaching  Parallel  Computing  with  Low-Cost
Cluster”.  INTERTECH  2016: XIV  International
Conference  on  Engineering  and  Technology
Education, Salvador, Bahía, Brasil, 
761


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Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

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