Show simple item record

dc.contributor.advisorPascual Saiz, José Antonio ORCID
dc.contributor.advisorNavaridas, Javier
dc.contributor.authorMoralejo Tobajas, Borja
dc.contributor.otherF. INFORMATICA
dc.contributor.otherINFORMATIKA F.
dc.date.accessioned2023-11-28T17:59:04Z
dc.date.available2023-11-28T17:59:04Z
dc.date.issued2023-11-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/63228
dc.description.abstractEn este proyecto se han analizado los efectos que tienen algunas de las técnicas empleadas en la planificación de los supercomputadores. El objetivo principal de estas técnicas es el aumento del rendimiento del sistema en general, afectando de forma indirecta a la reducción del consumo eléctrico de los centros HPC (High performance computing o computación de alto rendimiento)(Hankendi and Coskun, 2012). Las técnicas que se van a analizar son la consolidación y la variabilidad. Para llegar a medir los efectos de estas mismas, se implementará un sencillo perfilador que obtenga los tiempos y los datos de los contadores hardware de las CPUs. Estos contadores no solo se utilizarán para medir el rendimiento, si no que también se emplearán en el descubrimiento de la naturaleza de la aplicación. Se van a realizar los análisis sobre los paquetes de prueba o bechmark de PARSEC. Con el fin de aprovechar los beneficios de la consolidación, es imprescindible tener un conocimiento de la naturaleza de la aplicación que se ejecutará. Dado que este proyecto tiene un enfoque de investigación eso implica describir de manera detallada el proceso utilizado para recolectar los datos, así como las técnicas y herramientas empleadas en su análisis y procesamiento. Esta metodología se ha seguido de varios artículos (Dwyer et al., 2012) y (Kundan et al., 2022). Esta metodología proporcionará una base sólida para comprender cómo se obtuvieron los resultados y asegurará la validez y fiabilidad de los hallazgos obtenidos en el proyecto. Los resultados indican una posible diferenciación de las naturalezas de las aplicaciones mediante las métricas de perfilado. La consolidación, a coste de ejecuciones más lentas (75% de media), muestra un 9% de incremento del uso del sistema en el mejor caso, y un 0.43% en el peor de ellos. En cuanto a la variabilidad, se observa un potencial sencillo de aprovechar y con un incremento sin sobrecoste de un 0.1%.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectrendimientoes_ES
dc.subjecteficienciaes_ES
dc.subjectanálisises_ES
dc.subjectsupercomputadoreses_ES
dc.subjectworkloades_ES
dc.titleAnálisis de los efectos de la consolidación en entornos HPCes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.date.updated2023-06-22T10:42:58Z
dc.language.rfc3066es
dc.rights.holder©2023, el autor
dc.contributor.degreeInformatikan Ingeniaritzaes_ES
dc.contributor.degreeIngeniería en Informática
dc.identifier.gaurregister133144-964537-10
dc.identifier.gaurassign152991-964537


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record