Optimización de cómputo paralelo científico en un entorno híbrido Multicore - MultiGPU

Es creciente el número de algoritmos de cómputo científico que corren con mayor eficiencia en las placas procesadoras de video (GPGPU - General Programming Graphics Processors Units) que en los propios procesadores multicore de nuestros días. Sin embargo, la capacidad de memoria de estos dispositivos es cerca de un orden de magnitud inferior a las computadoras equipadas con multiprocesadores simétricos (SMP - Symmetric Multiprocessors). Por ello, para problemas cuyos datos requieren más memoria que la disponible en una placa GPGPU, los datos deben procesarse parcialmente en la placa, y además, planificarse el avance global del procesamiento. Frente a la existencia de múltiples cores y uno o más GPGPU(s) en el SMP, se investiga el uso optimizado de ambos recursos de procesamiento en forma conjunta, enfocándonos en problemas de cómputo científico cuyo requerimiento de memoria esté en el rango de la memoria del dispositivo gráfico y la del computador. Este problema es típico del procesamiento paralelo, por cuanto una adecuada división de datos y tareas es fundamental para obtener un resultado acorde a los recursos utilizados. En este trabajo se presentan líneas de investigación al respecto, como así también, algunos resultados preliminares. Eje: Procesamiento distribuido y paralelo Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)