AbstractsBiology & Animal Science

Con la llegada de los procesadores multinúucleo y la caída del crecimiento de la capacidad de procesamiento por núcleo en cada nueva generación, la paralelización es cada vez más crítica para mejorar el rendimiento de todo tipo de aplicaciones. Por otra parte, si bien hay un buen conocimiento y soporte de los patrones de paralelismo más sencillos, esto no es así para los patrones complejos e irregulares, cuya paralelización requiere o bien herramientas de bajo nivel que afectan negativamente a la productividad, o bien soluciones transaccionales con requisitos específicos de hardware o que implican grandes sobrecostes. El aumento del número de aplicaciones que exhiben estos patrones complejos hace que este sea un problema con importancia creciente. Esta tesis trata de mejorar la comprensión y el soporte de tres tipos de patrones complejos, mediante la identificación de abstracciones y semánticas claras que ayuden su paralelización en entornos de memoria compartida. El enfoque elegido fue la creación de librerías, ya que facilitan la reutilización de código, reducen los requisitos del compilador, y tienen una curva de aprendizaje relativamente corta. El lenguaje empleado para la implementación es C++, pues proporciona un buen rendimiento y capacidad para expresar las abstracciones necesarias. Los ejemplos y evaluaciones en esta tesis muestran que nuestras propuestas permiten expresar de manera elegante las aplicaciones que presentan estos patrones, mejorando su programabilidad al tiempo que proporcionan un rendimiento similar o superior al de otras soluciones existentes.