Título del trabajo: Tratamiento eficiente de ficheros grandes
Autor: Jorge S. D.
Descripción: En este trabajo se desarrolla un prototipo tipo pipeline que procesa un fichero de entrada dividiéndolo en trozos (chunks), ejecutando las distintas fases de forma paralela con una combinación de MPI, OpenMP y CUDA. MPI se utiliza para repartir el conjunto de chunks entre procesos (ranks), OpenMP para paralelizar el trabajo de E/S y CPU dentro de cada rank, y CUDA para acelerar el cálculo de hashes SHA3-256 por lotes (batch). Como resultado del procesamiento se genera un fichero de salida y, adicionalmente, un conjunto de metadatos (manifest) y estadísticas (stats) que permiten comprobar integridad y analizar rendimiento.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Simulación de riesgo financiero mediante Monte Carlo
Autores: Daniel R. G. y Juan L. G.
Descripción: Este trabajo diseña, implementa y analiza un programa para la simulación de riesgo financiero mediante Monte Carlo, evaluando el impacto de la optimización secuencial y de la paralelización sobre el tiempo de ejecución, la escalabilidad y la eficiencia.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Estudio comparativo entre las implementaciones OpenMP y MPI de un autómata celular simulador de incendios forestales
Autores Santiago P. G. y Jiehao X.
Descripción: El objetivo principal es estudiar el efecto de la paralelización en filtros de imagen, centrándonos en filtros lineales basados en convolución 3×3 (por ejemplo, detección de bordes o realce) y en un filtro no lineal (mediana 3×3), manteniendo una base común: misma representación en memoria, misma lectura/escritura de ficheros y la misma definición de máscaras y parámetros. De esta forma, las diferencias observadas en rendimiento se deben principalmente al modelo de ejecución (secuencial, OpenMP u OpenCL) y no a cambios en la funcionalidad.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Simulador de tráfico urbano
Autores Ana S. C. y Daniel M. R.
Descripción: En este trabajo en concreto hemos optado por un modelo de tráfico microscópico, en el que cada vehículo se simula de manera individual. Entre estos modelos destacamos el Intelligent Driver Model, que describe el comportamiento longitudilnal de los vehículos en función de su velocidad y de la distancia la vehículo que le precede. Además emplea un modelo de cambio de carril basado en reglas locales, donde cada vehículo decide si cambiar de carril teniendo en cuenta la seguridad y conveniencia de la maniobra.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente link.
Título del trabajo: Procesamiento de imágenes paralelizado con OpenMP y MPI, analizando su rendimiento y escalabilidad.
Autores Marta I. A., Zhiwei Z.
Descripción: El objetivo de este proyecto es estudiar y comparar distintas técnicas de paralelismo aplicadas al procesado de imágenes. Se ha seleccionado un conjunto de filtros ampliamente utilizados en visión por computador. Estos filtros son Sobel, Gauss, erosión y dilatación y se han implementado en varias arquitecturas: versión secuencial optimizada, paralelismo con hilos por OpenMP, paralelismo distribuido con MPI (modo bloqueante y no bloqueante) y un modelo híbrido MPI + OpenMP.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Procesamiento de imágenes en paralelo mediante filtros (Sobel, Blur, Sharpen)
Autores Marcos Moreno V. y Huangkai C.
Descripción: El objetivo principal es estudiar el efecto de la paralelización en filtros de imagen, centrándonos en filtros lineales basados en convolución 3×3 (por ejemplo, detección de bordes o realce) y en un filtro no lineal (mediana 3×3), manteniendo una base común: misma representación en memoria, misma lectura/escritura de ficheros y la misma definición de máscaras y parámetros. De esta forma, las diferencias observadas en rendimiento se deben principalmente al modelo de ejecución (secuencial, OpenMP u OpenCL) y no a cambios en la funcionalidad.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Multiplicacion de matrices en GPU
Autores Hugo D. R.
Descripción: El objetivo general de este proyecto es el análisis, la implementación y comparación del rendimiento de algoritmos de multiplicación de matrices respecto al algoritmo base. Se utilizarán las técnicas mencionadas anteriormente.
•Se utilizará un modelo de programación CUDA C++, donde se aprovechará las capacidades de la tarjeta gráfica NVIDIA GeForce RTX 2060 y se compararán los resultados con la implementación secuencial.
•Se desarrollarán kernels bajo el estándar de OpenCL que permita la ejecución de código tanto en la GPU como en la CPU. A su vez, se validará la portabilidad del método, ejecutándolo en el entorno virtual Triqui (sin GPU) y se comparará su resultado con la implementación secuencial. A su vez, se validará la portabilidad del método, ejecutándolo en el entorno virtual Triqui (sin GPU) y se comparará su resultado con la implementación secuencial.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título del trabajo: Comparación del rendimiento de la multiplicación de matrices utilizando OpenMP, MPI y OpenCL
Autores Cristina G. B:
Descripción: El objetivo de este trabajo es comparar el rendimiento de tres paradigmas de programación paralela, OpenMP, MPI y CUDA, aplicados al problema de la multiplicación de matrices. A partir de los resultados obtenidos se pretende analizar el impacto de cada modelo en términos de tiempo de ejecución, eficiencia y escalabilidad, así como las diferencias de comportamiento derivadas del paradigma de programación y de la arquitectura utilizada.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link
Título: Obtención de decimales del número Pi
Autores: MARCOS A. C. y ANTONIO J. A.
Descripción: El objetivo de esta práctica es implementar una versión secuencial y otra paralela mediante OpenMP del cálculo de π a partir de la integración numérica, y evaluar su comportamiento en un sistema multinúcleo.
Video del proyecto
El proyecto se puede descargar en el siguiente Link