Investigación en computación de altas prestaciones y paralelismo

Escrito por Universidad de Alicante | 02 Noviembre 2007

El grupo de investigación de Computación de altas prestaciones y paralelismo (gCAPyP) de la Universidad de Alicante es experto en el diseño de herramientas software para el procesamiento paralelo que permiten reducir el tiempo de ejecución de aplicaciones informáticas intensivas en cálculo.

Líneas de investigación destacadas

1) Computación de altas prestaciones aplicado al análisis y restauración de imágenes:

• Diseño, evaluación e implementación de algoritmos paralelos para la restauración de imágenes.
• Desarrollo de librerías paralelas para la restauración y análisis de imágenes, no siendo necesario que el usuario tenga conocimientos de paralelismo.

2) Desarrollo de software de altas prestaciones para la resolución de sistemas lineales y no lineales:

• Problemas lineales al modelado de redes.
• Sistemas no lineales de problemas de combustión y dinámica de fluidos 3D.
• Resolución de sistemas lineales y no lineales mediante técnicas no estacionarias y asíncronas.
• Matrices densas para el análisis del crecimiento de grietas en estructuras.
• Cálculo de la relevancia de documentos y páginas Web (vector PageRank).
• Solución gráfica de problemas de combustión.

3) Desarrollo de interfaces paralelos de alto nivel para las librerías ACTS:

• El grupo ha desarrollado ya las interfaces Python para las librerías BLACS, PBLAS y ScaLAPACK incluidas en las ACTS, denominados PyBLACS, PyPBLAS y PyScaLAPACK. Python se está usando en problemas de predicción meteorológica y oceanográfica.

4) Tratamiento y gestión estadística de grandes conjuntos de datos:

• Tratamiento y análisis de datos tanto cuantitativos como cualitativos mediante técnicas estadísticas y asesoramiento sobre el diseño e implementación de la investigación.

Capacidad para manejar datos

Las aplicaciones de la computación de altas prestaciones se extienden prácticamente a todos los ámbitos donde la programación se manifiesta como útil: modelado predictivo y simulación; diseño y automatización de proyectos de ingeniería, inteligencia artificial y detección remota de los recursos terrestres; investigación médica; o tratamiento y gestión estadística de grandes conjuntos de datos.