dc.contributor.author | Lapa Romero, Noemi Maritza | |
dc.contributor.author | Fiestas Iquira, Jose Antonio | |
dc.contributor.author | Tenorio Trigoso, Alonso | |
dc.contributor.author | Nuñez Medrano, Yuri | |
dc.date.accessioned | 2018-12-17T03:07:59Z | |
dc.date.accessioned | 2022-04-04T16:25:56Z | |
dc.date.available | 2018-12-17T03:07:59Z | |
dc.date.available | 2022-04-04T16:25:56Z | |
dc.date.issued | 2018-09 | |
dc.identifier.isbn | 978-0-9993443-1-6 | |
dc.identifier.issn | 2414-6390 | |
dc.identifier.other | http://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP494.html | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.494 | |
dc.identifier.uri | http://axces.info/handle/10.18687/2018102_494 | |
dc.description.abstract | En las últimas décadas el campo de la computación ha sido una de las áreas que más se ha desarrollado y a su vez permitió que se desarrollaran otros campos en los cuales se necesitaba procesar, simular, curar o resumir data tanto en el campo de la investigación, empresa y entretenimiento
Con el paso del tiempo esta cantidad de procesamiento fue incrementándose constantemente debido a las necesidades actuales de los usuarios y la creciente cantidad de aplicaciones disponibles para los usuarios, por ejemplo, se suben aproximadamente 400 horas de videos a YouTube cada minuto [1], 300 millones de fotos a Facebook diariamente [2] y por cada evento producido en un experimento del CERN se genera 1 Mb de datos, ocurriéndose aproximadamente 600 millones de eventos por segundo [3] por lo que ha sido necesario incrementar el poder computacional y al hacerse cada vez más difícil tener todo esta capacidad de cómputo en una sola máquina se comenzó a trabajar implementado clústeres de computadores, computadoras en Grid, y crear tecnologías como Big Data para el almacenar y procesar los datos.
En el presente trabajo se presenta la implementación de un clúster híbrido de computadores la cual incluye el uso de CPUs y GPUs, se detalla la construcción y configuración, las pruebas de rendimiento usadas para la comparación uso y no uso de GPUs, así como un análisis de los resultados de las pruebas de rendimiento ejecutadas sobre el clúster. | en_US |
dc.language.iso | English | en_US |
dc.publisher | LACCEI Inc. | en_US |
dc.rights | LACCEI License | |
dc.rights.uri | https://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/ | |
dc.subject | Cluster | en_US |
dc.subject | Computación Paralela | en_US |
dc.subject | CPU | en_US |
dc.subject | GPU | en_US |
dc.subject | N-BODY | en_US |
dc.subject | MPI | en_US |
dc.subject | CUDA | en_US |
dc.title | Pruebas de rendimiento sobre el Clúster de CPUs y GPUs empleando simulación N-body | |
dc.type | Article | en_US |
dc.description.country | Peru | en |
dc.description.institution | Universidad Nacional de Ingenieria | en |
dc.description.track | Software Engineering, Telecommunications, Cybersecurity and Computational tools | en |
dc.journal.referato | peerReview | |