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dc.contributor.authorLapa Romero, Noemi Maritza
dc.contributor.authorFiestas Iquira, Jose Antonio
dc.contributor.authorTenorio Trigoso, Alonso
dc.contributor.authorNuñez Medrano, Yuri
dc.date.accessioned2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.accessioned2022-04-04T16:25:56Z
dc.date.available2018-12-17T03:07:59Z
dc.date.available2022-04-04T16:25:56Z
dc.date.issued2018-09
dc.identifier.isbn978-0-9993443-1-6
dc.identifier.issn2414-6390
dc.identifier.otherhttp://laccei.org/LACCEI2018-Lima/meta/FP494.html
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18687/LACCEI2018.1.1.494
dc.identifier.urihttp://axces.info/handle/10.18687/2018102_494
dc.description.abstractEn 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.isoEnglishen_US
dc.publisherLACCEI Inc.en_US
dc.rightsLACCEI License
dc.rights.urihttps://laccei.org/blog/copyright-laccei-papers/
dc.subjectClusteren_US
dc.subjectComputación Paralelaen_US
dc.subjectCPUen_US
dc.subjectGPUen_US
dc.subjectN-BODYen_US
dc.subjectMPIen_US
dc.subjectCUDAen_US
dc.titlePruebas de rendimiento sobre el Clúster de CPUs y GPUs empleando simulación N-body
dc.typeArticleen_US
dc.description.countryPeruen
dc.description.institutionUniversidad Nacional de Ingenieriaen
dc.description.trackSoftware Engineering, Telecommunications, Cybersecurity and Computational toolsen
dc.journal.referatopeerReview


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  • 2018 LACCEI - Lima, Perú
    The Sixteen LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education Caribbean Conference for Engineering and Technology.

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