| Título : | Informe final del proyecto: Modelar: Modelado del desempeño de métodos numéricos en plataformas de hardware heterogéneas |
| Autor(es) : | Dufrechou Lasca, Ernesto Favaro Sapriza, Federico Marichal Chávez, Raúl Ignacio Berger, Gonzalo Uslenghi, Florencia Freire Picón, Manuel Ferreira Quagliata, Maria Jimena Bentura, Mateo Seveso Giordano, Franco |
| Fecha de publicación : | 16-jun-2026 |
| Tipo de publicación: | Reporte técnico |
| Versión: | Aceptado |
| Publicado por: | Agencia Nacional de Investigación e Innovación |
| Areas del conocimiento : | Ciencias Naturales y Exactas Ciencias de la Computación e Información Ciencias de la Computación |
| Otros descriptores : | Álgebra lineal numérica Modelo de predicción de desempeño Arquitecturas de hardware heterogéneas |
| Resumen : | El álgebra lineal numérica es una herramienta fundamental en muchas áreas de la ciencia y la ingeniería, como la inteligencia artificial, la optimización, la computación gráfica y el control de sistemas. Desde hace décadas, resolver este tipo de problemas requiere una gran capacidad de cómputo, lo que ha impulsado el desarrollo y el uso de tecnologías de computación de alto desempeño. Hoy en día, los sistemas de cómputo combinan distintos tipos de procesadores y aceleradores, y para un mismo problema pueden existir varias formas de resolverlo, sin que siempre sea evidente cuál es la más conveniente. Este proyecto se centra en dos objetivos principales. El primero es desarrollar métodos que permitan resolver estos problemas de manera más eficiente, aprovechando al máximo las capacidades de los procesadores y aceleradores modernos, como los utilizados en centros de cómputo especializados. El segundo objetivo es analizar qué recursos necesita cada método —por ejemplo, memoria, tiempo de ejecución y consumo de energía— según el tipo de problema y el hardware utilizado. Además, se busca desarrollar herramientas capaces de elegir automáticamente la mejor combinación entre el método de resolución y la plataforma de cómputo en cada situación concreta, ya sea mediante modelos matemáticos o técnicas de aprendizaje automático. De esta forma, se apunta a utilizar mejor los recursos disponibles y a reducir tanto el tiempo de cálculo como el consumo energético. |
| URI / Handle: | https://hdl.handle.net/20.500.12381/5653 |
| Recursos resultantes del proyecto: | https://hdl.handle.net/20.500.12008/53694 https://hdl.handle.net/20.500.12008/53697 https://hdl.handle.net/20.500.12008/53706 https://hdl.handle.net/20.500.12008/53701 https://hdl.handle.net/20.500.12008/52959 https://hdl.handle.net/20.500.12008/53731 https://hdl.handle.net/20.500.12008/50195 https://hdl.handle.net/20.500.12008/46179 |
| Institución responsable del proyecto: | Universidad de la República . Facultad de Ingeniería |
| Financiadores: | Agencia Nacional de Investigación e Innovación |
| Identificador ANII: | FCE_3_2022_1_172419 |
| Nivel de Acceso: | Acceso abierto |
| Licencia CC: | Reconocimiento 4.0 Internacional. (CC BY) |
| Aparece en las colecciones: | Informes finales publicables de I+D |
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