Tesis

Mi tesis doctoral titulada "Supporting general data structures and execution models in runtime environments" trata temas relacionadas con las herramientas de programación y ejecución paralela y el soporte que ofrecen para manejar estructuras de datos densas y dispersas, y la ejecución de tareas basadas en flujo de datos.

Tutor

• Dr. Arturo Gonzalez Escribano

Miembros del tribunal

• Dr. Clemens Grelck (Universidad de Amsterdam, Paises Bajos) -- Presidente del tribunal
• Dr. Luis Alberto Marqués Cuesta (Universidad de Valladolid, España) -- Secretario del tribunal
• Dra. Dora Blanco Heras (Universidad de Santiago de Compostela, España)
• Dra. Maria Angeles González Navarro (Universidad de Málaga, España)
• Dr. Francisco Javier García Blas (Universidad Carlos III de Madrid, España)

Calificación

Sobresaliente cum laude

Resumen

Durante las últimas décadas, los sistemas paralelos se han vuelto cada vez más populares tanto en el ámbito de la computación de altas prestaciones como en el de la computación convencional. Esto se debe a un enorme incremento en las capacidades de las plataformas paralelas. Para aprovechar las ventajas de estas plataformas, se necesitan nuevas herramientas de programación. Primero, es preciso disponer de modelos de programación con abstracciones de alto nivel para poder representar apropiadamente los algoritmos paralelos. Además, los entornos paralelos que implementan dichos modelos requieren sistemas en tiempo de ejecución completos que ofrezcan diferentes paradigmas de computación a los programadores. De este modo es posible construir programas que pueden ser ejecutados eficientemente en diferentes plataformas.

Existen diferentes áreas a estudiar con el fin de construir un sistema en tiempo de ejecución completo para un entorno paralelo. Esta Tesis aborda dos problemas comunes: el soporte unificado de datos densos y dispersos, y la integración de paralelismo orientado a mapeo de datos y paralelismo orientado a flujo de datos.

En primer lugar, un entorno paralelo genérico requiere integrar manejo para datos densos y dispersos usando un interfaz común siempre que sea posible. Nosotros proponemos una solución que desacopla la representación, partición y reparto de datos, del algoritmo y de la estrategia de diseño paralelo.

En segundo lugar, un entorno paralelo de estas características debe permitir programar aplicaciones dinámicas y de flujo de datos, las cuales son difíciles de realizar con las herramientas actualmente disponibles. En esta Tesis, introducimos un nuevo modelo de programación basado en el paradigma de flujo de datos, donde diferentes actividades pueden ser arbitrariamente enlazadas para formar redes genéricas pero estructuradas que representan el cómputo global.

Descargas

Podéis acceder a la versión PDF de la tesis y de las transparencias de la presentación en los siguiente enlaces: