Un estudio comparativo entre traductores de Python para aplicaciones paralelas de memoria compartida

En la actualidad, Python es uno de los lenguajes mas utilizados en diversas áreas de aplicación. Sin embargo, presenta limitaciones a la hora de poder optimizar y paralizar aplicaciones debido a las limitaciones de su intérprete oficial, especialmente para aplicaciones CPU-bound. Para solucionar est...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Milla, Andrés
Otros Autores: Rucci, Enzo
Formato: Tesis Tesis de grado
Lenguaje:Español
Publicado: 2022
Materias:
Ciencias Informáticas
Python
Numba
Cython
PyPy
N-body
HPC
CPU-bound
Multi-hilado
Rendimiento
Esfuerzo de programación
Optimización
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/133463
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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Milla, Andrés
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description En la actualidad, Python es uno de los lenguajes mas utilizados en diversas áreas de aplicación. Sin embargo, presenta limitaciones a la hora de poder optimizar y paralizar aplicaciones debido a las limitaciones de su intérprete oficial, especialmente para aplicaciones CPU-bound. Para solucionar esta problemática han sugerido traductores alternativos, aunque cada uno con un enfoque diferente y con su propia relación de costo-rendimiento. Ante la ausencia de estudios comparativos, se realizo una evaluación de rendimiento y esfuerzo de programación de dichos traductores, utilizando como caso de estudio N-Body, un problema popular y con alta demanda computacional.
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