Paralelización de aplicaciones econométricas que requieren estimación de los modelos de elección discreta

En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad. Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos. Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquell...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Trigila, Mariano, Di Pasquale, Ricardo
Formato: Objeto de conferencia
Lenguaje:Español
Publicado: 2016
Materias:
Ciencias Informáticas
clústeres de bajo costo
econometría
Parallel processing
Acceso en línea:http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/53144
Aporte de:
SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata
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description En las últimas dos décadas, el uso eficiente del hardware para aplicaciones científicas fue creciendo en dificultad. Además, muchas de estas aplicaciones requieren mejorar el rendimiento del procesamiento y tratar datos masivos. Estos son sistemas complejos de implementar y en especial para aquellos que no son especialista en computación. Es necesario desarrollar e implementar abstracciones de programación de alto nivel que permitan modelos de programación simples de usar. Las aplicaciones econométricas que requieren modelos de elección discreta son aplicaciones de este tipo. En este proyecto, se aplicarán las metodologías para crear abstracciones de programación de alto nivel para extender el framework R, para estas aplicaciones. Los objetivos del proyecto son cubrir las necesidades de: 1) procesamiento y soporte de resolución de problemas computacionales en econometría de otros grupos de investigación; y 2) transferencia del conocimiento de las tecnologías existentes, del diseño y desarrollo de aplicaciones en el área del procesamiento paralelo para la formación de recursos humanos; y para la actualización de graduados en informática y de otras áreas en este tipo de procesamiento que requieren las nuevas aplicaciones de gran escala. Los primeros resultados de este proyecto que comenzó, en junio de 2015, son dos cursos sobre computación paralela
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