Cómputo paralelo para la resolución de la multiplicación de matrices de gran tamaño

La multiplicación se define dadas dos matrices A y B, se dicen multiplicables si el número de columnas de A coincide con el número de filas de B. En la nueva matriz C, los elementos Cij parten del producto que se obtiene multiplicando cada elemento de la fila i de la matriz A por cada elemento de la...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Díaz, Karvin, Ponce de León, Alejo, Caymes Scutari, Paola, Bianchini, Germán
Formato:	Artículo acceptedVersion
Lenguaje:	Español
Publicado:	2023
Materias:	Multiplicación, Matrices, Eficiente, Algoritmos
Acceso en línea:	http://hdl.handle.net/20.500.12272/8132
Aporte de:	RIA - Repositorio Institucional Abierto (UTN) de Universidad Tecnológica Nacional

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spelling	I68-R174-20.500.12272-81322023-06-27T11:18:54Z Cómputo paralelo para la resolución de la multiplicación de matrices de gran tamaño Díaz, Karvin Ponce de León, Alejo Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Multiplicación, Matrices, Eficiente, Algoritmos La multiplicación se define dadas dos matrices A y B, se dicen multiplicables si el número de columnas de A coincide con el número de filas de B. En la nueva matriz C, los elementos Cij parten del producto que se obtiene multiplicando cada elemento de la fila i de la matriz A por cada elemento de la columna j de la matriz B y sumándolos. Cabe destacar que a medida que aumenta el tamaño de las matrices el volumen de cómputo también aumenta considerablemente. Nuestro objetivo con ésta investigación es poder determinar la forma más eficiente para realizar multiplicaciones de matrices de gran volumen, cálculos que son de gran utilidad en diversas áreas con en aplicaciones tales como resolución de sistemas de ecuaciones de muchas variables, cálculo numérico, y actualmente también utilizada con frecuencia en el cálculo de microarrays, en el área de la bioinformática. Para este estudio comparativo, se propone desarrollar dos algoritmos: uno que aproveche la capacidad de cómputo de un cluster de computadoras parte del Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido (LICPaD) ubicado en la UTN-FRM, y otro algoritmo cuya ejecución sea secuencial. Una vez desarrollados, procederemos a realizar una serie de pruebas con matrices de distintos tamaños y con distinta cantidad de nodos. Para concluir, luego de obtenidos los resultados de tiempos de cálculo para cada experimento podremos realizar un análisis de métricas como el Speedup, la Eficiencia, el Balanceo de Carga, etc., y en base a ellos determinar en qué medida o en qué casos el cómputo paralelo resulta la forma más conveniente y/o eficiente para este cálculo, y también implementar mejoras y optimizaciones en los algoritmos utilizados. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina 2023-06-27T11:18:54Z 2023-06-27T11:18:54Z 2021-01-01 info:eu-repo/semantics/article acceptedVersion Congreso de Investigaciones y Desarrollos en Tecnología y Ciencia (IDETEC 2020). Año 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12272/8132 spa PID 7658 openAccess http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución pdf
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