Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos

Autores
Naiouf, Marcelo; De Giusti, Armando Eduardo; Tarrío, Diego F.; De Giusti, Laura Cristina
Año de publicación
2000
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Resulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.
Eje: Procesamiento Concurrente, paralelo y distribuido. Redes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
algoritmos paralelos
Metrics
Distributed
Métricas
escalabilidad
Parallel algorithms
Parallel processing
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22087
Acceder
id SEDICI_ad6e1043f0af9f6a764a327dd17130e4
oai_identifier_str oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22087
network_acronym_str SEDICI
repository_id_str 1329
network_name_str SEDICI (UNLP)
spelling Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelosNaiouf, MarceloDe Giusti, Armando EduardoTarrío, Diego F.De Giusti, Laura CristinaCiencias Informáticasalgoritmos paralelosMetricsDistributedMétricasescalabilidadParallel algorithmsParallel processingResulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.Eje: Procesamiento Concurrente, paralelo y distribuido. RedesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)2000-05info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionObjeto de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdf4-6http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22087spainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)reponame:SEDICI (UNLP)instname:Universidad Nacional de La Platainstacron:UNLP2025-09-29T10:54:52Zoai:sedici.unlp.edu.ar:10915/22087Institucionalhttp://sedici.unlp.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://sedici.unlp.edu.ar/oai/snrdalira@sedici.unlp.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:13292025-09-29 10:54:53.285SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Platafalse
dc.title.none.fl_str_mv Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
title Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
spellingShingle Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
Naiouf, Marcelo
Ciencias Informáticas
algoritmos paralelos
Metrics
Distributed
Métricas
escalabilidad
Parallel algorithms
Parallel processing
title_short Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
title_full Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
title_fullStr Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
title_full_unstemmed Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
title_sort Métricas y escalabilidad de algoritmos paralelos
dc.creator.none.fl_str_mv Naiouf, Marcelo
De Giusti, Armando Eduardo
Tarrío, Diego F.
De Giusti, Laura Cristina
author Naiouf, Marcelo
author_facet Naiouf, Marcelo
De Giusti, Armando Eduardo
Tarrío, Diego F.
De Giusti, Laura Cristina
author_role author
author2 De Giusti, Armando Eduardo
Tarrío, Diego F.
De Giusti, Laura Cristina
author2_role author
author
author
dc.subject.none.fl_str_mv Ciencias Informáticas
algoritmos paralelos
Metrics
Distributed
Métricas
escalabilidad
Parallel algorithms
Parallel processing
topic Ciencias Informáticas
algoritmos paralelos
Metrics
Distributed
Métricas
escalabilidad
Parallel algorithms
Parallel processing
dc.description.none.fl_txt_mv Resulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.
Eje: Procesamiento Concurrente, paralelo y distribuido. Redes
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
description Resulta innegable la importancia del procesamiento paralelo en el espectro de la Ciencia de la Computación. Existen diversas razones para esta realidad: - la capacidad de reducir el tiempo de procesamiento en problemas de cómputo intensivo o de grandes volúmenes de datos - el límite físico alcanzado por las computadoras secuenciales en algunos casos torna inaceptable el tiempo para resolver determinados problemas, y hace que la solución paralela sea la única factible. - la existencia de sistemas en los que no interesa tanto la velocidad de cómputo sino la necesidad dI! estar en más de un lugar a la vez, capacidad que puede mapearse a una configuración paralela - las posibilidades que el paradigma paralelo ofrece en términos de investigación de técnicas para el análisis, diseño y evaluación de algoritmos.
publishDate 2000
dc.date.none.fl_str_mv 2000-05
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/conferenceObject
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Objeto de conferencia
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
info:ar-repo/semantics/documentoDeConferencia
format conferenceObject
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22087
url http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/22087
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 Argentina (CC BY-NC-SA 2.5)
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
4-6
dc.source.none.fl_str_mv reponame:SEDICI (UNLP)
instname:Universidad Nacional de La Plata
instacron:UNLP
reponame_str SEDICI (UNLP)
collection SEDICI (UNLP)
instname_str Universidad Nacional de La Plata
instacron_str UNLP
institution UNLP
repository.name.fl_str_mv SEDICI (UNLP) - Universidad Nacional de La Plata
repository.mail.fl_str_mv alira@sedici.unlp.edu.ar
_version_ 1844615807369216000
score 13.069144

Publicaciones similares