Prueba Suficiencia Investigadora Doctorando: Rosa Filgueira Vicente Tutor: David Expósito Singh 27...
-
Upload
gaspar-chavarin -
Category
Documents
-
view
215 -
download
0
Transcript of Prueba Suficiencia Investigadora Doctorando: Rosa Filgueira Vicente Tutor: David Expósito Singh 27...
Prueba Suficiencia Investigadora
Doctorando: Rosa Filgueira VicenteTutor: David Expósito Singh
27 Febrero 2007
Indice
Curriculum Vitae Formación Académica Experiencia Laboral Actividad Docente Actividad Investigadora
Trabajo de Investigación
Formación Académica
Ingeniería Técnica en Informática de Gestión en la Universidad de Deusto, 1998-2001.
Ingeniería Informática en la Universidad de Deusto, 2001-2003.
Master de Comercio Electrónico en la Universidad Carlos III de Madrid, 2003-2004.
Periodo docente e investigador en la Universidad Carlos III de Madrid, desde Octubre de 2004
Experiencia Laboral
Consultor Junior en Soluziona, Junio 2004- Octubre 2004.
Becario de Doctorado en la Universidad Carlos III de Madrid, Octubre 2004- Septiembre 2005.
Profesor Ayudante en la Universidad Carlos III de Madrid, desde Octubre 2005.
Actividad Docente (I)
Actividad Docente reglada. Curso 2004-2005:
Sistemas Operativos. Ingeniería Técnica Informática Arquitectura de Computadores. Ingeniería Informática Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática
Curso 2005-2006: Programación de Computadores. Ingeniería Técnica Industrial Estructura de Computadores. Ingeniería Técnica Informática Arquitectura de Computadores. Ingeniería Informática Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática
Curso 2006-2007: Programación de Computadores. Ingeniería Técnica Industríal Estructura de Computadores. Ingeniería Técnica Informática Sistemas Tolerantes a Fallos. Ingeniería Técnica Informática
Actividad Docente
Actividad docente no reglada.
Dirección de trabajos dirigidos en departamento.
Dirección de Proyectos de Fin de Carrera.
Tribunal en Proyectos Fin de Carrera.
Actividad Investigadora
Doctorado: Especialidad en el área de Lenguajes y Sistemas Sistemas Operativos Avanzados: Sistemas Distribuidos Evaluación y mejora del proceso software. Distintas aproximaciones al modelado OO Seguridad de la información: Criptografía Diseño de sistemas hipermedia Seguridad en redes de ordenadores
Seminarios : Smartcards security Advenced planning techniques An overview of data fusion. Examination of modern issues and computational
aspect. Técnicas de alto rendimiento en el diseño de procesadores. Sistemas de búsqueda de respuestas Jornadas de Innovación Docente Trabajo de Investigación
Actividad Investigadora (II)
Artículos en revista: Lugar de publicación: Journal of Object Technology,
vol. 4, no. 9 Título: Specifying use case behavior with interaction
models
Congresos internacionales: Workshop: Performance Modeling, Evaluation, and
Optimization of Parallel and Distributed Systems (PMEO-PDS 2007)
Título: Optimization and Evaluation of Parallel I/O in BIPS3D Parallel Irregular Application
Trabajo de Investigación
Optimization and Evaluation of Parallel I/O in BIPS3D Parallel Irregular Application
Workshop: Performance Modeling, Evaluation, and optimization of Parallel and Distributed Systems (PMEO-PDS 2007). Marzo 2007
Descripción del problema (I)
Problema de almacenamiento en una aplicación paralela de simulación numérica tridimensional de dispositivos bipolares BJT y HBT (BIPS3D).
Esta aplicación se basa en el uso de un modelo de elementos finitos.
La malla se distribuye sobre un sistema multiprocesador (Metis).
Descripción del problema (II)
Cada nodo de computo realiza cálculos con los datos que tiene almacenados.
Los resultados obtenidos por todos los nodos de computo se almacenan en un único fichero, de forma secuencial.
El almacenamiento secuencial es un importante cuello de botella.
Descripción del problema (III)
Principales objetivos
Mejorar el almacenamiento de datos de salida del simulador.
Estudio de la estrategia de almacenamiento más adecuada, dependiendo del volumen de datos, características red y número de nodos de cómputo.
Proponer una nueva técnica de agrupación de datos: Interval Data Grouping (IDG).
Resolución del problema (I)
Se estudia y evalúa la etapa E/S del BISP3D desarrollando un programa que emula su comportamiento: Originalmente el BISP3D utiliza un almacenamiento
secuencial
Resolución del problema (II) En el modelo que se ha desarrollado se ha
evaluado diversas configuración de E/S: E/S secuencial utilizando como sistema de
almacenamiento NFS E/S secuencial utilizando como sistema de
almacenamiento PVFS E/S paralela utilizando como sistema de
almacenamiento PVFS E/S paralea utilizando como sistema de
almacenamiento PVFS y utilizando two phase I/O E/S paralea utilizando como sistema de
almacenamiento PVFS y utilizando List I/O
Resultados: estrategia de almacenamiento (I)
Se realizaron las pruebas para : Distintos tipos de red (Myrinet y Fast Ethernet), Distintas mallas. Distinto volumen de datos.
A partir de los resultados obtenidos se ha elaborado una estrategia para determinar previamente cual es la configuración de E/S más adecuada en función de los parámetros anteriormente comentados.
Resultados: estrategia de almacenamiento (II)
Independientemente de la red, de la malla y del volumen de datos, siempre es mejor utilizar el almacenamiento paralelo que el secuencial.
Resultados: estrategia de almacenamiento (III)
Myrinet: si el volumen de datos es pequeño la configuración de E/S más adecuada es two-phase. A medida que aumenta el volumen de datos, la configuración de E/S más adecuada es List IO.
Fast Ehternet: La configuración más adecuada en todos los casos es List IO.
Resultados: Myrinet
Resultados: Fast Ethernet
Resultados: árbol de decisión
Resultados: IDG
Se ha desarrollado una nueva estrategia de distribución para mejorar los tiempos del interfaz List IO.
Técnica IDG (Interval Data Grouping): se basa en el aumento del tamaño de los intervalos de distribución utilizando la replicación de nodos.
Resultados: IDG
BISP3D replica los nodos de la malla que son frontera entre dos particiones
Resultados: IDG
A parte de diseñar esta distribución IDG, se ha diseñado otras dos: random y First Position.
Resultados: IDG
Resultados: IDG
IDG tiene mejor comportamiento que la distribución de Metis: Aumentamos el tamaño de los intervalos, con lo
cual favorece al trabajo de List IO.
Conclusiones: principales aportaciones
Optimización del almacenamiento de datos para la aplicación BISP3D
Nueva técnica de distribución de datos (IDG) que mejora los tiempos obtenidos para el interfaz ListIO