RT Conference Proceedings
T1 Aceleración de Time-Series sismográficas en Python
A1 López-Muñoz, Francisco Javier
A1 Grass, Thomas
A1 Asenjo-Plaza, Rafael
A1 González-Navarro, María Ángeles
K1 Python (Lenguaje de programación)
AB Python se ha convertido en un lenguaje de programación muy popular,pero también es uno de los menos eficientes en términos deprestaciones y consumo energético. Este artículo describe el procesoque hemos seguido para acelerar una aplicación Python de tratamientomasivo de datos orientada a las Time-Series sismográficas, de maneraque al usuario final se le sigue ofreciendo la productiva interfazPython que tanta aceptación tiene. Este proceso se ha desplegadosiguiendo una estrategia en tres fases. En la primera fase se haaplicado un cambio algorítmico cuyo objetivo ha sido reducir lacomplejidad computacional del principal kernel (hot-spot) delcódigo: las correlaciones cruzadas. Para ello se ha optado porimplementar dichas correlaciones aplicando el Teorema de laConvolución. En la segunda fase se ha aplicado un cambio de modelode programación que ha consisitido en la implementación en C++ delkernel, lo que nos ha permitido  la utilización de la muy optimizadabiblioteca FFTW. En la tercera fase, gracias al cambio del modelo deprogramación, aplicamos optimizaciones conscientes de laarquitectura, entre ellas OpenMP, para aprovechar los nodosmulticore de nuestro sistema, o ArrayFire que nos permite hacer usode aceleradores gráficos (con soporte en CUDA y OpenCL).Tras este proceso de optimización  hemos obtenido una aceleración de6121x sobre la aplicación original de partida.
PB Miguel Angel Vega Rodríguez y Antonio J. Plaza Miguel
YR 2019
FD 2019
LK https://hdl.handle.net/10630/18430
UL https://hdl.handle.net/10630/18430
LA spa
NO Avances en Arquitectura y Tecnología de Computadores, Actas de las Jornadas SARTECO 2019
NO Universidad de Málaga. Campus de Excelencia Internacional Andalucía Tech.
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 21 ene 2026