En este trabajo se analizan y eval uan dos
implementaciones de un algoritmo de optimizaci on
para un problema de control de inventarios de productos
perecederos. Las implementaciones se han llevado
a cabo utilizando una arquitectura heterog enea
donde cada nodo est a compuesto por varios multicores
y varias GPUs. Las versiones paralelas que se han desarrollado
son: (1) una versi on MPI-PTHREADS en
la que se extrae el paralelismo tanto a nivel de proceso
MPI como a nivel de hilo y (2) una versi on multiGPU
en la que se obtiene el paralelismo a nivel de proceso
MPI y a nivel de cores de GPU. Este algoritmo
puede ser descompuesto f acilmente en un conjunto de
tareas que no presentan ninguna dependencia entre
s . Sin embargo, la carga computacional asociada a
cada una de las tareas es diferente y el problema del
reparto de las tareas entre los elementos de proceso
se puede modelar como un problema de Bin Packing.
Ello implica que la selecci on del conjunto de tareas
asociadas a cada una de las unidades de computaci on
requiere del dise~no de heur sticas que sean capaces de
balancear la carga e cientemente y de forma est atica.
En este trabajo hemos analizado y evaluado varias
heur sticas. Finalmente, la mejor heur stica ha sido
la utilizada en la implementaci on paralela del algoritmo
de control de inventarios que ha sido evaluado
en la versi on MPI-PTHREADS y en la versi on multi-
GPU. Para la implementaci on MPI-PTHREADS los
resultados obtenidos muestran una buena escalabilidad
mientras que las versi on MultiGPU para el ejemplo
que se ha evaluado deja de ser e ciente cuando se
usan mas de 2 GPUs.
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