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Cómputo Paralelo y Multicore en el Seno de las Tecnologías de la
Información
Dr. Victor M. Larios Rosillo
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Plan
• Perspectiva de TI– Orientación– Motivaciones– Doctorado– Proyectos
• Caso de estudio de proyecto exitoso– Problemática– Solución– Resultados
• Conclusiones y perspectivas
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Orientación TI
Conceptos de TI
– Tienen que ver con el empleo de computadoras y software para procesar, almacenar, proteger, transmitir y localizar información…
– Se centra en las organizaciones (gobierno, industria, instituciones no lucrativas) y como mediante TI hacerlas más eficientes optimizando sus procesos…
[IEEE, ACM 2010]
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Delimitación de las TI
[ACM 2008]
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Doctorado en TI UDG
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Datos del doctorado
Profesores– 21 Investigadores UDG (60%
SNI)
– 10 Investigadores externos (nacionales y extranjeros)
Estudiantes– 24 en 3 generaciones
– 1er generación en 2007
– Graduación con tesis + publicación internacional
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Algunos Proyectos..
• Videojuegos serios y simulación de multitudes para evacuación de estadios
• Minería de datos con multiagentespara Cáncer de Mama
• Análisis de espectros y datos en redes inalámbricas para campus educativos
• Cómputo paralelo para búsqueda de secuencias bio-informáticas
• Máquinas virtuales para sistemas empotrados
• Apoyo a toma de decisiones mediante multiagentes
• Optimización por modelado de colonias de hormigas para tren ligero de Guadalajara
• Computo con GRIDS para prevención de desastres – Estimación de recursos y virtualización de servicios
• Desarrollo Ontologías para gestión del conocimiento en industria automotriz
• Predicción y estimación de esfuerzo de desarrollo de software con técnicas de IA
• Redes de nueva generación: calidad de servicio y seguridad
• Libro inteligente, tutor inteligente y sistema de evaluación de conocimiento en educación superior
• Seguimiento y reconocimiento de objetos por visión con procesamiento paralelo GPU para sistemas de seguridad
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Computo Paralelo y Multicore
• Es una estrategia para aumentar capacidad de procesamiento y ahorrar energía
• En multicore– Si el programa es secuencial solo
usa un procesador– Los sistemas operativos no
paralelizan
• Paralelizar la solución a un problema no es fácil– Cada problema tiene un número de
procesadores con el que llega a la solución óptima
– Requiere de herramientas para optimizar código y algoritmos
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EL PROYECTO DVRMEDIA2
Mayo 2010II Congreso Informática, Robótica y
Tecnología - Acapulco, Guerrero9
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Objetivos generales
• Simular en un ambiente 3D colaborativo al menos 10,000 entidades artificiales en un estadio– Cada entidad comunica sobre la red y tiene una
apariencia única así como un comportamiento autónomo
– Usuarios externos se pueden conectar al sistema y participar con un avatar en la simulación
– El ambiente soporta colisiones, física y graba todos los eventos de entidades
– En un momento dado, las entidades deben evaucar el estadio ó locación
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Tecnología - Acapulco, GuerreroMayo 2010
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Metas particulares
• Emplear simulaciones para garantizar seguridad en algunas locaciones de los juegos Panamericanos en 2011
• Consolidar el sistema DVRMedia2• Contribuciones de investigación:
– Sistemas distribuidos usando P2P• Optimizar uso de la red en mundos virtuales, bases de datos
y procesamientos complejos de IA en entidades.
– Vida artificial (IA)• Generación de multitudes con algoritmos genéticos• Modelado de comportamiento
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Nuestra estrategia
• Simulaciones en cluster de supercómputo– Primeras pruebas prometedoras
• Java para cómputo de alto rendimiento– 10 años desde Java Grande
– La máquina virtual de Java optimizada tiene desempeño similar a ejecuciones de C, C++, Fortran
– Totalmente portátil, diseño Orientado Objetos facilita mantenimiento
– En proyecto Gaia, Java se ejecuta 4 veces más rápido que C [SciCompXXL09]
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DVRMedia2
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Optimización de comunicación en red
• Cada entidad artificial requiere comunicar con su medio y otras entidades.
• Decenas de miles de canales de comunicación requeridos.
• Algoritmos VAST proponen vecindarios para optimizar.
• Cada entidad crea su vecindario para comunicar eventos relevantes.
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Optimización de comunicación en red
• Cada entidad crea su mapa personal de la red y comunica por este.
• Cada mapa es actualizado en tiempo real mientras otras entidades se desplazan alrededor.
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Optimización de comunicación en red
Decenas de entidades Vecindarios complejos
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Optimización de comunicación de red
Miles de entidades Vecindarios muy complejos
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Arquitectura DVRMedia2
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Resultados preliminares entidades comunicando en red
• Expectativas iniciales sobrepasadas.
• Pruebas actuales sobre cluster Intel en un nodo llevan a 28,205 entidades empleando 10 MV Java.
• Estas cifras crecen a más nodos.
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Base de Datos para MMOG
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INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y VIDEO JUEGOS SERIOS
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Generación de Multitudes
• En base a parámetros miles de entidades diferentes
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Generación de multitudes
• Ejemplo
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Generación de multitudes
• La función de distancia asegura la distribución de parámetros en torno al objetivo
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Generación de multitudes
• Resultados
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0
20000
40000
60000
80000
100000
120000
0 200000 400000 600000 800000 1000000
4 param
8 param
16 param
milisegundos
Entidades de humanoides
MacBook Pro Intel Core Duo @2.4GHz,4GB RAM, JVM 1.6.017, OSX 10.6.3
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Comportamientos de entidades
• Cerebro artificial
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Conclusiones
• Cómputo Paralelo y Multicore
– Abre grandes posibilidades de simulación
– Ofrece soluciones TI en conjunto con
• Sistemas Distribuidos
• Inteligencia Artificial
• En investigación en TI
– Orientación a organizaciones
– En el tratamiento de la información, retos dignos de tesis doctorales y con alto impacto social
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¿Preguntas?
¡Gracias!
Dr. Victor M. Larios Rosillo
http://dti.cucea.udg.mx