Exploración de estrategias avanzadas en computación de alto rendimiento: Un Análisis Integral y Perspectivas Emergentes

Fabián Lizardo Caicedo Goyes
{"title":"Exploración de estrategias avanzadas en computación de alto rendimiento: Un Análisis Integral y Perspectivas Emergentes","authors":"Fabián Lizardo Caicedo Goyes","doi":"10.35290/ro.v5n2.2024.1174","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El presente estudio, se centró en la investigación exhaustiva de las estrategias avanzadas en el campo de la Computación de Alto Rendimiento (HPC). La creciente demanda de potencia de cálculo para abordar problemas complejos en ciencia, ingeniería y tecnología ha impulsado la necesidad de estrategias innovadoras y eficientes en este dominio.\nEl artículo presenta una revisión exhaustiva de la literatura existente, destacando los desarrollos recientes en arquitecturas de hardware, algoritmos optimizados y técnicas de programación paralela. Se examinaron casos de estudio representativos para ilustrar la implementación práctica de estas estrategias en aplicaciones del mundo real.\nEl análisis integral abordó desafíos actuales y emergentes en HPC, incluyendo la gestión de grandes conjuntos de datos, la eficiencia energética y la adaptación a arquitecturas heterogéneas. Además, se exploraron perspectivas futuras, como la computación cuántica y el aprendizaje automático aplicado a problemas de alto rendimiento.\nEste estudio contribuyó a la comprensión actualizada de las estrategias en HPC, proporcionando a los investigadores y profesionales una visión holística de las tendencias emergentes y las posibles direcciones futuras en este campo crucial para el avance científico y tecnológico.","PeriodicalId":487027,"journal":{"name":"Revista ODIGOS","volume":"124 30","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2024-06-10","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Revista ODIGOS","FirstCategoryId":"0","ListUrlMain":"https://doi.org/10.35290/ro.v5n2.2024.1174","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

El presente estudio, se centró en la investigación exhaustiva de las estrategias avanzadas en el campo de la Computación de Alto Rendimiento (HPC). La creciente demanda de potencia de cálculo para abordar problemas complejos en ciencia, ingeniería y tecnología ha impulsado la necesidad de estrategias innovadoras y eficientes en este dominio. El artículo presenta una revisión exhaustiva de la literatura existente, destacando los desarrollos recientes en arquitecturas de hardware, algoritmos optimizados y técnicas de programación paralela. Se examinaron casos de estudio representativos para ilustrar la implementación práctica de estas estrategias en aplicaciones del mundo real. El análisis integral abordó desafíos actuales y emergentes en HPC, incluyendo la gestión de grandes conjuntos de datos, la eficiencia energética y la adaptación a arquitecturas heterogéneas. Además, se exploraron perspectivas futuras, como la computación cuántica y el aprendizaje automático aplicado a problemas de alto rendimiento. Este estudio contribuyó a la comprensión actualizada de las estrategias en HPC, proporcionando a los investigadores y profesionales una visión holística de las tendencias emergentes y las posibles direcciones futuras en este campo crucial para el avance científico y tecnológico.
探索高性能计算的先进战略:全面分析和新视角
本研究的重点是全面调查高性能计算(HPC)领域的先进战略。为解决科学、工程和技术领域的复杂问题,对计算能力的需求与日俱增,这推动了该领域对创新和高效策略的需求。本文对现有文献进行了全面回顾,重点介绍了硬件架构、优化算法和并行编程技术的最新发展。综合分析探讨了高性能计算领域当前和新出现的挑战,包括大型数据集管理、能效和异构架构适应性。此外,还探讨了量子计算和机器学习等应用于高性能问题的未来前景。 本研究有助于加深对高性能计算战略的最新理解,为研究人员和从业人员提供了一个全面的视角,使他们了解这一科技进步关键领域的新兴趋势和未来可能的发展方向。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信