Evaluación de clústeres basados en sistemas en un chip para computación de alto desempeño: una revisión

Contenido principal del artículo

Melissa Johanna Aldana
Jaime Alberto Buitrago
Julián Esteban Gutiérrez

Resumen

Los sistemas de computación de alto desempeño son la máxima expresión en el campo de procesamiento para grandes cantidades de datos. Sin embargo, su consumo de energía es un aspecto de gran importancia que no era tenido en cuenta en décadas pasadas. Por lo tanto, desarrolladores de software y proveedores de hardware están obligados a enfocarse en nuevos retos para abordar el consumo de energía y costos. Construir un clúster informático con una gran cantidad de sistemas en un chip puede dar como resultado una plataforma poderosa, ecológica y capaz de ofrecer el rendimiento suficiente para diferentes aplicaciones, siempre y cuando se puedan mantener bajos costos y el menor consumo de energía posible. Como resultado, el hardware eficiente en el consumo de energía tiene la oportunidad de tener un impacto en el área de la computación de alto desempeño. En este artículo se presenta una revisión sistemática para conocer las evaluaciones realizadas a clústeres de sistemas en un chip para computación de alto desempeño en el ámbito investigativo. 

Detalles del artículo

Cómo citar

Aldana, M. J., Buitrago, J. A. ., & Gutiérrez, J. E. . (2019). Evaluación de clústeres basados en sistemas en un chip para computación de alto desempeño: una revisión. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 19(37), 75-92. https://doi.org/10.22395/rium.v19n37a4

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Biografía del autor/a

Melissa Johanna Aldana, Universidad de Quindío

Ingeniero de Sistemas y Computación (2003),

Profesora Universidad del Quindío

Jaime Alberto Buitrago, Universidad del Quindío

PhD en Ingeniería, Ingeniero Electrónico, Profesor Asistente Programa de Ingeniería Electrónica, Grupo de Investigación SINFOCI

Julián Esteban Gutiérrez, Universidad del Quindío

PhD en Ciencias de la Computación, Ingeniero de Sistemas, Profesor Titular Programa de Ingeniería de Sistemas y Computación, Grupo de Investigación GRID Universidad del Quindío