Exploración de estrategias avanzadas en computación de alto rendimiento: Un Análisis Integral y Perspectivas Emergentes
DOI:
https://doi.org/10.35290/ro.v5n2.2024.1174Palabras clave:
Computación de Alto Rendimiento (HPC), Programación Paralela, Arquitecturas Heterogéneas, Computación Cuántica, Aprendizaje Automático, Perspectivas EmergentesResumen
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.
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