Abstract

<p>La simulación y control de fenómenos que aparecen en microelectrónica, micro-mecánica, electromagnetismo, dinámica de fluidos y en general en muchos procesos industriales, constituye un problema difícil de resolver, debido principalmente al elevado costo computacional de los algoritmos para este propósito. Gran parte de los modelos matemáticos que describen estos fenómenos poseen dimensión grande; por ejemplo, la modelización de microprocesadores desemboca en un sistema dinámico a gran escala que no puede ser resuelto con métodos numéricos tradicionales.</p><p><br />En su defecto, son necesarias e incluso obligatorias varias técnicas computacionales de alto desempeño (high performance computing, HPC) para enfrentar este tipo de problemas. En el presente artículo revisamos herramientas de HPC que permiten simular y controlar problemas a gran escala. Concretamente, nos centramos en técnicas para la reducción de modelos vía truncamiento balanceado y la resolución de problemas de control lineal cuadrático, que pueden ser implementadas eficientemente en plataformas multi-núcleo con memoria compartida que, además, utilizan uno o más procesadores gráficos (GPUs).</p>

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