Skip to content

Latest commit

 

History

History
 
 

proyectos

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

parent directory

..
equipos
equipos
 
 
README.md
README.md
 
 

README.md

Lista de proyectos:

Equipo 1

Titulo del proyecto: Paralelización del algoritmo Word2Vec.

Objetivo del proyecto: Optimizar el algoritmo Word2Vec (CBOW) a través de la paralelización de redes neuronales de retro propagación implementado con PyCuda.

  • Avances del proyecto:

    • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: avance actualizado y allí aparecen referencias para multiplicación de matrices en CUDA (que fue el método que se habló personalmente). Para el siguiente avance revísenlas para que esté clara la dificultad de la implementación en paralelo de este método y también discutan sus referencias del word embedding para definir objetivo del proyecto (consideren tiempos y entendimiento del material). Hay algunas dudas espero me puedan responder :)

    • Avance 17-04-2017

Equipo 2

Titulo del proyecto: Solución de Mínimos Cuadrados con Factorización QR vía transformaciones Househoulder.

Objetivo del proyecto: Investigar e implementar el algoritmo de factorización QR utilizando reflexiones de Householder así como su aplicación para la solución de mínimos cuadrados.

Equipo 3

Título del proyecto: Integración MC (Reglas de integración)

Objetivo: Generar un algoritmo en MPI para el método de integración Monte Carlo para estimar integrales multidimensionales.

Objetivo adicional: Aplicar el algorithmo MCMC:Metropilis-Hasting para estimar integrales multidimensionales.

Avance 07-04-2017. Comentario del prof: avance actualizado y allí aparecen referencias para la generación de números aleatorios en paralelo. Para el siguiente avance revísenlas (junto con las referencias de la integración por MC) para que esté clara la dificultad de la implementación en paralelo del método que elijan.

Equipo 4

Titulo del proyecto: Implementación de multiplicación de números grandes sin perdida de precisión.

Objetivo del proyecto: Implementar el algoritmo de Toom-Cook para realizar multiplicaciones de grandes números sin perder precisión en los cálculos.

  • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: no está creado el directorio "avance_07_04_2017", no estaba actualizado este README.md con la descripción que se pide (título, objetivo, avances), las ligas de referencias que te llevan a un dropbox es mejor si las separan por bullets en su README.md del nivel de equipo_4, no hay descripción de trabajo individual, ni de equipo. Sé que me han platicado de su proyecto personalmente pero, en verdad esta es la entrega de su primer avance? Observen lo que han realizado los equipos 6, 10 u 11...

Entregas fuera de tiempo y en forma como se solicitan.

[Trabajo escrito](liga hacia trabajo escrito)

[Presentacion](liga hacia presentacion)

[Implementacion](liga hacia implementacion)

Equipo 5

Título del proyecto: Policy Gradients utilizando CUDA aplicado al juego Breakout de ATARI

Objetivo del proyecto: Crear de un agente que pueda aprender a jugar el videojuego Breakout a partir de la secuencia de matrices de pixeles que constituyen el juego. Para lograr esto, se propone el uso de una red neuronal utilizando el método clásicos de optimización descenso de gradiente. La entrada de la red sería la matriz de pixeles y la salida es un elemento del espacio de acciones que el agente puede tomar.

  • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios. Hay sugerencias en cuanto al objetivo del proyecto.

  • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios. Lean las referencias que están en este 2o avance para el 3ero.

Equipo 6

Titulo del proyecto: Plataforma Hibrida de Procesamiento Paralelo (PHPP)

Objetivo del proyecto: Diseñar e implementar una plataforma hibrida (MPI/CUDA-C) basada en el procesamiento de GPU's para la ejecución en paralelo de la factorización SVD.

  • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios y hay preguntas que espero me puedan responder :). Hay referencias para la teoría de la SVD en el README.md. Muy bien con respecto a nvidia-docker. Para el segundo avance revisen la teoría de la SVD y debemos determinar la herramienta para la distribución de los chunks de sus datos.

  • Avance 17-04-2017. Comentario del prof:

  • Avance 24-04-2017. Comentario del prof:

  • Avance 02-05-2017. Comentario del prof:

Trabajo escrito.

Presentación.

Implementación.

Equipo 7

Titulo del proyecto: Parallel sorting algorithms on OpenMP

Objetivo del proyecto: El objetivo del proyecto es utilizar la API de OpenMP para implementar un algoritmo de ordenamiento de arreglos de manera distribuida.

Avances del proyecto:

Trabajo escrito.

Presentación.

Implementación.

Resultados Output.

Equipo 8

  • Avance 03-04-2017. Comentario del prof: avance actualizado con referencia de MPI para Jacobi.

Equipo 9

Título del proyecto: Método de Diferencias Finitas para 3 dimensiones en CUDA-C

Objetivo del proyecto: Entender y exponer el algoritmo de Diferencias Finitas en 3 dimensiones así como su implementación vía GPU's y una aplicación del mismo a las ecuaciones diferenciales.

Equipo 10

Titulo del proyecto: Multipliación de matrices en un ambiente MPI distribuido usando AWS, docker, swarm y compose

Objetivo del proyecto: Construir un ambiente distribuido y portable que permita la multiplicación de matrices.

Equipo 11

Título del proyecto: PCA aplicado al consumo de Proteínas en las Dietas de 25 Países

Objetivo del proyecto: El objetivo del proyecto es detectar patrones de consumo de proteínas en las dietas de 25 pases implementando componentes principales y descomposición de valores singulares (SVD) en el lenguaje de programación C usando metodologías computacionales de optimización.

Avances del proyecto:

  • Avance 07-04-2017. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios. Hay tres nuevas referencias en REAMDE.md. Muy buen avance en la lectura de la teoría y el objetivo a realizar. Hay que hacer la liga con componentes principales y ver implementación de algún ordenamiento (por ejemplo el round robin) para el segundo avance.

  • Avance 17-04-2017. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios. Para el tercer avance revisen la referencia de P. Pacheco, Parallel programming with MPI para distribución de columnas. Hay nuevas referencias para el método one sided jacobi por bloques (si a alguna le interesa puede revisarlas pero esto es para futuro trabajo, no indispensable para la entrega del proyecto final).

  • Avance 24-04-2017.

  • Avance 02-05-2017.

  • Avance 08-05-2017.

  • Avance 15-05-2017.

  • Avance 28-05-2017.

  • Avance 30-05-2017.

Trabajo escrito.

Presentación.

Implementación.

Equipo 12

Título del proyecto: Programación paralela de la descomposición de matrices LU.

Objetivo del proyecto: El objetivo del proyecto es aplicar programación paralela a través del uso de MPI con la intención de factorizar cualquier matriz cuadrada con el método LU, una matriz L triangular inferior con 1's en la diagonal y una matriz U triangular superior, de tal forma que A pueda ser escrita como A=LU.

  • Avance 1. Comentario del prof: Avance actualizado con comentarios. Las referencias las coloqué en readme.md. Para el segundo avance deben leer las referencias. (es buena idea normalizar el nombre readme.md a README.md :), hagan los cambios necesarios para que las ligas estén correctas de acuerdo al nombre README.md)

  • Avance 2

  • Avance 3

  • Avance 4

  • Avance 5

  • Reporte Final

Equipo 13

Título del proyecto: Implementación en CUDA para la obtención de matrices Nonbacktracking

Objetivo del proyecto: Crear un script que haga eficiente la obtención de una matriz nonbacktracking dado un archivo de extensión gml que represente a una red o un grafo. Debido al alto requerimiento de operaciones que esto requiere, se utilizará una implementación en CUDA C para llevar a cabo lo anterior. Dicha matriz es de interés pues muchos estudios están demostrando la gran diversidad de problemas que se pueden resolver gracias a ella dado que es posible representar caminatas aleatorias sin retornos mediante la misma pudiendo así llevar a terrenos conocidos cuestiones como la percolación óptima o detectar comunidades.

Avances del proyecto:

Equipo ejemplo

Ttulo del proyecto: Ejemplo

Objetivo del proyecto: objetivo

Avances del proyecto:

[Trabajo escrito](liga hacia trabajo escrito)

[Presentacion](liga hacia presentacion)

[Implementacion](liga hacia implementacion)