[en] For the development of the nanotechnology, in which we are immerse (for instance, the actual microprocessors of 14 and 22 nm or the new lithium-graphene batteries), a study of material and energy in a much smaller level is required, so we can be sure of these products' performances in real conditions. One of the most used tool for this purpose is the Scanning Tunneling Microscope (also known as STM). Thanks to it, we can study the quality of things at an atomic scale (about 0.1 nm). However, in real conditions, studying the matter qualities with a STM have some issues. For this problem, physics make use of theoretical physics to make models and simulations of how an STM would work under ideal conditions. Since this models are usually simplified too much, the Physics Department of Condensed Matter of the Universidad Autónoma de Madrid (UAM) have developed their own model, based on the non-balance of Green-Keldysh theory and the Density Functional Theory (DFT), in order to obtain better measures. Due to the huge amount of computation the simulations need (days or even weeks), in this TFG we have developed an optimized and parallelized version of this simulation. Thanks to it and the use of MPI to parallelize the simulation, we are going cut down the simulation time required. As a result of this work we have reduced the time by an order of magnitude (a tenth of the time needed before). Using the new program, we are able to generate simulations that could be near impossible (because they could last about a month and could be interrupted by external issues) in only 3 days. As a conclusion, physics are now able to generate simulations in way less time and much more complex simulation that they could do before.

[es] Para el desarrollo de la nanotecnología, en la que ya estamos inmersos con ejemplos como los procesadores actuales de 14 y 22 nm o las baterías basadas en grafeno es necesario el estudio de la materia y la energía a niveles aún más pequeños para saber con certeza el comportamiento de estos dispositivos y limitar el ruido y las imperfecciones de estos. Una de las herramientas más utilizadas para ello es el Microscopio de efecto túnel (en inglés: Scanning Tunneling Microscope o STM) con el que se pueden estudiar superficies metálicas, semiconductoras y algunas otras a escala atómica (del entorno de los 0,1 nm). Pero estudiar la materia a esa escala y en condiciones reales tiene sus problemas, por eso la física cuántica teórica intenta solucionar esos problemas mediante el uso de modelos y simulaciones que calculan de forma teórica y aproximada el resultado del uso de un microscopio de efecto túnel sobre una superficie determinada. Típicamente para ello se han usado modelos teóricos que simplifican demasiado la simulación para ciertas necesidades, por lo que el departamento de Física de la Materia Condensada de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) optó por desarrollar un modelo propio basado en el formalismo de Green-Keldysh de no equilibrio y en la Teoría del Funcional de la Densidad (DFT). Gracias a esto y debido a la gran cantidad de cómputo necesario para hacer las simulaciones (del entorno de días e incluso semanas por simulación), en este TFG nos hemos propuesto optimizar y paralelizar la simulación de forma que pueda tardar mucho menos tiempo que actualmente. Para ello se ha optado por el uso de MPI que es el sistema más eficaz para paralelizar las simulaciones gracias a su alta escalabilidad, gran rendimiento y su facilidad de uso. Con ello hemos conseguido reducir el tiempo de ejecución de las simulaciones en un orden de magnitud (tardando una décima del tiempo anterior). Gracias a esto hemos conseguido que simulaciones que antes eran impensables de realizar en la física teórica (debido a la ingente cantidad de tiempo de computación) como algunas que tardaban un mes ahora se obtengan en solo 3 días. Por tanto hemos conseguido no solo reducir el tiempo de ejecución de las simulaciones sino además permitir a los físicos teóricos realizar simulaciones mucho más complejas que las que realizaban anteriormente.