[ca] La gestió de recursos en els processadors multi-core ha guanyat importància amb l'evolució de les aplicacions i arquitectures. Però aquesta gestió és molt complexa. Per exemple, una mateixa aplicació paral·lela executada múltiples vegades amb les mateixes dades d'entrada, en un únic node multi-core, pot tenir temps d'execució molt variables. Hi han múltiples factors del maquinari i programari que afecten el rendiment. La forma en què els recursos del maquinari (còmput i memòria) s'assignen als processos o threads, possiblement de diverses aplicacions que competeixen entre si, és fonamental per determinar aquest rendiment. La diferència entre fer assignació dels recursos sense conèixer la veritable necessitat de l'aplicació, amb una assignació amb un objectiu específic és cada vegada més gran. La millor manera de fer aquesta assignació és automàticament, amb una mínima intervenció del programador. És important destacar que, la forma en que l'aplicació s'executa en una arquitectura, no necessàriament és la més adequada; i aquesta situació pot millorar a través de la gestió adequada dels recursos disponibles. Una apropiada gestió de recursos pot oferir avantatges tant al desenvolupador de les aplicacions, a través d'una correcta abstracció en l'administració d'aquests recursos, així com a l'entorn informàtic on aquesta s'executa, permetent un major nombre d'aplicacions en execució amb la mateixa quantitat de recursos. Així mateix, aquesta gestió dels recursos no requeriria introduir canvis a l'aplicació, o a la seva estratègia operativa. Per tal de proposar polítiques per a la gestió dels recursos, es va analitzar el comportament de aplicacions intensives de còmput i intensives de memòria. Aquest anàlisi es va dur a terme a través de l'estudi dels paràmetres d'ubicació entre els cores, la necessitat d'usar la memòria compartida, la mida de la càrrega d'entrada, la distribució de les dades dins del processador i la granularitat de treball. El nostre objectiu és identificar com aquests paràmetres influeixen en l'eficiència de l'execució, identificar colls d'ampolla i proposar possibles millores. Una altra proposta és adaptar les estratègies ja utilitzades pel Scheduler amb la finalitat d'obtenir millors resultats.

[en] Resource management in Multi-core processors has become more important with the evolution of applications and architectures. However, this management is very complex. For example, the same parallel application running several times with the same input data in a single multi-core node, can have variable times of execution. There are many hardware and software factors that affect performance. The way that resources (computation and memory) are distributed among the processes or threads, possibly belonging to multiple applications that compete with each other, is crucial to determine its performance. The difference between doing this distribution of resources without knowing real application requirements and the distribution with a specific purpose is increasing. The best way to do this distribution is automatically, with minimal intervention from the programmer. It is important to emphasize that the way an application is executed on an architecture, is not necessarily the best and this situation can be improved by appropriate management of available resources. A proper management of resources can offer advantages to application developers, through a correct abstraction in the administration of these resources, as well as the computing environment where it runs, allowing a greater number of applications running with the same quantity of resources. Therefore, this resource management does not require changes in the application or in its execution. With the intention to propose policies for resource management, the behavior of intensive applications in computation and memory was analyzed. This analysis was done through the study of parameters location between the cores, necessity of using shared memory, the size of the load input, the distribution of data within the processor and the granularity of work. Our purpose is to identify how these parameters affect the efficiency of implementation, identify bottlenecks and propose possible improvements. Another proposal is to adapt the strategy already used by the Scheduler with the intention to obtain better results.