[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.

[pt] A gestão de recursos nos processadores multi-core ganhou importância com a evolução das aplicações e arquiteturas. Porém esta gestão é muito complexa. Por exemplo, uma mesma aplicação paralela executando muitas vezes com os mesmo dados de entrada, em um único nó multi-core, pode ter tempos de execução muito variáveis. Existem muitos fatores de hardware e software que afetam este rendimento. A forma que os recursos (cômputo e memória) se distribuem entre os processos ou threads, possivelmente de várias aplicações que competem entre si, é fundamental para determinar o seu rendimento. A diferença entre fazer esta distribuição de recursos sem conhecer a verdadeira necessidade da aplicação, por uma distribuição com um objetivo específico é cada vez maior. A melhor maneira de fazer esta distribuição é automaticamente, com uma mínima intervenção do programador. É importante destacar, que a forma em que a aplicação se executa em uma arquitetura não é necessariamente a mais adequada, e está situação pode melhorar através da gestão adequada dos recursos disponíveis. Uma apropriada gestão dos recursos pode oferecer vantagens tanto para o desenvolvedor das aplicações, através de uma correta abstração na administração destes recursos, assim como o ambiente informático onde se executa, permitindo um maior numero de aplicações em execução com a mesma quantidade de recursos. Assim mesmo, esta gestão de recursos não requer introduzir mudanças na aplicação, ou na sua forma de execução. Com a intenção de propor políticas para a gestão de recursos, analisamos o comportamento de aplicações intensivas em cômputo e memória. Está análise foi feita através dos estudos dos parâmetros de localização entre os cores, a necessidade de uso da memória compartilhada, o tamanho da carga de entrada, a distribuição dos dados dentro do processador e a granularidade de trabalho. Nosso objetivo é identificar como estes parâmetros influem na eficiência da execução, identificar gargalos e propor possíveis melhoras. Outra proposta é adaptar a estratégia já utilizada pelo Scheduler com a intenção de obter melhores resultados.