[ca] El modelatge d'aplicacions científiques paral·leles ens permet entendre les complexitats del comportament de les aplicacions paral·leles. Moltes aplicacions científiques presenten un comportament irregular, fet que dificulta l'obtenció del model que caracteritza l'aplicació. Aquesta dificultat es deu principalment al seu patró no determinista de comunicació i càlcul. Una manera d'obtenir informació de les aplicacions és mitjançant eines d'anàlisi. L'eina PAS2P, basada en la repetibilitat de l'aplicació, se centra en l'anàlisi i predicció del rendiment mitjançant la signatura de l'aplicació. Utilitza els mateixos recursos que executen l'aplicació paral·lela per a la seva anàlisi, creant així un model independent de la màquina i identificant patrons comuns a l'aplicació. Quan s'aplica l'eina PAS2P a aplicacions irregulars, generar un model és impossible a causa del patró de comunicació i càlcul no homogeni que impedeix trobar un patró de repetibilitat, dificultant l'obtenció d'un model que caracteritzi el comportament d'aquestes aplicacions. A causa de l'anterior, presentem una metodologia de modelatge per a aplicacions paral·leles irregulars que analitza les dades per processos. Aquest enfocament caracteritza amb èxit l'aplicació basant-se en el comportament de cada procés. Per caracteritzar eficaçment les aplicacions irregulars, agrupem els patrons de repetibilitat de tots els processos que executen l'aplicació en un únic model. El model que caracteritza el comportament de l'aplicació paral·lela irregular pot ser utilitzat per analitzar i predir el temps d'execució de l'aplicació en una màquina objectiu. La validació experimental del model proposat anomenat "Extensió de PAS2P per a aplicacions irregulars'' demostra una reducció de les comunicacions realitzades per PAS2P, la qual cosa implica una disminució del temps necessari per a l'anàlisi de l'aplicació. A més, és possible caracteritzar aplicacions irregulars, establint un model independent de la màquina que permet predir el temps d'execució amb un error mitjà inferior al 9%.

[es] El modelado de aplicaciones científicas paralelas nos permite conocer los detalles del comportamiento de las aplicaciones paralelas. Muchas aplicaciones científicas tienen un comportamiento irregular, lo que dificulta la obtención del modelo que caracteriza la aplicación, principalmente debido a su patrón de comunicación y cálculo no determinista. Una forma de obtener información de las aplicaciones es a través de herramientas de análisis. La herramienta PAS2P (Parallel Application Signatures for Performance Prediction), basada en la repetibilidad de la aplicación, centrándose en el análisis y la predicción del rendimiento. Los mismos recursos que ejecutan la aplicación paralela se utilizan para realizar su análisis, creando un modelo de la aplicación independiente de la máquina e identificando sus patrones comunes. Al aplicar la herramienta PAS2P a aplicaciones irregulares, la generación de una modelo no es posible, debido al patrón de comunicación y computo no homogéneo que impide encontrar un patrón de repetitividad, dificultando la obtención de un modelo que caracterice el comportamiento de estas aplicaciones. Es por ello que se presenta una metodología de modelado de aplicaciones paralelas irregulares basada en el análisis de datos por procesos, que logra caracterizar la aplicación según el comportamiento de cada proceso. Para lograr una caracterización efectiva de las aplicaciones irregulares, se agrupa los patrones de repetividad de todos los procesos que ejecutan la aplicación en único modelo que caracteriza la aplicación. La validación experimental del modelo propuesto, denominado "Extensión de PAS2P para aplicaciones irregulares'', permite demostrar una reducción en las comunicaciones realizadas por PAS2P, lo que implica una disminución en el tiempo necesario para el análisis de la aplicación. Además, se logra caracterizar las aplicaciones irregulares, estableciendo un modelo independiente de la máquina que es capaz de predecir el tiempo de ejecución con un error promedio inferior al 9%.