[ca] En l'actualitat, la computació d'altes prestacions està sent utilitzada en multitud de camps científics on els diferents problemes estudiats es resolen mitjançant aplicacions paral·leles/distribuïdes. Aquestes aplicacions requereixen gran capacitat de còmput, bé sigui per la complexitat dels problemes o per la necessitat de solucionar situacions en temps real. Per tant s'ha d'aprofitar els recursos i altes capacitats computacionals dels sistemes paral·lels en els quals s'executen aquestes aplicacions amb la finalitat d'obtenir un bon rendiment. No obstant això, assolir aquest rendiment en una aplicació executant-se en un sistema és una tasca complexa que requereix d'un alt grau d'experiència, especialment quan es tracta d'aplicacions que presenten un comportament dinàmic o quan s'usen sistemes heterogenis. En aquests casos actualment es planteja realitzar una millora de rendiment automàtica i dinàmica de les aplicacions com la millor via per l'anàlisi del rendiment. El present treball d'investigació es situa dins d'aquest àmbit d'estudi i el seu objectiu principal és és sintonitzar dinàmicament mitjançant MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment) una aplicació MPI empleada en computació d'altes prestacions que segueixi un paradigma Master/Worker. Les tècniques de sintonització integrades en MATE han estat desenvolupades a partir de l'estudi d'un model de rendiment que reflecteix els colls d'ampolla propis d'aplicacions situades sota un paradigma Master/Worker: balanceig de càrrega i nombre de workers. L'execució de l'aplicació triada sota el control dinàmic de MATE i de l'estratègia de sintonització implementada ha permès observar l'adaptació del comportament d'aquesta aplicació a les condicions actuals del sistema on s'executa, obtenint així una millora en el seu rendiment.

[en] At the present time, high performance computing is used in a multitude of scientific fields, where the problems studied are resolved using parallel/distributed applications. These applications require an enormous computing capacity due to both the complexity of the problems and the necessity to solve them in real time situations. Therefore, the computational capacities and resources of the parallel systems, where these applications are executed, must be taken advantage of to attain this vital high performance. However, achieving high performance in applications executed in parallel systems is a complicated task that requires a high degree of experience, especially when dealing with applications with dynamic behaviour or those running on heterogenous systems. In these cases the use of automatic and dynamic performance improvements is proposed as a better approach to performance analysis. The research presented falls within this field of study and has the principle objective of dynamically tuning, using MATE (Monitoring, Analysis and Tuning Environment), an MPI application which employs high performance computing following the Master/Worker paradigm. The tuning techniques integrated in MATE have been developed following a study of the performance model that reflects the bottlenecks specific to the Master/Worker paradigm: load balancing and the number of workers. The execution of the chosen application under the dynamic control of MATE using the tuning strategies implemented has permitted the observation of the behaviour of said application adapting to the changing conditions in the system where it is being executed, thus obtaining an improvement in the performance.