[es] La Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como uno de los campos más revolucionarios de esta década. Parte de su éxito se debe a los avances en la Computación de Altas Prestaciones (HPC), que han permitido manejar modelos cada vez más exigentes. Sin embargo, la dependencia de infraestructuras computacionales a gran escala acentúa el desafío de optimizar la eficiencia computacional, ya que los costos energéticos y de recursos crecen significativamente. Esta Tesis aborda estos desafíos desarrollando nuevos mecanismos para lograr una convergencia entre el Automated Machine Learning (AutoML) y el HPC. Su motivación surge de dos observaciones clave: la sobreparametrización de los modelos actuales y el bajo acoplamiento entre la arquitectura de estos modelos y el hardware en el que se ejecutan. Para abordar estos problemas, esta Tesis explora la generación automática de arquitecturas de redes simplificadas, pero precisas, que optimizan el uso de recursos. Concretamente, presenta nuevos algoritmos para la poda de arquitecturas de redes neuronales e implementaciones de rutinas de álgebra lineal altamente optimizadas, diseñadas para mejorar su rendimiento en GPU. Para lograr esto, nuestra propuesta define dos nuevos espacios de búsqueda interrelacionados y altamente parametrizables, uno centrado en la precisión y el otro en el rendimiento computacional. Haciendo uso de estos espacios de búsqueda, desarrollamos estrategias de autoajuste unificado orientadas a generar automáticamente modelos con una relación precisión-rendimiento superior. Nuestra evaluación demuestra que es posible generar modelos comprimidos con una alta eficiencia computacional y un impacto mínimo o nulo en la precisión

[gl] A Intelixencia Artificial (IA) emerxeu como un dos campos máis revolucionarios desta década. Parte do seu éxito débese aos avances na Computación de Altas Prestacións (HPC), que permitiron manexar modelos cada vez máis esixentes. Porén,a dependencia de infraestruturas computacionais a grande escala acentúa o desafío de optimizar a eficiencia computacional, xa que os custos enerxéticos e de recursos medran notablemente. Esta Tese aborda estes desafíos desenvolvendo novos mecanismos para acadar unha converxencia entre o Automated Machine Learning (AutoML) e o HPC. A súa motivación xorde de dúas observacións chave: a sobreparametrización dos modelos actuais e o baixo acoplamento entre a arquitectura destes modelos e o hardware no que se executan. Para abordar estes problemas, esta Tese explora a xeración automática de arquitecturas de redes simplificadas, pero precisas,que optimizan o uso de recursos. Concretamente, presenta novos algoritmos para apoda de arquitecturas de redes neurais e o desenvolvemento de rutinas de álxebra lineal altamente optimizadas, deseñadas para mellorar o seu rendemento en GPU. Para lograr isto, a nosa proposta define e emprega dous novos espazos de procura interrelacionados e altamente parametrizables, un centrado na precisión e o outro norendemento computacional. Facendo uso destes espazos de procura, desenvolvemos estratexias de autoaxuste unificado que permiten xerar automaticamente modelos cunha relación precisión-rendemento superior. A nosa avaliación demostra que é posible xerar modelos comprimidos cunha alta eficiencia computacional e cun impacto mínimo ou nulo na precisión.