[en] In the current environment, various branches of science are in need of auxiliary high-performance computing to obtain relatively short-term results. This is due mainly to the high volume of information that needs to be processed and the computational cost demanded by these calculations. The benefit to perform this processing using distributed and parallel programming mechanism achieves shorter waiting times in obtaining the results and thus allows making decisions sooner. To support this, there are basically two widely spread programming models: the model of message passing, through based on the standard libraries MPI, and shared memory model with the use of OpenMP. Hybrid applications are those that combine both models in order to take in each case, the specific potential of parallelism of each one. Unfortunately, experience has shown that using this combination of models, does not necessarily guarantee an improvement in the behavior of applications. Therefore, an analysis of the factors that influence the performance of hybrid applications will help us to improve his performance base on modifying the original code. Besides, it will be the first step in the long way to predict their behavior. Additionally, it would be a way to determine which parameters of the application have to be modified to improve the performance. In the current work, we propose a methodology to identify performance factors in hybrid applications and in consequence, the identification of factors that influence the performance of them.

[es] En el entorno actual, diversas ramas de las ciencias, tienen la necesidad de auxiliarse de la computación de altas prestaciones para la obtención de resultados a relativamente corto plazo. Ello es debido fundamentalmente, al alto volumen de información que necesita ser procesada y también al costo computacional que demandan dichos cálculos. El beneficio al realizar este procesamiento de manera distribuida y paralela, logra acortar los tiempos de espera en la obtención de los resultados y de esta forma posibilita una toma decisiones con mayor anticipación. Para soportar ello, existen fundamentalmente dos modelos de programación ampliamente extendidos: el modelo de paso de mensajes a través de librerías basadas en el estándar MPI, y el de memoria compartida con la utilización de OpenMP. Las aplicaciones híbridas son aquellas que combinan ambos modelos con el fin de aprovechar en cada caso, las potencialidades específicas del paralelismo en cada uno. Lamentablemente, la práctica ha demostrado que la utilización de esta combinación de modelos, no garantiza necesariamente una mejoría en el comportamiento de las aplicaciones. Por lo tanto, un análisis de los factores que influyen en el rendimiento de las mismas, nos beneficiaría a la hora de implementarlas pero también, sería un primer paso con el fin de llegar a predecir su comportamiento. Adicionalmente, supondría una vía para determinar que parámetros de la aplicación modificar con el fin de mejorar su rendimiento. En el trabajo actual nos proponemos definir una metodología para la identificación de factores de rendimiento en aplicaciones híbridas y en congruencia, la identificación de algunos factores que influyen en el rendimiento de las mismas.