This thesis presents the proposal and implementation of a parallel processing scheme based on OpenMP applied to large matrix operations. Developed parallel algorithms are compared against sequential algorithms where the advantage of using parallel processing techniques shown. The algorithms presented are programmed in C language and executed on a computer of 8 cores. This thesis also gives a detailed description of the key concepts associated with parallel processing, analyzes the main computer architectures used for parallel processing and operating platforms applied in the development of parallel programs. The efficiency of the proposed processing schemes in parallel matrix operations applied in large dimensions, measured in terms of relative efficiency (speed up). Finally a series of recommendations for future work associated with parallel processing applications in the analysis of large-scale power grids is performed.
Esta tesis presenta la propuesta e implementación de un esquema de procesamiento en paralelo basado en OpenMP aplicado a operaciones matriciales de grandes dimensiones. Los algoritmos paralelos desarrollados son comparados contra los algoritmos secuenciales en donde se muestra la ventaja del uso de las técnicas de procesamiento en paralelo. Los algoritmos presentados son programados en lenguaje C y fueron ejecutados en una computadora de 8 núcleos. Esta tesis hace también una descripción detallada de los principales conceptos asociados con el procesamiento en paralelo, analiza las principales arquitecturas computacionales usadas para el procesamiento en paralelo así como las plataformas operativas aplicadas en el desarrollo de programas en paralelo. La eficiencia de los esquemas de procesamiento en paralelo propuestos, aplicados en operaciones con matrices de grandes dimensiones, se mide en términos de eficiencia relativa (speed up). Finalmente se realiza una serie de recomendaciones para trabajos futuros asociados con las aplicaciones del procesamiento en paralelo en el análisis de redes eléctricas de gran escala.
