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dc.date.accessioned 2022-03-29T13:28:02Z
dc.date.available 2022-03-29T13:28:02Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.uri http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/133463
dc.description.abstract En la actualidad, Python es uno de los lenguajes mas utilizados en diversas áreas de aplicación. Sin embargo, presenta limitaciones a la hora de poder optimizar y paralizar aplicaciones debido a las limitaciones de su intérprete oficial, especialmente para aplicaciones CPU-bound. Para solucionar esta problemática han sugerido traductores alternativos, aunque cada uno con un enfoque diferente y con su propia relación de costo-rendimiento. Ante la ausencia de estudios comparativos, se realizo una evaluación de rendimiento y esfuerzo de programación de dichos traductores, utilizando como caso de estudio N-Body, un problema popular y con alta demanda computacional. es
dc.language es es
dc.subject Python es
dc.subject Numba es
dc.subject Cython es
dc.subject PyPy es
dc.subject N-body es
dc.subject HPC es
dc.subject CPU-bound es
dc.subject Multi-hilado es
dc.subject Rendimiento es
dc.subject Esfuerzo de programación es
dc.subject Optimización es
dc.title Un estudio comparativo entre traductores de Python para aplicaciones paralelas de memoria compartida es
dc.type Tesis es
sedici.creator.person Milla, Andrés es
sedici.subject.materias Ciencias Informáticas es
sedici.description.fulltext true es
mods.originInfo.place Facultad de Informática es
sedici.subtype Tesis de grado es
sedici.rights.license Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0)
sedici.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
sedici.contributor.director Rucci, Enzo es
thesis.degree.name Licenciado en Informática es
thesis.degree.grantor Universidad Nacional de La Plata es
sedici.date.exposure 2022-03-18
sedici.acta 25433 es


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