This thesis is a part of the k-Wave project, which is a toolbox for the simulation and reconstruction of acoustic wave felds and one of its main contributions is the planning of focused ultrasound surgeries (HIFU). One simulation can take tens of hours and about 60% of the simulation time is taken by the calculation of the 3D Fast Fourier transforms. Up until now the 3D FFT has been calculated purely by the FFTW library and its 1D decomposition, whose major limitation is the maximum number of employable cores. Therefore we introduce a new approach, called the 2D hybrid decomposition of the 3D FFT (HybridFFT), where we combine both MPI processes and OpenMP threads to reach as best performance as possible. On a low number of cores, on the order of a few hundreds, we are about as fast or slightly faster than FFTW and pure MPI 2D decomposition libraries (PFFT and P3DFFT). One of the best results was achieved on a 512^3FFT using 512 cores, where our hybrid version run 31ms, FFTW run 39ms and PFFT run 44ms. The most significant performance advantage should be seen when employing around 8-16 thousand cores, however we haven't had an access to a machine with such resources. Almost a linear scalability has been proven for up to 2048 employed cores.

The text of this thesis deals with techniques of parallel processing calculations. It is an analysis of the most important libraries for parallelization including libraries for parallelization on GPU graphics cards and computing speed by comparing these libraries in Visual Studio 2010 based on a simple application searching primes on three different computer hardware configurations. With OpenCL library, that achieved the best result, there are formed two applications – an improved program for searching prime numbers using the sieve of Eratosthenes and a program for calculating the integral with the trapezoidal rule.

This diploma thesis deals with acceleration of advanced genetic algorithm. For implementation, discrete and continuos versions of UMDA genetic algorithm were chosen. The main part of the acceleration is the utilization of SSE instruction set. Using this set, the functions for calculating fitness and new population sampling were accelerated in particular. Then the pseudorandom number generator that also uses SSE instruction set was implemented.  The discrete algorithm reached the speed of up to 4,6 after this implementation. Finally, the algorithms were modified so that the system  OpenMP could be used, which enables the running of blocks of code in more threads. The continuous version of algorithm is not convenient for parallelization, because computational complexity of that algorithm is low. In comparison, the discrete versions of algorithm are really appropriate for parallelization. Both the implemented versions reached the total acceleration of up to 4,9 and 7,2.

This thesis aims to explore possible implementations and optimizations of the lattice-Boltzmann method. This method allows modeling of fluid flow using a simulation of fictive particles. The thesis focuses on possible improvements of the existing tool HemeLB which  is designed and optimized for bloodflow modeling. Several vectorization and paralellization approaches that could be included in this tool are explored. An application focused on comparing chosen algorithms including optimizations for the lattice-Boltzmann method was implemented as a part of the thesis. A group of tests focused on comparing this algorithms according to performance, cache usage and overall memory usage was performed. The best performance achieved was 150 millions of lattice site updates per second.

The main topic of this thesis is the implementation and subsequent optimization of high performance applications on a cluster of Intel Xeon Phi coprocessors. Using two approaches to solve the N-Body problem, the possibilities of the program execution on a cluster of processors, coprocessors or both device types have been demonstrated. Two particular versions of the N-Body problem have been chosen - the naive and Barnes-hut. Both problems have been implemented and optimized. For better comparison of the achieved results, we only considered achieved acceleration against single node runs using processors only. In the case of the naive version a 15-fold increase has been achieved when using combination of processors and coprocessors on 8 computational nodes. The performance in this case was 9 TFLOP/s. Based on the obtained results we concluded the advantages and disadvantages of the program execution in the distributed environments using processors, coprocessors or both.

Software parallelization has gained increasing interest since the transistor manufacturing of smaller chips within an integrated circuit has begun to stagnate. This has led to the development of new processing units with an increasing number of cores. Parallelization is an optimization technique that allows the user to utilize parallel processes in order to streamline algorithm flows. This study examines the performance benefits that a passive bistatic radar system can obtain by parallelization and code refactorization. The study focuses mainly on investigating the use of parallel instructions within a shared memory model on a Central Processing Unit (CPU) with the use of an application programming interface, namely OpenMP. Quantitative data is collected to compare the runtime of the most central algorithm in the passive radar system, namely the Extensive Cancellation Algorithm (ECA). ECA can be used to suppress unwanted clutter in the surveillance signal, which purpose is to create clear target detections of airborne objects. The algorithm on the other hand is computationally demanding, which has led to the development of faster versions such as the Sliding ECA (ECA-S). Despite the ongoing development, the algorithm is still relatively computationally demanding which can lead to long execution times within the radar system. In this study, a MATLAB implementation of ECA-S is transformed to C in order to take advantage of the fast execution time of the procedural programming language. Parallelism is introduced within the converted algorithm by the use of Intel's thread methodology and then applied within two different operating systems. The study shows that a speedup can be obtained, in the programming language C, by a factor of 24 while still ensuring the correctness of the results. The results also showed that code refactorization of a MATLAB algorithm could result in 73% faster code and that C-MEX implementations are twice as slow as a C-implementation. Finally, the study pointed out that real-time can be achieved for a passive bistatic radar system with the use of the programming language C and by using parallel instructions within a shared memory model on a CPU. / Parallellisering av mjukvara har fått ett ökat intresse sedan transistortillverkningen av mindre chip inom en integrerade krets har börjat att stagnera. Detta har lett till utveckling av moderna processorer med ett ökande antal av kärnor. Parallellisering är en optimeringsteknik vilken tillåter användaren att utnyttja parallella processer till att effektivisera algoritmflöden. Denna studie undersöker de tidsmässiga fördelar ett passivt bistatiskt radarsystem kan erhålla genom att, bland annat tillämpa parallellisering och omformning. Studien fokuserar främst på att undersöka användandet av parallella trådar inom det delade minnesutrymmet på en centralprocessor (CPU), detta med hjälp av applikationsprogrammeringsgränssnittet OpenMP. Kvantitativa jämförelser tas fram med hjälp av en av de mest centrala algoritmerna inom det passiva radarsystemet, nämligen Extensive Cancellation Algorithm (ECA). ECA kan används till att undertrycka oönskat klotter i övervakningssignalen, vilket har till syfte att skapa klara måldetektioner av luftföremål. Algoritmen är däremot beräkningstung, vilket har medfört utveckling av snabbare versioner som exempelvis Sliding ECA (ECA-S). Trots utvecklingen är algoritmen fortfarande relativt beräkningstung och kan medföra en lång exekeveringstid inom hela radarsystemet. I denna studie transformeras en MATLAB-implementation av ECA-S till C för att kunna dra nytta av den snabba exekeveringstiden i det procedurella programmeringsspråket. Parallellism införs inom den transformerade algoritmen med hjälp av Intels trådmetodik och appliceras sedan inom två olika operativsystem. Studien visar på en tidsmässig optimering i C med upp till 24 gånger snabbare exekeveringstid och bibehållen noggrannhet. Resultaten visade även på att en enklare omformning av en MATLAB-algoritm kunde resultera till 73% snabbare kod och att en C-MEX-implementation är dubbelt så långsam i jämförelse med en C-implementering. Slutligen pekade studien på att realtid kan uppnås för ett passivt bistatiskt radarsystem vid användandet av programmeringsspråket C och med utnyttjandet av parallella instruktioner inom det delade minnet på en CPU.

Transport codes are beginning to be parallelized in order to allow more complex add-ons, such as geochemical packages, to utilize finer, more accurate grids, and to reduce solution times making stochastic and Monte Carlo simulations more feasible. Most codes parallelized via MPI (message passing interface) offer good results, but require the development of a new parallel code. OpenMP, the shared-memory standard, offers incremental parallelization, allowing sequential codes to remain relatively intact with minimal changes or additions. OpenMP allows speedup to be seen on personal computers with dual processors or greater, unlike some other parallelization approaches that require a supercomputer. An operator-split strategy creates an environment for easy parallelization by decoupling the transport and reactions of species. The transport, when decoupled from the reactions, is dependent on surrounding nodes and not on species. Therefore, each species transport can be solved on a different processor. The reactions, when decoupled from the transport, are dependant on the other species concentrations and not on the surrounding nodes, allowing the concentrations for all species to be solve for at a given node as if in a batch reactor. This allows a parallelization of the nodes. Two codes are parallelized in this work. The first is a 100-species 1D theoretical problem. The second is RT3D, a modular computer code for simulating reactive multi-species transport in 3-dimensional groundwater systems written and developed by Dr. T. Prabhakar Clement. RT3D is a sub-component of a parent code, MT3DMS, which utilizes RT3D to solve reaction terms. A speedup factor of 3.91 is seen on four processors, accomplishing a processor efficiency of approximately 98% while spent in RT3D itself.

Multi-core, multi-processor, and Graphics Processing Unit (GPU) computer architectures pose significant challenges with respect to the efficient exploitation of parallelism for large-scale, scientific computing simulations. For example, a simulation of the human tonsil at the cellular level involves the computation of the motion and interaction of millions of cells over extended periods of time. Also, the simulation of Radiative Heat Transfer (RHT) effects by the Photon Monte Carlo (PMC) method is an extremely computationally demanding problem. The PMC method is example of the Monte Carlo simulation method—an approach extensively used in wide of application areas. Although the basic algorithmic framework of these Monte Carlo methods is simple, they can be extremely computationally intensive. Therefore, an efficient parallel realization of these simulations depends on a careful analysis of the nature these problems and the development of an appropriate software framework. The overarching goal of this dissertation is develop and understand what the appropriate parallel programming model should be to exploit these disparate architectures, both from the metric of efficiency, as well as from a software engineering perspective. In this dissertation we examine these issues through a performance study of PathSim2, a software framework for the simulation of large-scale biological systems, using two different parallel architectures’ distributed and shared memory. First, a message-passing implementation of a multiple germinal center simulation by PathSim2 is developed and analyzed for distributed memory architectures. Second, a germinal center simulation is implemented on shared memory architecture with two parallelization strategies based on Pthreads and OpenMP. Finally, we present work targeting a complete hybrid, parallel computing architecture. With this work we develop and analyze a software framework for generic Monte Carlo simulations implemented on multiple, distributed memory nodes consisting of a multi-core architecture with attached GPUs. This simulation framework is divided into two asynchronous parts: (a) a threaded, GPU-accelerated pseudo-random number generator (or producer), and (b) a multi-threaded Monte Carlo application (or consumer). The advantage of this approach is that this software framework can be directly used within any Monte Carlo application code, without requiring application-specific programming of the GPU. We examine this approach through a performance study of the simulation of RHT effects by the PMC method on a hybrid computing architecture. We present a theoretical analysis of our proposed approach, discuss methods to optimize performance based on this analysis, and compare this analysis to experimental results obtained from simulations run on two different hybrid, parallel computing architectures. / Ph. D.

[EN] In medicine, the diagnosis based on computed tomography (CT) imaging is fundamental for the detection of abnormal tissues by different attenuation values on X-ray energy, which frequently are not clearly distinguished for the radiologist. Different methods have been developed to reconstruct images. In this work we analyse and compare analytical and iterative methods to resolve the reconstruction problem. Today, in practice, the reconstruction process is based on analytical methods and one of the most widely used algorithms is known as Filtered back projections (FBP) algorithm. This algorithm implements the inverse Radon Transform, which is a mathematical tool used in Biomedical Engineering for the reconstruction of CT images. From the very beginning of the development of scanners, it was important to reduce the scanning time, to improve the quality of images and to reduce the reconstruction time of images. Today's technology provides powerful systems, multiprocessor and multicore processor systems, that provide the possibility to reduce the reconstruction time. In this work, we analyze the FBP based on the inverse Radon Transform and its relation to the Fourier Transform, with the aim to achieve better performance while using resources of a system in an optimal way. This algorithm uses parallel projections, is simple, robust, and the results could be extended for a variety of situations. In many applications, the set of projection data needed for the reconstruction, is incomplete due to the physical reasons. Consequently, it is possible to achieve only approximated reconstruction. In this conditions, the images reconstructed with analytical methods have a lot of artefacts in two and three dimensions. Iterative methods are more suitable for the reconstruction from a limited number of projections in noisy conditions. Their usage may be important for the functionality of portable scanners in emergency situations. However, in practice, these methods are less used due to their high computational cost. In this work, the reduction of the execution time is achieved by performing the parallel implementation on multi-core and many-core systems of such iterative algorithms as SART, MLEM and LSQR. The iterative methods have become a hot topic of interest because of their capacity to resolve the reconstruction problem from a limited number of projections. This allows the possibility to reduce the radiation dose during the data acquisition process. At the same time, in the reconstructed images appear undesired artefacts. To resolve the problem effectively, we have adopted the LSQR method with soft threshold filtering technique and the fast iterative shrinkage-thresholding algorithm for computed tomography imaging and present the efficiency of the method named LSQR-STF-FISTA. The reconstruction methods are analysed through the reconstructions from simulated and real projection data. Also, the quality of the reconstructed images is compared with the aim of drawing conclusions regarding the studied methods. We conclude from this study that iterative methods are capable to reconstruct images from a limited number of dataset at a low computational cost. / [ES] En medicina, el diagnóstico basado en imágenes de tomografía axial computerizada (TAC) es fundamental para la determinación de anormalidades a través de diferentes valores de atenuación de la energía de rayos-X, las cuales, frecuentemente, son difíciles de ser distinguidas por los radiólogos. Se han desarrollado diferentes técnicas de reconstrucción de imagen. En este trabajo analizamos y comparamos métodos analíticos e iterativos para resolver de forma eficiente el problema de reconstrucción. Hoy, en la práctica, el proceso de reconstrucción de imagen se basa en algoritmos analíticos entre los cuales, el algoritmo de retroproyección filtrada 'filtered backprojection' (FBP) es el más conocido. Este algoritmo se usa para implementar la Transformada de Radon inversa que es una herramienta matemática cuya utilización principal en Ingeniería Biomédica es la reconstrucción de imágenes TAC. Desde el comienzo del desarrollo de escáneres ha sido importante reducir el tiempo de escaneo, mejorar la calidad de imagen y reducir el tiempo de reconstrucción. La tecnología de hoy ofrece potentes sistemas con varios procesadores y núcleos que posibilitan reducir el tiempo invertido en la reconstrucción de imágenes. En este trabajo se analiza el algoritmo FBP basado en la Transformada de Radon inversa y su relación con la Transformada de Fourier con el objetivo de optimizar su cálculo aprovechando al máximo los recursos del sistema. Este algoritmo se basa en proyecciones paralelas y se destaca por su simplicidad y robustez, y permite extender los resultados a una variedad de situaciones. En muchas aplicaciones el conjunto de proyecciones necesarias para la reconstrucción puede ser incompleto por razones físicas. Entonces, la única posibilidad es realizar una reconstrucción aproximada. En estas condiciones, las imágenes reconstruidas por los algoritmos analíticos en dos o tres dimensiones son de baja calidad y con muchos artefactos. Los métodos iterativos son más adecuados para la reconstrucción de imágenes cuando se dispone de un menor número de proyecciones en condiciones más ruidosas. Su uso puede ser importante para el funcionamiento en escáneres portátiles en condiciones de urgencia en cualquier lugar. Sin embargo, en la práctica, estos métodos son menos usados por su alto coste computacional. En este trabajo presentamos el estudio y diversas implementaciones paralelas que permiten bajar el coste computacional de tales métodos iterativos como SART, MLEM y LSQR. Los métodos iterativos se han convertido en un tópico de gran interés para muchos vendedores de sistemas de TAC clínicos por su capacidad de resolver el problema de reconstrucción con un número limitado de proyecciones. Esto proporciona la posibilidad de reducir la dosis radiactiva en los pacientes durante el proceso de adquisición de datos. Al mismo tiempo, en la reconstrucción aparecen artefactos no deseados. Para resolver el problema en forma efectiva y eficiente, hemos adaptado el método LSQR con el método de filtrado 'Soft Threshold Filtering' y el algoritmo de aceleración 'Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm' para TAC. La eficiencia y fiabilidad del método nombrado LSQR-STF-FISTA se presenta en este trabajo. Los métodos de reconstrucción de imágenes se analizan mediante la reconstrucción a partir de proyecciones simuladas y reales, comparando la calidad de imagen reconstruida con el objetivo de obtener conclusiones respecto a los métodos usados. Basándose en este estudio, concluimos que los métodos iterativos son capaces de reconstruir imágenes con el conjunto limitado de proyecciones con un bajo coste computacional. / [CA] En medicina, el diagnòstic basat en imatges de tomografia axial compueritzada (TAC) és fonamental per a la determinació d'anormalitats a través de diferents valors d'atenuació de l'energia de rajos-X, les quals, freqüentment,són difícils de ser distingides pels radiòlegs. S'han desenvolupat diferents tècniques de reconstrucció d'imatge. En aquest treball analitzem i comparem mètodes analítics i iteratius per a resoldre el problema de reconstrucció. Avui, en la pràctica, el procés de reconstrucció d'imatge es basa en algorismes analítics entre els quals, l'algorisme de retroproyección filtrada 'filtered backprojection' (FBP) és el més conegut. Aquest algorisme s'usa per a implementar la Transformada de Radon inversa que és una eina matemàtica la utilització principal de la qual en Enginyeria Biomèdica és la reconstrucció d'imatges TAC. Des del començament del desenvolupament dels lectors òptics ha sigut important reduir el temps d'escanege, millorar la qualitat d'imatge i reduir el temps de reconstrucció. La tecnologia d'avui ofereix potents sistemes amb diversos processadors i nuclis que possibiliten reduir el temps invertit en la reconstrucció d'imatges. En aquest treball s'analitza l'algorisme FBP basat en la Transformada de Radon inversa i la seua relació amb la Transformada de Fourier amb l'objectiu d'optimitzar el seu càlcul aprofitant al màxim els recursos del sistema. Aquest algorisme es basa en projeccions paral·leles i es destaca per la seua simplicitat i robustesa, i permet estendre els resultats a una varietat de situacions. En moltes aplicacions el conjunt de projeccions necessàries per a la reconstrucció pot ser incomplet per raons físiques. Llavors, l'única possibilitat és realitzar una reconstrucció aproximada. En aquestes condicions, les imatges reconstruïdes pels algorismes analítics en dues o tres dimensions són de baixa qualitat i amb molts artefactes. Els mètodes iteratius són més adequats per a la reconstrucció d'imatges quan es disposa d'un menor nombre de projeccions en condicions més sorolloses. El seu ús pot ser important per al funcionament en escáneres portàtils en condicions d'urgència en qualsevol lloc. No obstant açò, en la pràctica, aquests mètodes són menys usats pel seu alt cost computacional. En aquest treball presentem l'estudi i diverses implementacions paral·leles que permeten baixar el cost computacional de tals mètodes iteratius com SART, MLEM i LSQR. Els mètodes iteratius s'han convertit en un tòpic de gran interès per a molts venedors de sistemes de TAC clínics per la seua capacitat de resoldre el problema de reconstrucció amb un nombre limitat de projeccions. Açò proporciona la possibilitat de reduir la dosi radioactiva en els pacients durant el procés d'adquisició de dades. Al mateix temps, en la reconstrucció apareixen artefactes no desitjats. Per a resoldre el problema en forma efectiva i eficient, hem adaptat el mètode LSQR amb el mètode de filtrat 'Soft Threshold Filtering' i l'algorisme d'acceleració 'Fast Iterative Shrinkage-thresholding Algorithm' per a TAC. L'eficiència i fiabilitat del mètode nomenat LSQR-STF-FISTA es presenta en aquest treball. Els mètodes de reconstrucció d'imatges s'analitzen mitjançant la reconstrucció a partir de projeccions simulades i reals, comparant la qualitat d'imatge reconstruïda amb l'objectiu d'obtenir conclusions respecte als mètodes usats. Basant-se en aquest estudi, concloem que els mètodes iteratius són capaços de reconstruir imatges amb el conjunt limitat de projeccions amb un baix cost computacional. / Flores, LA. (2015). Algoritmos Paralelos de Reconstrucción de Imágenes TAC sobre Arquitecturas Heterogéneas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/59424

[EN] Computer simulation of water distribution networks by means of mathematical models is nowadays an indispensable tool for the design and exploitation of those networks. Simulation is used not only for the design of new supply systems, or modifications and extensions of existing systems, but also for the normal operation tasks carried out in any network. Two main types of simulation can be differentiated: hydraulic simulation, by means of which the pressures and flows registered in the network are computed, and water quality simulation, the objective of which is to obtain information about chemical substance concentrations. The need for simulation comes often in the context of a wider problem of optimization or reliability analysis, which requires performing a large number of simulations, thus resulting in a process with considerable computational complexity. This fact, added to the growing size and level of detail of network models, as a consequence of the automatic incorporation of data coming from Geographical Information Systems, means that the performance of the simulation solver has a great impact in the overall computing time. In this context, this thesis considers and explores different strategies to improve the performance of water distribution network simulation. The first strategy consists of making some contributions to the hydraulic simulation method known as Looped Newton-Raphson (or more simply the loop method), which is based on the consideration of flow corrections associated to a set of independent loops within the network. Even though the method known as Global Gradient Algorithm (GGA) is more widely used and accepted, the loop method has the potential to be faster, owing to the smaller size of the underlying linear systems. In this thesis some contributions are presented to improve the performance of the loop method for hydraulic simulation. Firstly, efficient algorithms are developed for the selection of a suitable set of independent loops, leading to a highly sparse linear system. Secondly, methods are developed for efficient modeling of hydraulic valves, and especially pressure reducing/sustaining valves. The second strategy explored is the introduction of high performance computing in the hydraulic simulation using distributed memory platforms. In particular, the code of Epanet, a widely accepted water distribution network simulation software, is taken as the starting point for the introduction of parallel simulation algorithms, using the Message Passing Interface (MPI) tool for inter-process communications. As a result of this work, firstly a parallel algorithm is presented for the simulation of flows and pressures by means of the GGA method, making use of multifrontal algorithms for the parallel solution of the underlying linear systems. Secondly, a parallel algorithm for water quality simulation by means of the Discrete Volume Element Method (DVEM) is described, based on partitioning the network by means of multilevel recursive bisection algorithms. Thirdly, a parallel method is presented for leakage minimization by finding the optimal pressure settings for a set of pressure-reducing valves. In distributed memory platforms the overhead due to communication and synchronization can be excessively high, counterbalancing the gain derived from the division of the computation among the processors. This effect is less pronounced in shared memory platforms such as multicore systems, which have gained popularity over the last years. This fact motivates the third strategy explored in this thesis, which is the development of parallel algorithms for simulation of flows and pressures using multicore systems. OpenMP is the tool used for the parallelization, both of the method GGA as implemented in Epanet software and of the loop method with the contributions on it that have been made in the context of this thesis. / [ES] La simulación por computador de las redes de distribución de agua potable, mediante el uso de modelos matemáticos, es hoy en día una herramienta indispensable para el diseño y la explotación de dichas redes. La simulación se utiliza tanto en el diseño de nuevos abastecimientos y en ampliaciones o modificaciones de abastecimientos existentes, como en las tareas de operación normales de cualquier red. Se puede diferenciar entre dos tipos de simulación: la simulación hidráulica, que permite obtener las presiones y caudales que se registran en la red, y la simulación de la calidad del agua, cuyo objetivo es obtener información sobre concentraciones de sustancias químicas. A menudo la necesidad de simulación surge dentro de un problema más amplio de optimización o de análisis de fiabilidad, que requiere llevar a cabo un gran número de simulaciones, con lo que el proceso completo resulta de una complejidad computacional considerable. Esto, añadido al hecho de que el tamaño y nivel de detalle de los modelos de redes crece constantemente, como consecuencia de la incorporación automática de datos contenidos en Sistemas de Información Geográfica, hace que las prestaciones del solver de simulación tengan un gran impacto en el tiempo total de cálculo necesario. En este contexto, esta tesis considera y explora distintas vías para mejorar las prestaciones de la simulación de redes de distribución de agua. La primera de estas vías consiste en realizar algunas aportaciones al método de simulación hidráulica conocido como método de Newton-Raphson de mallas, el cual se basa en la consideración de caudales correctores asociados a un conjunto de mallas independientes definidas sobre la red. Aunque el método conocido como Algoritmo del Gradiente Global (GGA) goza de mayor aceptación, el método de mallas tiene el potencial de ser más rápido, debido al menor tamaño de los sistemas lineales subyacentes. Esta tesis presenta aportaciones para mejorar las prestaciones del método de mallas de simulación hidráulica. En primer lugar, se desarrollan algoritmos eficientes para la selección de un conjunto de mallas adecuado, que conduzca a un sistema altamente disperso. En segundo lugar se desarrollan métodos para la modelización eficiente de válvulas, y especialmente válvulas reductoras/sostenedoras de presión. La segunda vía explorada es la introducción de la computación de altas prestaciones en la simulación hidráulica usando plataformas de memoria distribuida. En particular, se parte del código de Epanet, un software de simulación de redes de amplia aceptación, y se introducen en él algoritmos paralelos de simulación, usando la herramienta Message Passing Interface (MPI) para la comunicación entre procesos. Como resultado de ello, se presenta en primer lugar un algoritmo paralelo para la simulación de caudales y presiones por medio del método GGA, haciendo uso de algoritmos multifrontales para la resolución paralela de los sistemas lineales subyacentes. En segundo lugar, se describe un algoritmo paralelo para la simulación de la calidad del agua mediante el Método de Elementos Discretos de Volumen (DVEM), particionando la red por medio de algoritmos de bisección recursiva multinivel. En tercer lugar, se presenta un método paralelo para la minimización de fugas mediante la determinación de las consignas óptimas de una serie de válvulas reductoras de presión. Finalmente, la tercera vía explorada es el desarrollo de algoritmos paralelos sobre memoria compartida para la simulación de presiones y caudales. Se considera con ello un tipo de plataformas que han ganado popularidad en los últimos años. Se utiliza la herramienta OpenMP para la paralelización, tanto de Epanet y de su implementación del método GGA, como del método de mallas, con las aportaciones al mismo que se han realizado en el contexto de esta tesis. / [CA] La simulació per computador de les xarxes de distribució d'aigua potable, per mitjà de l'ús de models matemàtics, es hui en dia una ferramenta indispensable per al disseny i l'explotació d'abastiments d'aigua. La simulació s'utilitza tant per al disseny de nous abastiments o ampliacions i modificacions d'abastiments existents, com per a les tasques d'operació normals en qualsevol xarxa. Es pot diferenciar entre dos tipus de simulació: la simulació hidràulica, que permet obtindre les pressions i cabals que es produeixen en la xarxa, i la simulació de la qualitat de l'aigua, l'objectiu de la qual és obtindre informació sobre concentracions de substàncies químiques. Sovint la necessitat de simulació sorgeix dins d'un problema més ampli d'optimització o d'anàlisi de fiabilitat, que requereix dur a terme un gran nombre de simulacions, amb la qual cosa el procés complet resulta d'una complexitat computacional considerable. Això, afegit al fet de que la grandària i nivell de detall del models de xarxes creix constantment, com a conseqüència de la incorporació automàtica de dades contingudes en Sistemes d'Informació Geogràfica, fa que les prestacions del solver de simulació tinguen un gran impacte en el temps total de càlcul necessari. En este context, esta tesi considera i explora diferents vies per a millorar les prestacions de la simulació de xarxes de distribució d'aigua. La primera d'estes vies consisteix en realitzar algunes contribucions al mètode de simulació hidràulica conegut com mètode de Newton-Raphson de malles (o simplement mètode de malles), el qual es basa en la consideració de cabals correctors associats a un conjunt de malles independents definides en la xarxa. Encara que el mètode conegut com Algorisme del Gradient Global (GGA) gaudeix de major acceptació, el mètode de malles té el potencial de ser més ràpid, degut a la menor grandària dels sistemes lineals subjacents. En esta tesi es presenten contribucions per a millorar les prestacions del mètode de malles de simulació hidràulica. En concret, en primer lloc es desenvolupen algorismes eficients per a la selecció d'un conjunt de malles adequat, que conduïsca a un sistema lineal altament dispers. En segon lloc es desenvolupen mètodes per a la modelització eficient de vàlvules, i especialment vàlvules reductores/sostenidores de pressió. La segona via explorada és la introducció de la computació d'altes prestacions en la simulació hidràulica utilitzant plataformes de memòria distribuïda. En concret, es parteix del codi d'Epanet, un programari de simulació de xarxes de distribució d'aigua d'amplia acceptació, i s'hi introdueixen algorismes paral·lels de simulació, utilitzant la ferramenta Message Passing Interface (MPI) per a la comunicació entre processos. Com a resultat d'este treball, es presenta en primer lloc un algorisme paral·lel per a la simulació de cabals i pressions per mitjà del mètode GGA, fent ús d'algorismes multifrontals per a la resolució en paral·lel dels sistemes lineals subjacents. En segon lloc, es descriu un algorisme paral·lel per a la simulació de la qualitat d'aigua amb el Mètode d'Elements Discrets de Volum (DVEM), particionant la xarxa per mitjà d'algoritmes de bisecció recursiva multinivell. En tercer lloc es presenta un mètode paral·lel per a la minimització de fugues mitjançant la determinació de les consignes òptimes d'una sèrie de vàlvules reductores de pressió. Finalment, la tercera via explorada és el desenvolupament d'algorismes paral·lels sobre memòria compartida per a la simulació de pressions i cabals. Es considera amb això un tipus de plataformes que han guanyat popularitat en els últims anys. S'utilitza la ferramenta OpenMP per a la paral·lelització, tant del programari Epanet i de la seua implementació del mètode GGA, com del mètode de malles, amb les contribucions al mateix que s'han realitzat en el context d'esta tesi. / Alvarruiz Bermejo, F. (2016). Reducción del Tiempo de Simulación de Redes de Distribución de Agua, mediante el Método de Mallas y la Computación de Altas Prestaciones [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/61764