Evaluación de contenedores de Docker para aplicaciones sobre gpu

Simple item page
dc.contributor.advisorAbreo Carrillo, Sergio Alberto
dc.contributor.advisorRamírez Silva, Ana Beatriz
dc.contributor.authorLeón Godoy, Gissel Daniela
dc.date.accessioned2024-03-04T01:11:54Z
dc.date.available2021
dc.date.available2024-03-04T01:11:54Z
dc.date.created2021
dc.date.issued2021
dc.description.abstractEn el mundo de la investigación científica cuando se obtienen nuevos resultados es necesario quedespués de obtenerlos estos puedan corroborarse en cualquier otra situación o en cualquier otrolugar (reproducibilidad y repetibilidad). Los contenedores de Linux se presentan como una opciónpara solucionar el problema de reproducibilidad en software científico, ya que muchas veces la tareade hacer un producto compatible con diferentes entornos de trabajo se hace casi imposible. El objetivo principal de esta investigación es evaluar el rendimiento de Docker sobre GPUs, las cuales sonutilizadas ampliamente en investigaciones y responder a la pregunta ¿se obtiene algún beneficio opérdida al usar un contenedor de Linux con Docker para desplegar aplicaciones de alto rendimiento?Para visualizar el comportamiento del contenedor, se realizaron diferentes pruebas y se evaluaronprincipalmente tiempos de ejecución y compilación. Las pruebas se hicieron sobre sistema nativo yusando contenedores con el fin de comparar los dos escenarios y evaluar el rendimiento del contenedor. Con este trabajo se aporta más evidencia de que los contenedores son una herramientaimportante, que no ofrece pérdidas considerables y que su uso en la comunidad científica debecrecer con el fin de aumentar la reproducibilidad y repetibilidad de la investigación científica..
dc.description.abstractenglishIn the scientific investigation world when we obtain some result is necessary that this kind of resultscould be corroborated in any place or any situation, that is the meaning or do something repeatableand reproducible. The Linux Containers appears like an option to solve the problem of reproducibilityin scientific software because so many times the job to do a compatible product with different environments is almost impossible. The principal object in this research work is to observe how is thebehavior in the Docker containers and evaluate the performance of Docker on GPUs (The GPUs arewidely used in scientific investigations). Here we have to answer a big question and is if we obtain abenefit or loss when we use a Linux Container with Docker to deploy or execute a high-performanceapplication. To see the behavior of the container, we made different tests and we note that the most importantcharacteristic to evaluate it was the time. We took the compilation time and the execution time inevery trial; it happens in the native system and in the same way using the Docker containers tocompare these two scenarios and evaluate the performance of the container. In this thesis, we are looking to make a contribution providing evidence about the containers to saythat it was an important tool that does not offer significant losses and the use of it in the scientificcommunity may grow to increase the reproducibility and repeatability of the scientific investigation.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Electrónico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/40979
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programIngeniería Electrónica
dc.publisher.schoolEscuela de Ingenierías Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectDocker
dc.subjectRendimiento
dc.subjectCUDA
dc.subjectTransferencia de Datos
dc.subjectNvdia-Docker.
dc.subject.keywordDocker
dc.subject.keywordPerformance
dc.subject.keywordCUDA
dc.subject.keywordData Transfer
dc.subject.keywordNvdia-Docker.
dc.titleEvaluación de contenedores de Docker para aplicaciones sobre gpu
dc.title.englishEvaluation of docker containers for gpu applications
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
No Thumbnail Available
Name:
Carta de autorización.pdf
Size:
227.72 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Documento.pdf
Size:
1.25 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
Nota de proyecto.pdf
Size:
187.61 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
Collections
Ingeniería Electrónica