La resolución de sistemas de ecuaciones lineales del tipo Ax=b, donde la matriz A es dispersa y de grandes dimensiones, juega un papel importante en varios campos de las ciencias, la ingeniería y la economía. Explotando la dispersión de la matriz A, y ejecutando el algoritmo en un supercomputador paralelo podemos reducir significativamente el tiempo de ejecución.
Este problema ha sido resuelto para arquitecturas paralelas siguiendo tres aproximaciones distintas: la paralelización manuel mediante interfaces de pase de mensajes, la paralelización semi-automática extendiendo la capacidad de los compiladores de paralelismo de datos y la paralelización automática introduciendo cuatro técnicas para la detección de paralelismo y generación del código paralelo en paralelizadores que parten únicamente de la versión secuencial.
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