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Prediciendo defectos de software en programas paralelos híbridos MPI y OpenMP utilizando aprendizaje automático

Autores: Althiban, Amani S.; Alharbi, Hajar M.; Al Khuzayem, Lama A.; Eassa, Fathy Elbouraey

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2023

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Acceso abierto

Artículo científico
2023

Prediciendo defectos de software en programas paralelos híbridos MPI y OpenMP utilizando aprendizaje automático


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Recursos computacionales
Interfaz de paso de mensajes
Multiprocesamiento abierto
Algoritmos de aprendizaje automático
Máquina de vectores de soporte
Predicción de defectos

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 40

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
La investigación contribuye significativamente al campo al proporcionar un método robusto para la detección temprana de defectos en entornos de programación híbrida, reduciendo así el tiempo de desarrollo, los costos y mejorando la confiabilidad general de los sistemas de HPC.

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