Autores

• Luis Javier Horcajada Torres - [email protected]
• Antonio Dominguez Martin - [email protected]

Directorios

• hito1: En el hito1 se encuentra el desarrollo e implementación del algoritmo kmeans en python.
• hito2: En el hito2 se encuentra el desarrollo e implementación del kmeans de manera paralela utilizando MPI en python.
• hito3: En el hito3 se encuentra desarrollo e implementación del kmeans de manera paralela utilizando OpenMP en C++.

Hito 1

Guía de instalación

Para el correcto funcionamiento del programa se deben cumplir estos requisitos:

• Python3
• Librerias opencv y numpy
• El código fuente kmeansPropio
• El archivo con los valores de cada pixel pavia.txt
  • Se puede descargar aquí: pavia.txt

Guía de ejecución

La ejecución del programa es muy sencilla, en primer lugar, vamos a explicar los argumentos que tenemos que pasar:

Argumentos obligatorios

• -k: Este argumento indica el número de clusters que se van a ejecutar, si por ejemplo ponemos -k 3 estaremos indicando que lanzar 3 clusters.
• -i: El número máximo de iteraciones que va a ejecutar el kmeans.

Argumentos de ayuda

• -h: Este argumento sirve para ver todos los detalles de los argumentos que se pueden pasar, si se utiliza, el programa no se ejecutará y mostrará la ayuda.

Ejemplos de ejecución

El ejemplo general de cómo ejecutar el programa es python3 kmeansPropio -k [número de clusters]

Algunos ejemplos:

• python3 kmeansPropio -k 3
• python3 kmeansPropio -k 2
• python3 kmeansPropio -k 5

Ejecución automatizada

Ejecutar el archivo run_kmeans.sh, este ejecutará de manera automática el archivo .py con k = 3

Ejecución finaliza

Se indicarán la cantidad de segundos que han sido necesitados para llevar a cabo el algorítmo kmeans con k clusters.

Hito 2

Ficheros:

Se encuentran varios ficheros con distintas versiones que se fueron desarrollando a lo largo del hito, todas se pueden probar pero la final es kmeans_MPI_final.

Ejemplos de ejecución

El ejemplo general de cómo ejecutar el programa es mpiexec -n [número de procesos]python3 kmeans_MPI_final -k [número de clusters] - i [número de iteraciones]

Algunos ejemplos:

• mpiexec -n 6 python3 kmeans_MPI_final -k 10 - i 100
• mpiexec -n 12 --oversubscribe python3 kmeans_MPI_final -k 4 - i 1000
• mpiexec -n 8 python3 kmeans_MPI_final -k 7 - i 200

Hito 3

Ficheros

• Makefile: Contiene el makefile para la ejecución automatizada de los archivos.
• kmeans_c++.cpp: Contiene el archivo con el algoritmo de kmeans implementado en C++, se ha intentado mantener lo más similar posible al desarrollado en el hito 1 en python para su comparación.
• kmeans_OMP.cpp: Contiene el archivo con el algoritmo de kmeans implementado y paralelizado mediante OpenMP.
• slurm.sh: Contiene el jobscript para que se pueda ejecutar la versión paralelizado en un cluster de slurm.

Guía de ejecución

La ejecución se realiza mediante el Makefile:

• make para compilar todos los archivos.
• make run ejecutará la versión paralelizada con 10 clusters y 200 iteraciones.
• make run_OMP para ejecutar la versión paralelizada con argumentos personalizados.
  • Ejemplo: make run_OMP ARGS="-k 8 -i 120"
• make run_sequential_example ejecuta la versión secuencial con 10 clusters y 200 iteraciones.
• make run_sequential ejecuta la versión secuencial con argumentos personalizados.
  • Ejemplo: make run_sequential ARGS="-k 9 -i 175"
• make clean limpia todos los ejecutables y directorios creados por el Makefile.