| Riassunto: | Actualmente la tendencia para obtener una gran cantidad de cómputo, es mediante la computación paralela, un claro ejemplo radica en el hecho que los computadores más rápidos del mundo son clústeres, formados por aceleradores y procesadores. Los clústeres HPC ofrecen una capacidad computacional para solventar requerimientos de alto costo computacional en áreas como: predicción climática y aprendizaje automático. Sin embargo para tener un rendimiento óptimo en aplicaciones que hacen uso del paralelismo, es necesario analizar requerimientos como: carga de comunicaciones, plataformas de paralelización, entre otras. El objetivo de este estudio es analizar la escalabilidad del modelo de predicción climática WRF en clústeres HPC en base a las comunicaciones y procesos MPI; y el rendimiento del algoritmo Horizontal Diffusion en aceleradores XeonPhi y TeslaKepler, usando OpenCL y CUDA. Los resultados muestran una dependencia de la escalabilidad del WRF con las comunicaciones, debido a que, se obtuvo una aceleración máxima para InfiniBand FDR de 25.9, QDR 21.42 y Ethernet 6.4 veces más con respecto a una ejecución secuencial. El acelerador TeslaK40m muestra un rendimiento 6 veces mayor que XeonPhi, debido a que el algoritmo no utiliza la vectorización eficientemente. OpenCL tiene una curva de aprendizaje mayor que CUDA debido a sus propiedades multiplataforma, en cuanto a rendimiento CUDA es un 6% mejor, debido a que está orientado a GPUs NVIDIA, y posee configuraciones que mejoran el desempeño, por otro lado OpenCL no es afectado en gran medida por ser multiplataforma, y es una opción cuando los requerimientos, están orientados hacia la portabilidad.
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