| Summary: | La investigación en ingeniería estructural busca predecir el comportamiento de las estructuras,
por lo general se realizan análisis similares uno detrás de otro, denominados análisis en serie. Sin
embargo, resulta más eficiente realizar análisis en paralelo, así el computador realiza varios
procesos simultáneos, reduciendo tanto tiempos de resolución como costos energéticos. A pesar
de ello, no existen documentos que sinteticen las metodologías más comunes mediante
aplicaciones prácticas de ese tipo de análisis. Por este motivo, se elaboró una guía para la
implementación de análisis en paralelo para modelos dinámicos y estáticos no lineales mediante
OpenSees, utilizando tanto computadoras personales como clústeres.
En este trabajo se realizaron análisis incrementales dinámicos (IDA) y estáticos (Pushover) con
un prototipo del proyecto ATC-76-1 de la NIST, se analizaron las duraciones, speedups, y
eficiencias de varias metodologías, con el fin de identificar las ventajas y desventajas de cada una.
La paralelización (Tcl) y multiprocessing (Python) son las metodologías más sencillas de
implementar, y por lo tanto las más recomendadas. Sin embargo, OpenSeesMPI (Tcl) o mpi4py
(Python) son útiles para lograr un mayor control de procesos. El clúster más recomendado es
CEDIA por su potencia de cálculo, sin embargo, el manejo de otros clústeres como Google Cloud
o AWS es similar, por lo que la guía puede ser utilizada para el manejo de otros servidores a los
que tenga acceso el usuario.
Además, se detallaron los comandos utilizados en los análisis, los procesos de instalación y
ejecución de cada metodología, y se elaboraron videos tutoriales para la implementación de cada
una de ellas, en este sentido, se espera que en trabajos futuros se utilicen estas herramientas para
simplificar los trabajos de investigación, y se propone investigar sobre herramientas más potentes
que las propuestas como el uso de GPUs para multiprocesar tareas con OpenSees
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