Resumen. En este artículo se refi ere un algoritmo del campo de la minería de procesos, Trace Alignment, cuyo objetivo es detectar anomalías en una secuencia de patrones e identifi car patrones comunes. El análisis de las trazas generadas por los procesos de negocios puede tardar un tiempo considerable, teniendo en cuenta que una gran parte de los procesos, hoy en día, se encuentran informatizados. El algoritmo en cuestión es paralelizado empleando el paradigma de memoria compartida, específi camente OpenMP, CUDA y OpenCL. El diseño paralelo propuesto cuenta de dos etapas: una primera donde se paraleliza la construcción de la matriz de similitud y una segunda donde se alinean pares o conjuntos de trazas a la misma vez. Los resultados obtenidos indican que, con el diseño propuesto, los mejores tiempos se obtienen empleando OpenMP para todos los juego de datos propuestos.Palabras clave: CUDA, Minería de Procesos, Open-CL, OpenMP, Trace Alignment. Abstract.The article refers to an algorithm in the fi eld of mining processes, Trace Alignment, aimed at detecting anomalies in a sequence of patterns and identify common patterns. The analysis of the traces generated by the business process may take considerable time, given that a large part of the process, today, are computerized. The algorithm in question is parallelized using the shared memory paradigm, specifi cally OpenMP, CUDA and OpenCL. The parallel proposed design has two stages: a fi rst construction where the similarity matrix and a second where pairs or sets of traces at the same time is aligned. The results indicate that, with the proposed design, the best times are obtained using OpenMP.

Actualmente, las organizaciones y empresas almacenan grandes volúmenes de datos para lograr sus propósitos. Una de las variantes para obtener información valiosa consiste en el empleo de la Minería de datos. Dentro de esta, existen diferentes tareas, una de ellas es el agrupamiento. En esta tarea los datos se agrupan según sus semejanzas entre si y diferencias con elementos de otros grupos. Dentro de los algoritmos que realizan estos agrupamientos se encuentra Expectación-Maximización, el cual presenta elevados tiempos de ejecución en la medida que aumenta el tamaño de los datos. En el presente artículo se discute acerca de la paralelización del algoritmo, utilizando técnicas de programación paralela. El diseño del algoritmo propuesto se basa en el uso de las tarjetas de procesamiento gráfico, GPU. OpenCL, lenguaje empleado para la programación en arquitecturas híbridas, permite aprovechar las arquitecturas de hardware disponibles, con lo que se logra disminuir el tiempo de ejecución de la implementación realizada. La razón principal por lo cual es posible mejorar este tiempo se debe a la cantidad de procesos paralelos que se pueden lanzar en hilos de procesamientos independientes. Para el logro de los resultados descritos se integran conocimientos del campo de la Minería de datos y la Computación Paralela y Distribuida. Como parte de esta investigación, se realizó una implementación del algoritmo utilizando las bibliotecas de OpenCL, para disminuir su tiempo de ejecución. La implementación logra disminuir en un 82% la implementación secuencial. Esto significa que el algoritmo paralelo se ejecuta 5,5 veces más rápido que su correspondiente implementación secuencial.

Resumen. El artículo refi ere el proceso de paralelización del algoritmo criptográfi co GOST. La investigación realizada persigue como objetivo, reducir el tiempo de ejecución del algoritmo. El estudio no se encuentra enfocado al análisis de fortaleza del algoritmo criptográfi co; donde se hace énfasis es en el método empleado para disminuir el tiempo de ejecución de los procesos cifre y descifre. Para ello se realiza un diseño paralelo basado en la metodología de Lan Foster, el cual es aplicado a dos implementaciones usando técnicas como: OpenMP y CUDA. Las comparaciones realizadas teniendo en cuenta, tanto al algoritmo secuencial como las implementaciones paralelas, demuestran una signifi cativa reducción de tiempo, sin importar la técnica empleada. El mejor resultado se logra empleando CUDA.Abstract. The paper refers to the process of the cryptographic algorithm parallelization GOST. The aim pursued research, reduce the execution time of the algorithm. The study is not focused on the analysis of the strength of cryptographic algorithm, where the emphasis is on the method used is to reduce the execution time of the encrypt and decrypt processes. OpenMP, CUDA and OpenCL: To do a parallel design methodology based on Ian Foster, which is applied to three implementations using techniques like is performed. Comparisons considering both the sequential and parallel implementations algorithm, demonstrate a signifi cant reduction of time, regardless of the technique used. The best result is achieved using CUDA. Citación de artículo, estilo IEEE: M. Fulgueira-Camilo, O. Hernández-Duany, V. Henry-Fuenteseca, "Paralelización del Algoritmo Criptográ co GOST Empleando el Paradigma de