Investigadores del DCC obtienen por segundo año consecutivo el Google Research Award for Latin America

Investigadores DCC obtienen Google Research Award for Latin America
Patricio Huepe y Gonzalo Navarro.
Patricio Huepe y Gonzalo Navarro.

“Engineering compressed random access memories” se titula el proyecto desarrollado por el académico Gonzalo Navarro y el alumno de Magíster del DCC Patricio Huepe, que obtuvo por segundo año consecutivo el Google Research Award para Latinoamérica.

Este premio apoya el desarrollo de investigación innovadora en ciencias de la computación, ingeniería y campos relacionados. Este año, se recibieron 281 proyectos provenientes de nueve países de América Latina; 27 de ellos fueron seleccionados, tres correspondientes a investigaciones de nuestro país (dos de la FCFM y una de la Universidad Católica), incluido el trabajo liderado por el Prof. Navarro.

En particular, la investigación del académico de la FCFM se centra en la implementación práctica de memorias comprimidas, es decir, memorias que desde fuera funcionen como una memoria RAM normal, donde se puede leer y escribir en cualquier posición, pero que de manera interna la información se mantenga comprimida, de modo que virtualmente se tenga una memoria RAM más grande.

Según explicó Navarro, durante el primer año de desarrollo se avanzó “en completar la revisión bibliográfica, definir la alternativa que íbamos a elegir para implementar y diseñar la arquitectura de la solución, incluyendo un sistema de caché para minimizar el impacto de la compresión en los tiempos de respuesta de la RAM comprimida”.

Explicó que uno de los desafíos que debió abordar fue encontrar una propuesta teórica de solución que ofreciera buenas garantías de desempeño y fuera a la vez suficientemente práctica como para poder implementarse. “Pero la mayoría de los desafíos está por venir. El más importante es lograr que este mecanismo tenga un desempeño marcadamente mejor que el resultante de simplemente usar la memoria virtual para cuando los datos no caben en la memoria principal. Tenemos que lograr que el impacto de usar compresión, que es algo bastante laborioso, en un nivel tan básico del funcionamiento de los programas, sea el mínimo posible”, concluyó el académico.